补习系列(19)-springboot JPA + PostGreSQL

SpringBoot 整合 PostGreSQL

一、PostGreSQL简介

PostGreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库管理系统(ORDBMS)，号称世界上最先进的开源关系型数据库
经过长达15年以上的积极开发和不断改进，PostGreSQL已在可靠性、稳定性、数据一致性等获得了很大的提升。
对比时下最流行的 MySQL 来说，PostGreSQL 拥有更灵活，更高度兼容标准的一些特性。
此外，PostGreSQL基于MIT开源协议，其开放性极高，这也是其成为各个云计算大T 主要的RDS数据库的根本原因。

从DBEngine的排名上看，PostGreSQL排名第四，且保持着高速的增长趋势，非常值得关注。
这篇文章，以整合SpringBoot 为例，讲解如何在常规的 Web项目中使用 PostGreSQL。

二、关于 SpringDataJPA

JPA 是指 Java Persistence API，即 Java 的持久化规范，一开始是作为 JSR-220 的一部分。
JPA 的提出，主要是为了简化 Java EE 和 Java SE 应用开发工作，统一当时的一些不同的 ORM 技术。
一般来说，规范只是定义了一套运作的规则，也就是接口，而像我们所熟知的Hibernate 则是 JPA 的一个实现(Provider)。

JPA 定义了什么，大致有：

• ORM 映射元数据，用来将对象与表、字段关联起来
• 操作API，即完成增删改查的一套接口
• JPQL 查询语言，实现一套可移植的面向对象查询表达式

要体验 JPA 的魅力，可以从Spring Data JPA 开始。

SpringDataJPA 是 SpringFramework 对 JPA 的一套封装，主要呢，还是为了简化数据持久层的开发。
比如：

• 提供基础的 CrudRepository 来快速实现增删改查
• 提供一些更灵活的注解，如@Query、@Transaction

基本上，SpringDataJPA 几乎已经成为 Java Web 持久层的必选组件。更多一些细节可以参考官方文档：

https://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/1.11.0.RELEASE/reference/html

接下来的篇幅，将演示 JPA 与 PostGreSQL 的整合实例。

三、整合 PostGreSQL

这里假定你已经安装好数据库，并已经创建好一个 SpringBoot 项目，接下来需添加依赖：

A. 依赖包

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    <version>${spring-boot.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

通过spring-boot-stater-data-jpa，可以间接引入 spring-data-jpa的配套版本；
为了使用 PostGreSQL，则需要引入 org.postgresql.postgresql 驱动包。

B. 配置文件

编辑 application.properties，如下：

## 数据源配置 (DataSourceAutoConfiguration & DataSourceProperties)
spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/appdb
spring.datasource.username=appuser
spring.datasource.password=appuser

# Hibernate 原语
spring.jpa.properties.hibernate.dialect = org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect

# DDL 级别 (create, create-drop, validate, update)
spring.jpa.hibernate.ddl-auto = update

其中，spring.jpa.hibernate.ddl-auto 指定为 update，这样框架会自动帮我们创建或更新表结构。

C. 模型定义

我们以书籍信息来作为实例，一本书会有标题、类型、作者等属性，对应于表的各个字段。
这里为了演示多对一的关联，我们还会定义一个Author(作者信息)实体，书籍和实体通过一个外键(author_id)关联

Book 类

@Entity
@Table(name = "book")
public class Book extends AuditModel{

    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @NotBlank
    @Size(min = 1, max = 50)
    private String type;

    @NotBlank
    @Size(min = 3, max = 100)
    private String title;

    @Column(columnDefinition = "text")
    private String description;

    @Column(name = "fav_count")
    private int favCount;

    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY, optional = false)
    @JoinColumn(name = "author_id", nullable = false)
    private Author author;

    //省略 get/set 

这里，我们用了一系列的注解，比如@Table、@Column分别对应了数据库的表、列。
@GeneratedValue 用于指定ID主键的生成方式，GenerationType.IDENTITY 指采用数据库原生的自增方式，
对应到 PostGreSQL则会自动采用 BigSerial 做自增类型(匹配Long 类型)

@ManyToOne 描述了一个多对一的关系，这里声明了其关联的"作者“实体，LAZY 方式指的是当执行属性访问时才真正去数据库查询数据；
@JoinColumn 在这里配合使用，用于指定其关联的一个外键。

