Springboot 中如何集成spring data jpa
一 什么是ORM?
ORM即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间作一个映射,这样,我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。
在ORM出现之前,我们是用jdbc来操作数据库,但jdbc没有封装,对于大项目来说,使用复杂,也难以实现MVC的概念,所以人们就开发了ORM框架来解决这些问题。比如Hibernate,Mybatis,不过Hibernate是完全的ORM框架,mybatis是半ORM框架,因为它需要手动建表和自己写sql。
ORM的优点: 提高了开发效率。由于ORM可以自动对Entity对象与数据库中的Table进行字段与属性的映射,能够像操作对象一样从数据库获取数据。
ORM的缺点 :ORM的缺点是会牺牲程序的执行效率,因为是自动生成sql,所以实现复杂查询比较麻烦。
二 什么是JPA?
ORM 框架很多,大家各自搞自己的,为了统一下规范,就出现了 JPA。
JPA全称Java Persistence API,可以通过注解或者XML描述【对象-关系表】之间的映射关系,并将实体对象持
久化到数据库中。
JPA为我们提供了:
1)ORM映射元数据:JPA支持XML和注解两种元数据的形式,元数据描述对象和表之间的映射关系,框架据此将实体对象持久化到数据库表中;
如:@Entity、@Table、@Column、@Transient等注解。
2)API:用来操作实体对象,执行CRUD操作,框架在后台替我们完成所有的事情,开发者从繁琐的JDBC和SQL代码中解脱出来。
如:entityManager.merge(T t);
3)JPQL查询语言:通过面向对象而非面向数据库的查询语言查询数据,避免程序的SQL语句紧密耦合。
如:from Student s where s.name = ?
但是:
JPA仅仅是一种规范,也就是说JPA仅仅定义了一些接口,而接口是需要实现才能工作的。所以底层需要某种实现,而Hibernate就是实现了JPA接口的ORM框架。
三 什么是Spring Data Jpa?
实现Jpa中的接口需要写大量的代码,包括简单的增删改查,那可不可以由框架将这些写好呢,于是spring data jpa出现了。
spirng data jpa是spring提供的一套简化JPA开发的框架,不仅有接口,也有实现类,只要按照约定好的【方法命名规则】写dao层接口,就可以在不写接口实现的情况下,实现对数据库的访问和操作。同时提供了很多除了CRUD之外的功能,如分页、排序、复杂查询等等。
Spring Data JPA 可以理解为 JPA 规范的再次封装抽象,底层还是使用了 Hibernate 的 JPA 技术实现。
四 Spring Data JPA和Mybatis对比
关于在开发中到底应该使用JPA还是Mybatis争论不休,总体来说,国外用JPA的多,国内用Mybatis的多。
Spring Data JPA是面向对象的思想,一个对象就是一个表,强化的是你对这个表的控制。spring data jpa实现了jpa(java persistence api)功能,即可以实现pojo转换为关系型数据库记录的功能,通俗来讲就是可以不写任何的建表sql语句了。jpa是spring data jpa功能的一个子集。
Mybatis则是面向sql,你的结果完全来源于sql,而对象这个东西只是用来接收sql带来的结果集。你的一切操作都是围绕sql,包括动态根据条件决定sql语句等。mybatis并不那么注重对象的概念。只要能接收到数据就好。
各自优缺点:
面向sql就更利于优化,因为sql可以优化的点太多了。对于并发用户多,追求性能的,Mybatis更有优势。
面向对象就更利于移植,可维护性,因为数据对象不依赖于数据源。比如从mysql换成oracle,JPA更方便。
最终用哪个,看你们老板的要求。
五 Springboot 中如何集成spring data jpa
Spring Boot 中使用的 Jpa 实际上是 Spring Data Jpa,在 Spring Data 中,只要你的方法名称符合规范,它就知道你想干嘛,不需要自己再去写 SQL。本章带领大家学习如何在Springboot中如何集成spring data jpa
1.创建工程
创建工程,添加 Web、Spring Data Jpa 、 MySQL 驱动依赖、lombok依赖。
默认Mysql驱动时8.X,如果本机安装的Mysql是5.X,需要手动修改版本
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.45</version> <!-- 手动添加版本号-->
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
2.添加 Druid连接池依赖
springboot默认的连接池是HiKari,但国内用druid的也很多,所以本章中我们也用一下druid。
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.10</version>
</dependency>
常见的数据库连接池主要有c3p0,dbcp,tomcat-jdbc-pool,druid,HiKariCP。
c3p0:不提供对数据库的监控。使用时是单线程的。
dbcp:不提供数据库的监控。使用时是单线程的。
tomcat jdbc pool:它兼容dbcp。但是比dbcp性能更高。
druid: 是阿里巴巴开源的数据库连接池,提供对数据库的监控,就是为监控而生。它的功能最为全面,可扩展性好,具有sql拦截的功能。
HiKariCP: 是数据库连接池里面的后起之秀,出来的比较晚,但是性能很好。
总的来说:性能方面HiKariCP>druid>tomcat jdbc pool>dbcp>c3p0。
3.配置数据库连接信息和Jpa信息。
# 数据库的基本配置
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/boot?characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8
#配置连接池