Book 实体的属性：

Author信息

@Entity
@Table(name = "author")
public class Author extends AuditModel{

    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @NotBlank
    @Size(min = 1, max = 100)
    private String name;

    @Size(max = 400)
    private String hometown;

审计模型

注意到两个实体都继承了AuditModel这个类，这个基础类实现了"审计"的功能。

审计，是指对数据的创建、变更等生命周期进行审阅的一种机制，
通常审计的属性包括 创建时间、修改时间、创建人、修改人等信息

AuditModel的定义如下所示：

@MappedSuperclass
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public abstract class AuditModel implements Serializable {
    @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
    @Column(name = "created_at", nullable = false, updatable = false)
    @CreatedDate
    private Date createdAt;

    @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
    @Column(name = "updated_at", nullable = false)
    @LastModifiedDate
    private Date updatedAt;

上面的审计实体包含了 createAt、updateAt 两个日期类型字段，@CreatedDate、@LastModifiedDate分别对应了各自的语义，还是比较容易理解的。
@Temporal 则用于声明日期类型对应的格式，如TIMESTAMP会对应 yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式，而这个也会被体现到DDL中。
@MappedSuperClass 是必须的，目的是为了让子类定义的表能拥有继承的字段(列)

审计功能的“魔力”在于，添加了这些继承字段之后，对象在创建、更新时会自动刷新这几个字段，这些是由框架完成的，应用并不需要关心。
为了让审计功能生效，需要为AuditModel 添加 @EntityListeners(AuditingEntityListener.class)声明，同时还应该为SpringBoot 应用声明启用审计：

@EnableJpaAuditing
@SpringBootApplication
public class BootJpa {
    ...

D. 持久层

持久层基本是继承于 JpaRepository或CrudRepository的接口。
如下面的代码：

*AuthorRepository

@Repository
public interface AuthorRepository extends JpaRepository<Author, Long> {
}

BookRepository

@Repository
public interface BookRepository extends JpaRepository<Book, Long>{

    List<Book> findByType(String type, Pageable request);

    @Transactional
    @Modifying
    @Query("update Book b set b.favCount = b.favCount + ?2 where b.id = ?1")
    int incrFavCount(Long id, int fav);
}

findByType 实现的是按照 类型(type) 进行查询，这个方法将会被自动转换为一个JPQL查询语句。
而且，SpringDataJPA 已经可以支持大部分常用场景，可以参考这里
incrFavCount 实现了收藏数的变更，除了使用 @Query 声明了一个update 语句之外，@Modify用于标记这是一个“产生变更的查询”，用于通知EntityManager及时清除缓存。
@Transactional 在这里是必须的，否则会提示 TransactionRequiredException这样莫名其妙的错误。

E. Service 层

Service 的实现相对简单，仅仅是调用持久层实现数据操作。

@Service
public class BookService {

    @Autowired
    private BookRepository bookRepository;

    @Autowired
    private AuthorRepository authorRepository;


    /**
     * 创建作者信息
     *
     * @param name
     * @param hometown
     * @return
     */
    public Author createAuthor(String name, String hometown) {

        if (StringUtils.isEmpty(name)) {
            return null;
        }

        Author author = new Author();
        author.setName(name);
        author.setHometown(hometown);

        return authorRepository.save(author);
    }

    /**
     * 创建书籍信息
     *
     * @param author
     * @param type
     * @param title
     * @param description
     * @return
     */
    public Book createBook(Author author, String type, String title, String description) {

        if (StringUtils.isEmpty(type) || StringUtils.isEmpty(title) || author == null) {
            return null;
        }

        Book book = new Book();
        book.setType(type);
        book.setTitle(title);
        book.setDescription(description);

        book.setAuthor(author);
        return bookRepository.save(book);
    }


    /**
     * 更新书籍信息
     *
     * @param bookId
     * @param type
     * @param title
     * @param description
     * @return
     */
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, isolation = Isolation.SERIALIZABLE, readOnly = false)
    public boolean updateBook(Long bookId, String type, String title, String description) {
        if (bookId == null || StringUtils.isEmpty(title)) {
            return false;
        }

        Book book = bookRepository.findOne(bookId);
        if (book == null) {
            return false;
        }

        book.setType(type);
        book.setTitle(title);
        book.setDescription(description);
        return bookRepository.save(book) != null;
    }

    /**
     * 删除书籍信息
     *
     * @param bookId
     * @return
     */
    public boolean deleteBook(Long bookId) {
        if (bookId == null) {
            return false;
        }