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# JPA配置
spring.jpa.database=mysql
# 是否在控制台打印SQL
spring.jpa.show-sql=true
# 每次启动项目时,数据库初始化策略
#ddl-auto:create----每次运行该程序,没有表格会新建表格,表内有数据会清空
#ddl-auto:create-drop----每次程序结束的时候会清空表
#ddl-auto:update----每次运行程序,没有表格会新建表格,表内有数据不会清空,只会更新
#ddl-auto:validate----运行程序会校验数据与数据库的字段类型是否相同,不同会报错
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
# 指定默认的存储引擎为InnoDB,默认情况下,自动创建表的时候会使用 MyISAM 做表的引擎,
# 如果配置了数据库方言为 MySQL57Dialect,则使用 InnoDB 做表的引擎。
spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect
4.Spring Data Jpa应用。
4.1 入门案例
先准备数据库表:
创建对应的实体类,添加相应注解:
package com.test.jpa.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.persistence.*;
@Entity(name = "users")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Users {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
@Column(name="user_name")
private String userName;
private int age;
}
编写Dao接口:
package com.test.jpa.dao;
import com.test.jpa.pojo.Users;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface UsersRepository extends JpaRepository<Users,Integer> {
}
测试:
编写web层测试:
总结:
通过入门案例我们可以发现,dao层只需要继承JpaRepository接口,我们不需要写sql语句就可以查询出数据。这就是Jpa的方便之处。
4.2 Spring Data JPA核心接口
1 Repository接口
提供了方法名称命名查询方式
提供了基于@Query注解查询与更新
需要自定义方法名,如下所示:
import java.util.List;
public interface UsersRepository extends Repository<Users,Integer> {
List<Users> findAll();
}
测试:
这里省掉了service层,直接在控制层测试
2 CrudRepository接口
CrudRepository接口继承了Repository接口
CrudRepository提供了基本的增删改查,不再需要我们自定义。
import com.bjsxt.pojo.Users;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
public interface UsersRepositoryCrudRepository extends CrudRepository<Users,Integer> {
}
3 PagingAndSortingRepository接口
该接口继承了CrudRepository接口
该接口提供了分页与排序的操作, 也就是该接口不用自己定义增删改查方法和分页排序方法
import com.bjsxt.pojo.Users;
import org.springframework.data.repository.PagingAndSortingRepository;
public interface UsersRepositoryPagingAndSorting extends PagingAndSortingRepository<Users,Integer> {
}
4 JpaRepository接口
该接口继承了PagingAndSortingRepository
对继承的父接口中方法的返回值进行适配,也就是该接口不用自己定义增删改查方法和分页排序方法,并且让分页查询更简单。
5 JPASpecificationExecutor接口
该接口主要是提供了多条件查询的支持,并且可以在查询中添加排序与分页。注意JPASpecificationExecutor是单独存在的。不继承上述接口。
可以看出来,因为JpaRepository继承了前面几个接口,所以我们重点来研究JpaRepository和JPASpecificationExecutor就可以了。
4.3 JpaRepository接口应用
1. 基本增删改查
dao层:
package com.test.jpa.dao;
import com.test.jpa.pojo.Users;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface UsersJpaRepository extends JpaRepository<Users,Integer> {
}
web层测试:
package com.test.jpa.controller;
import com.test.jpa.dao.UsersJpaRepository;
import com.test.jpa.pojo.Users;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UsersController {
@Autowired
private UsersJpaRepository usersJpaRepository;
@RequestMapping("/select")
public List<Users> select()
{
return usersJpaRepository.findAll();
}
@RequestMapping("/add")
public void addUser()
{
Users user=new Users();
user.setAge(19);
user.setUserName("cc");
usersJpaRepository.save(user);
}
@RequestMapping("/update")
public void updateUser()
{
Users user=usersJpaRepository.getOne(3);
user.setAge(19);
user.setUserName("ddd");
usersJpaRepository.save(user);
}
@RequestMapping("/delete")
public void deleteUserById()
{
int id=1;
usersJpaRepository.deleteById(id);
}
@RequestMapping("/selectById")
public Users selectById()
{
return usersJpaRepository.findById(3).get();//
// 2.x版本后需要.get()才能得到实体对象, id未查询到对应实体时会报错
}
}
2.分页和排序
//分页查询
@RequestMapping("/selectByPage")
public List<Users> selectByPage() {
PageRequest pageable = PageRequest.of(0, 2);
Page<Users> page = usersJpaRepository.findAll(pageable);
List<Users> usersList=page.getContent();
//数据的总条数:page.getTotalElements();
//总页数:page.getTotalPages();
return usersList;
}
其中:
PageRequest:封装了分页的参数,当前页,每页显示的条数。注意:它的当前页是从0开始
Page :是spring data jpa 的分页模型。包含的属性信息如下:
{
"content": [{}], // 数据列表
"last": true, // 是否最后一页
"totalPages": 1, // 总页数
"totalElements": 1, // 数据总数
"sort": null, // 排序
"first": true, // 是否首页
"numberOfElements": 1, // 本页数据条数
"size": 10, // 每页长度
"number": 0 // 当前页序号
}
分页并排序:
//分页查询并排序
@RequestMapping("/selectByPageByOrder")
public List<Users> selectByPageByOrder() {
//按照id降序排
PageRequest pageable = PageRequest.of(0, 2,Sort.Direction.DESC, "id");
Page<Users> page = usersJpaRepository.findAll(pageable);
List<Users> usersList=page.getContent();
//数据的总条数:page.getTotalElements();
//总页数:page.getTotalPages();
return usersList;
}
3.自定义方法
JpaRepository 提供了一些基本的数据操作方法,例如保存,更新,删除,分页查询等,开发者也可以在接口中自己声明相关的方法,只需要方法名称符合规范即可,在 Spring Data 中,只要按照既定的规范命名方法,Spring Data Jpa 就知道你想干嘛,这样就不用写 SQL 了,那么规范是什么呢?参考下图:
- 按照 Spring Data 的规范,查询方法以 find | read | get 开头
- 涉及条件查询时,条件的属性用条件关键字连接,要注意的是:条件属性以首字母大写
在UsersJpaRepository接口中添加自定义方法:
List<Users> findByUserName(String userName);
List<Users> findByUserNameLike(String userName);
测试:
4.@Query 注解
有的时候,Spring Data规范里提供的查询关键字并不能满足我们的查询需求,这个时候就可以使用 @Query 关键字,来自定义查询 SQL。
1.例如查询 id 最大的 User:
@Query(value="select * from users where id=(select max(id) from users)",nativeQuery = true)
Users getMaxIdUser();
nativeQuery:代表本地查询,就是使用原生的sql语句。
5.@Param注解
用来注入参数
@Query(value = "select * from users where user_name like %:userName%",nativeQuery = true)
List<Users> findByNameMatch(@Param("userName") String userName);
4.4复杂查询
Spring Data JPA中也有一对一、一对多、多对多映射。这些映射还分单向关联和双向关联,在双向关联时还需要考虑对象序列化为JSON字符串时的死循环问题。
单向关联和双向关联
- 单向关联 单向关联指的是实体类A中有一个实体类B变量,但是实体类B中没有实体类A变量,即为单向关联。
- 双向关联 双向关联指的是实体类A中有一个实体类B变量,而实体类B中也含有一个实体类A变量,即为双向关联。
1. 一对一
一对一映射需要@OneToOne注解和@JoinColumn注解配合使用
准备两张表users和cards:
创建实体类:
Cards:
package com.test.jpa.pojo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import javax.persistence.*;