        Book book = bookRepository.findOne(bookId);
        if (book == null) {
            return false;
        }
        bookRepository.delete(book);
        return true;
    }

    /**
     * 根据编号查询
     *
     * @param bookId
     * @return
     */
    public Book getBook(Long bookId) {
        if (bookId == null) {
            return null;
        }
        return bookRepository.findOne(bookId);
    }

    /**
     * 增加收藏数
     *
     * @return
     */
    public boolean incrFav(Long bookId, int fav) {

        if (bookId == null || fav <= 0) {
            return false;
        }
        return bookRepository.incrFavCount(bookId, fav) > 0;
    }

    /**
     * 获取分类下书籍，按收藏数排序
     *
     * @param type
     * @return
     */
    public List<Book> listTopFav(String type, int max) {

        if (StringUtils.isEmpty(type) || max <= 0) {
            return Collections.emptyList();
        }

        // 按投票数倒序排序
        Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "favCount");
        PageRequest request = new PageRequest(0, max, sort);

        return bookRepository.findByType(type, request);
    }
}

四、高级操作

前面的部分已经完成了基础的CRUD操作，但在正式的项目中往往会需要一些定制做法，下面做几点介绍。

1. 自定义查询

使用 findByxxx 这样的方法映射已经可以满足大多数的场景，但如果是一些"不确定"的查询条件呢？
我们知道，JPA 定义了一套的API来帮助我们实现灵活的查询，通过EntityManager 可以实现各种灵活的组合查询。
那么在 Spring Data JPA 框架中该如何实现呢？

首先创建一个自定义查询的接口：

public interface BookRepositoryCustom {
    public PageResult<Book> search(String type, String title, boolean hasFav, Pageable pageable);
}

接下来让 BookRepository 继承于该接口：

@Repository
public interface BookRepository extends JpaRepository<Book, Long>, BookRepositoryCustom {
    ...

最终是 实现这个自定义接口，通过 AOP 的"魔法"，框架会将我们的实现自动嫁接到接口实例上。
具体的实现如下：

public class BookRepositoryImpl implements BookRepositoryCustom {

    private final EntityManager em;

    @Autowired
    public BookRepositoryImpl(JpaContext context) {
        this.em = context.getEntityManagerByManagedType(Book.class);
    }

    @Override
    public PageResult<Book> search(String type, String title, boolean hasFav, Pageable pageable) {
        CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder();
        CriteriaQuery cq = cb.createQuery();

        Root<Book> root = cq.from(Book.class);

        List<Predicate> conds = new ArrayList<>();

        //按类型检索
        if (!StringUtils.isEmpty(type)) {
            conds.add(cb.equal(root.get("type").as(String.class
            ), type));
        }

        //标题模糊搜索
        if (!StringUtils.isEmpty(title)) {
            conds.add(cb.like(root.get("title").as(String.class
            ), "%" + title + "%"));
        }

        //必须被收藏过
        if (hasFav) {
            conds.add(cb.gt(root.get("favCount").as(Integer.class
            ), 0));
        }

        //count 数量
        cq.select(cb.count(root)).where(conds.toArray(new Predicate[0]));
        Long count = (Long) em.createQuery(cq).getSingleResult();

        if (count <= 0) {
            return PageResult.empty();
        }

        //list 列表
        cq.select(root).where(conds.toArray(new Predicate[0]));

        //获取排序
        List<Order> orders = toOrders(pageable, cb, root);

        if (!CollectionUtils.isEmpty(orders)) {
            cq.orderBy(orders);
        }


        TypedQuery<Book> typedQuery = em.createQuery(cq);

        //设置分页
        typedQuery.setFirstResult(pageable.getOffset());
        typedQuery.setMaxResults(pageable.getPageSize());

        List<Book> list = typedQuery.getResultList();

        return PageResult.of(count, list);

    }

    private List<Order> toOrders(Pageable pageable, CriteriaBuilder cb, Root<?> root) {

        List<Order> orders = new ArrayList<>();
        if (pageable.getSort() != null) {
            for (Sort.Order o : pageable.getSort()) {
                if (o.isAscending()) {
                    orders.add(cb.asc(root.get(o.getProperty())));
                } else {
                    orders.add(cb.desc(root.get(o.getProperty())));
                }
            }
        }

        return orders;
    }

}

2. 聚合

聚合功能可以用 SQL 实现，但通过JPA 的 Criteria API 会更加简单。
与实现自定义查询的方法一样，也是通过EntityManager来完成操作：

public List<Tuple> groupCount(){
    CriteriaBuilder cb = em.getCriteriaBuilder();
    CriteriaQuery cq = cb.createQuery();