@Entity(name = "cards")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Cards {
@Id
@GeneratedValue(strategy =GenerationType.IDENTITY )
private int id;
@Column(name = "card_type")
private String cardType;
}
Users:
每个用户对应一张会员卡,所以每个users对象中包含一个card对象。
package com.test.jpa.pojo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
@Entity(name = "users")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Users {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
@Column(name="user_name")
private String userName;
private int age;
//@JoinColumn注解中的name元素为当前实体类中对应的属性id,即users表中的card_id
// 而referencedColumnName则为关联对象的id,即cards表中的主键id
@JoinColumn(name = "card_id",referencedColumnName = "id")
@OneToOne(cascade = {CascadeType.ALL})
private Cards card;
}
注意:
@JoinColumn 是指表与表之间关系的字段
@OneToOne是一对一关系映射。其中CascadeType是级联类型。
CascadeType.PERSIST
级联新增,保存父对象时会新建其中包含的子对象
CascadeType.MERGE
级联修改,保存父对象时会更新其中所包含的子对象数据
CascadeType.REMOVE
级联删除,当删除关联关系时会将子对象的数据删除
CascadeType.REFRESH
级联刷新,保存关联关系时会更新子对象和数据库中一致(意思是你在父对象中添加一个只包含ID的子对象,也可以保存进去)
CascadeType.ALL
包含上述所有操作
测试:
2.一对多
新增address表
这里一个用户对应多个地址,是一对多的关系。
描述一对多关系中需要用到@OneToMany和@ManyToOne
首先创建Address实体类:
package com.test.jpa.pojo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonBackReference;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.NoArgsConstructor;
import javax.persistence.*;
import javax.xml.soap.Detail;
@Data
//jpa中使用lombok时,需排除关联表属性,否则会报错
@EqualsAndHashCode(exclude="user")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Entity(name = "address")
public class Address {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
private String detail;
@ManyToOne(cascade = CascadeType.ALL,optional=false)可选属性optional=false,表示user不能为空。删除地址,不影响用户
@JoinColumn(name="user_id")
@JsonBackReference //防止json序列化出现死循环
private Users user;
}
注意:此实体类中添加了三个新注解
@EqualsAndHashCode(exclude="user") 是指 jpa中使用lombok时,需排除关联表属性,否则会报错。
@ManyToOne()代表多对一的关系
@JsonBackReference 防止json序列化出现死循环
在Users表中添加address集合
package com.test.jpa.pojo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
@Entity(name = "users")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Users {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
@Column(name="user_name")
private String userName;
private int age;
//@JoinColumn注解中的name元素为当前实体类中对应的属性id,即users表中的card_id
// 而referencedColumnName则为关联对象的id,即cards表中的主键id
@JoinColumn(name = "card_id",referencedColumnName = "id")
@OneToOne(cascade = {CascadeType.ALL})
private Cards card;
@OneToMany(mappedBy = "user")
private List<Address> addressList;
}
注意:这里新增了一个注解
@OneToMany(mappedBy = "user") 代表一对多的关系
其中属性mappedBy的意思是:
1.只有OneToOne,OneToMany,ManyToMany上才有mappedBy属性,ManyToOne不存在该属性,在@OneToMany里加入mappedBy属性可以避免生成一张中间表。
2.mappedBy标签一定是定义在被拥有方的,他指向拥有方; 表示声明自己不是一对多的关系维护端,由对方来维护,是在一的一方进行声明的。mappedBy的值应该为一的一方的表名
3.mappedBy的含义,应该理解为,拥有方能够自动维护跟被拥有方的关系,当然,如果从被拥有方,通过手工强行来维护拥有方的关系也是可以做到的;
4.mappedBy跟joinColumn/JoinTable总是处于互斥的一方,可以理解为正是由于拥有方的关联被拥有方的字段存在,拥有方才拥有了被拥有方。mappedBy这方定义JoinColumn/JoinTable总是失效的,不会建立对应的字段或者表。
测试:
3.多对多
准备任务表和用户和任务的关系表,一个用户对应多个任务,一个任务对应多个用户,形成多对多的关系.
创建实体类:Tasks
package com.test.jpa.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Entity(name = "tasks")
public class Tasks {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
private String content;
}
修改Users实体类,添加多对多关系
package com.test.jpa.pojo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.persistence.*;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;
@Entity(name = "users")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Users {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private int id;
@Column(name="user_name")
private String userName;
private int age;
//@JoinColumn注解中的name元素为当前实体类中对应的属性id,即users表中的card_id
// 而referencedColumnName则为关联对象的id,即cards表中的主键id
@JoinColumn(name = "card_id",referencedColumnName = "id")
@OneToOne(cascade = {CascadeType.ALL})
private Cards card;
@OneToMany(mappedBy = "user")
private List<Address> addressList;
@ManyToMany
@JoinTable(name = "user_task",joinColumns = @JoinColumn(name = "user_id"),
inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "task_id"))
private List<Tasks> tasksList;
}
注意:这里新增了两个注解
@ManyToMany 代表多对多的关系
@JoinTable 存放的是两个实体间的多对多关系表,name中存放的是关系表表名, joinColumns存放的当前实体类在关心表中的id名,inverseJoinColumns存放的是关联的实体表在关系表中的id名.
测试:
4.5 JPASpecificationExecutor接口
该接口主要是提供了多条件查询的支持,并且可以在查询中添加排序与分页。它是独立存在的。
多条件查询示例:
添加dao层
package com.test.jpa.dao;
import com.test.jpa.pojo.Users;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor;
public interface UsersSpecificationExecutor extends JpaRepository<Users,Integer>,JpaSpecificationExecutor<Users> {
}
控制层测试:
package com.test.jpa.controller;
import com.test.jpa.dao.UsersSpecificationExecutor;
import com.test.jpa.pojo.Users;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.jpa.domain.Specification;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.persistence.criteria.CriteriaBuilder;
import javax.persistence.criteria.CriteriaQuery;
import javax.persistence.criteria.Predicate;
import javax.persistence.criteria.Root;
import javax.swing.text.html.HTMLDocument;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/specification")
public class TestSpecificationExecutor {
@Autowired
private UsersSpecificationExecutor usersSpecificationExecutor;
@RequestMapping("/select")
public List<Users> select()
{
Specification<Users> usersSpecification=new Specification<Users>(){
//CriteriaBuilder是一个工厂类,用来创建安全查询的criteriaQuery对象和拼接的查询条件
//Root根对象对应于from后面的表
//Predicate用于查询条件的拼接,对应于where后面的表达式。
@Override