    Root<Book> root = cq.from(Book.class);

    Path<String> typePath = root.get("type");

    //查询type/count(*)/sum(favCount)
    cq.select(cb.tuple(typePath,cb.count(root).alias("count"), cb.sum(root.get("favCount"))));
    //按type分组
    cq.groupBy(typePath);
    //按数量排序
    cq.orderBy(cb.desc(cb.literal("count")));

    //查询出元祖
    TypedQuery<Tuple> typedQuery = em.createQuery(cq);
    return typedQuery.getResultList();
}

上面的代码中，会按书籍的分组统计数量，且按数量降序返回。
等价于下面的SQL：

···
select type, count(*) as count , sum(fav_count) from book

group by type  order by count;

···

3. 视图

视图的操作与表基本是相同的，只是视图一般是只读的(没有更新操作)。
执行下面的语句可以创建一个视图：

create view v_author_book as
 select b.id, b.title, a.name as author_name, 
        a.hometown as author_hometown, b.created_at
   from author a, book b
   where a.id = b.author_id;

在代码中使用@Table来进行映射：

@Entity
@Table(name = "v_author_book")
public class AuthorBookView {

    @Id
    private Long id;
    private String title;

    @Column(name = "author_name")
    private String authorName;
    @Column(name = "author_hometown")
    private String authorHometown;

    @Column(name = "created_at")
    private Date createdAt;

创建一个相应的Repository：

@Repository
public interface AuthorBookViewRepository extends JpaRepository<AuthorBookView, Long> {

}

这样就可以进行读写了。

4. 连接池

在生产环境中一般需要配置合适的连接池大小，以及超时参数等等。
这些需要通过对数据源(DataSource)进行配置来实现，DataSource也是一个抽象定义，默认情况下SpringBoot 1.x会使用Tomcat的连接池。

以Tomcat的连接池为例，配置如下：

spring.datasource.type=org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource

# 初始连接数
spring.datasource.tomcat.initial-size=15
# 获取连接最大等待时长(ms)
spring.datasource.tomcat.max-wait=20000
# 最大连接数
spring.datasource.tomcat.max-active=50
# 最大空闲连接
spring.datasource.tomcat.max-idle=20
# 最小空闲连接
spring.datasource.tomcat.min-idle=15
# 是否自动提交事务
spring.datasource.tomcat.default-auto-commit=true 

从这里可以找到一些详尽的参数

5. 事务

SpringBoot 默认情况下会为我们开启事务的支持，引入 spring-starter-data-jpa 的组件将会默认使用 JpaTransactionManager 用于事务管理。
在业务代码中使用@Transactional 可以声明一个事务，如下：

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, 
        isolation = Isolation.DEFAULT, 
        readOnly = false, 
        rollbackFor = Exception.class)
public boolean updateBook(Long bookId, String type, String title, String description) {
...

为了演示事务的使用，上面的代码指定了几个关键属性，包括：

• propagation 传递行为，指事务的创建或嵌套处理，默认为 REQUIRED

• isolation 隔离级别，默认值为DEFAULT

• readOnly
  指示当前事务是否为只读事务，默认为false
• rollbackFor
  指示当捕获什么类型的异常时会进行回滚，默认情况下产生 RuntimeException 和 Error 都会进行回滚(受检异常除外)

码云同步代码

参考文档
https://www.baeldung.com/spring-boot-tomcat-connection-pool
https://www.baeldung.com/transaction-configuration-with-jpa-and-spring
https://www.callicoder.com/spring-boot-jpa-hibernate-postgresql-restful-crud-api-example/
https://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/1.11.0.RELEASE/reference/html/#projections
https://www.cnblogs.com/yueshutong/p/9409295.html

小结

本篇文章描述了一个完整的 SpringBoot + JPA + PostGreSQL 开发案例，一些做法可供大家借鉴使用。
由于 JPA 帮我们简化许多了数据库的开发工作，使得我们在使用数据库时并不需要了解过多的数据库的特性。
因此，本文也适用于整合其他的关系型数据库。
前面也已经提到过，PostGreSQL由于其开源许可的开放性受到了云计算大T的青睐，相信未来前景可期。在接下来将会更多的关注该数据库的发展。

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