public Predicate toPredicate(Root<Users> root, CriteriaQuery<?> criteriaQuery, CriteriaBuilder criteriaBuilder) {
List<Predicate> list=new ArrayList<>();
list.add(criteriaBuilder.equal(root.get("userName"),"aa"));
list.add(criteriaBuilder.equal(root.get("age"),11));
Predicate[] arr=new Predicate[list.size()];
return criteriaBuilder.and(list.toArray(arr));
}
};
List<Users> list=this.usersSpecificationExecutor.findAll(usersSpecification);
return list;
}
}
4.6 JPQL查询语言
1.什么是 JPQL
JPQL全称Java Persistence Query Language。中文意思是Java持久化查询语言。
是一种可移植的查询语言,旨在以面向对象表达式语言的表达式,将SQL语法和简单查询语义绑定在一起·使用 这种语言编写的查询是可移植的,可以被编译成所有主流数据库服务器上的SQL。
其特征与原生SQL语句类似,并且完全面向对象,通过类名和属性访问,而不是表名和表的属性。
2.JPQL提供的查询语法
查询用的 SELECT 语法
比如:SELECT u FROM Users u WHERE u.userName = :userName
对应sql: select * from users where user_name=参数
解析: 这里的Users是指实体 u是别名。u.userName是实体对象中的userName属性。:userName是传递的参数。
更新用的 UPDATE 语法
比如:UPDATE Users u SET u.userName = :userName where u.id = :id
删除用的 DELETE 语法
比如: delete from Users u where u.id=:id
注意:JPQL中没有insert添加语句
3.JPQL的使用
创建接口UsersDao3,添加查询方法.
package com.test.springdatajpa.dao;
import com.test.springdatajpa.pojo.Users;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Modifying;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.List;
public interface UsersDao3 extends JpaRepository<Users,Integer> {
//查询
@Query("SELECT u FROM users u WHERE u.userName = :userName")
//简化写法
//@Query(" FROM users u WHERE u.userName = :userName")
public List<Users> getUsers(@Param("userName") String userName);
}
注意:
@Query(“SELECT u FROM users u WHERE u.userName = :userName”) 中的users是实体名,而实体名用哪个有两种情况:
情况1:在实体类中直接用@Entity(name=“users”) 不用@Table ,则表示此实体对应的表名是users,同时实体名也设置为users。如下:
情况2:在实体类中用
@Entity
@Table(name=“users”) 两个注解,则表示此实体对应的表名是users,实体名为类名。如下:
调用dao层方法测试:
在UsersDao3中添加修改和删除:
package com.test.springdatajpa.dao;
import com.test.springdatajpa.pojo.Users;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Modifying;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.List;
public interface UsersDao3 extends JpaRepository<Users,Integer> {
//查询
//@Query("SELECT u FROM users u WHERE u.userName = :userName")
@Query(" FROM users u WHERE u.userName = :userName")
public List<Users> getUsers(@Param("userName") String userName);
//修改
//SpringData 的每个方法上有事务, 但都是一个只读事务。 他们不能完成修改操作,所以需要手动添加@Transactional
@Transactional
@Query( "UPDATE users u SET u.userName = :userName where u.id = :id")
@Modifying
public void updateUsers(@Param("id") int id, @Param("userName") String userName);
//删除
@Transactional
@Query( "delete from users u where u.id=:id")
@Modifying
public void deleteUsers(@Param("id") int id);
}
注意:
在使用修改和删除语句的时候。需要加@Modifying和@Transactional注解
@Transactional:是因为SpringData 的每个方法上有事务, 但都是一个只读事务。 他们不能完成修改操作,所以需要手动添加
@Modifying:JPQL实现DELETE和UPDATE操作的时候必须加上@modifying注解,以通知Spring Data 这是一个DELETE或UPDATE操作。