Spring Boot - 构建数据访问层

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: Spring Boot - 构建数据访问层


基础规范: JDBC 关系型数据库访问规范

我们将进入 Spring Boot 另一个核心技术体系的讨论,即数据访问技术体系。无论是互联网应用还是传统软件,对于任何一个系统而言,数据的存储和访问都是不可缺少的。

数据访问层的构建可能会涉及多种不同形式的数据存储媒介,这里关注的是最基础也是最常用的数据存储媒介,即关系型数据库,针对关系型数据库,Java 中应用最广泛的就是 JDBC 规范,今天我们将对这个经典规范展开讨论。

JDBC 是 Java Database Connectivity 的全称,它的设计初衷是提供一套能够应用于各种数据库的统一标准,这套标准需要不同数据库厂家之间共同遵守,并提供各自的实现方案供 JDBC 应用程序调用。

作为一套统一标准,JDBC 规范具备完整的架构体系,如下图所示:

可以看到,Java 应用程序通过 JDBC 所提供的 API 进行数据访问,而这些 API 中包含了开发人员所需要掌握的各个核心编程对象

JDBC 规范中的核心编程对象

对于日常开发而言,JDBC 规范中的核心编程对象包括 DriverManger、DataSource、Connection、Statement,及 ResultSet

DriverManager

JDBC 中的 DriverManager 主要负责加载各种不同的驱动程序(Driver),并根据不同的请求向应用程序返回相应的数据库连接(Connection),应用程序再通过调用 JDBC API 实现对数据库的操作。

JDBC 中的 Driver 定义如下,其中最重要的是第一个获取 Connection 的 connect 方法:

public interface Driver {
    //获取数据库连接
    Connection connect(String url, java.util.Properties info)
        throws SQLException;
    boolean acceptsURL(String url) throws SQLException;
    DriverPropertyInfo[] getPropertyInfo(String url, java.util.Properties info)
                         throws SQLException;
    int getMajorVersion();
    int getMinorVersion();
    boolean jdbcCompliant();
    public Logger getParentLogger() throws SQLFeatureNotSupportedException;
}

针对 Driver 接口,不同的数据库供应商分别提供了自身的实现方案。例如,MySQL 中的 Driver 实现类如下代码所示:

public class Driver extends NonRegisteringDriver implements java.sql.Driver {
    // 通过 DriverManager 注册 Driver
    static {
        try {
            java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver());
        } catch (SQLException E) {
            throw new RuntimeException("Can't register driver!");
        }
  }
}

这里就使用用了 DriverManager,而 DriverManager 除提供了上述用于注册 Driver 的 registerDriver 方法之外,还提供了 getConnection 方法用于针对具体的 Driver 获取 Connection 对象。


DataSource

我们知道在 JDBC 规范中可直接通过 DriverManager 获取 Connection,我们也知道获取 Connection 的过程需要建立与数据库之间的连接,而这个过程会产生较大的系统开销。

为了提高性能,通常我们首先会建立一个中间层将 DriverManager 生成的 Connection 存放到连接池中,再从池中获取 Connection。

而我们可以认为 DataSource 就是这样一个中间层,它作为 DriverManager 的替代品而推出,是获取数据库连接的首选方法。

DataSource 在 JDBC 规范中代表的是一种数据源,核心作用是获取数据库连接对象 Connection。在日常开发过程中,我们通常会基于 DataSource 获取 Connection。DataSource 接口的定义如下代码所示:

public interface DataSource  extends CommonDataSource, Wrapper {
  Connection getConnection() throws SQLException;
  Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException;
}

从上面我们可以看到,DataSource 接口提供了两个获取 Connection 的重载方法,并继承了 CommonDataSource 接口。CommonDataSource 是 JDBC 中关于数据源定义的根接口,除了 DataSource 接口之外,它还有另外两个子接口,如下图所示:

其中,DataSource 是官方定义的获取 Connection 的基础接口,XADataSource 用来在分布式事务环境下实现 Connection 的获取,而 ConnectionPoolDataSource 是从连接池 ConnectionPool 中获取 Connection 的接口。

所谓的 ConnectionPool 相当于预先生成一批 Connection 并存放在池中,从而提升 Connection 获取的效率。

请注意 DataSource 接口同时还继承了一个 Wrapper 接口。从接口的命名上看,我们可以判断该接口起到一种包装器的作用。事实上,因为很多数据库供应商提供了超越标准 JDBC API 的扩展功能,所以 Wrapper 接口可以把一个由第三方供应商提供的、非 JDBC 标准的接口包装成标准接口。

以 DataSource 接口为例,如果我们想自己实现一个定制化的数据源类 MyDataSource,就可以提供一个实现了 Wrapper 接口的 MyDataSourceWrapper 类来完成包装和适配,如下图所示:

在 JDBC 规范中,除了 DataSource 之外,Connection、Statement、ResultSet 等核心对象也都继承了这个 Wrapper 接口。

作为一种基础组件,它同样不需要开发人员自己实现 DataSource,因为业界已经存在了很多优秀的实现方案,如 DBCP、C3P0 和 Druid 等。

例如 Druid 提供了 DruidDataSource,它不仅提供了连接池的功能,还提供了诸如监控等其他功能,它的类层结构如下图所示:


Connection

DataSource 的目的是获取 Connection 对象。我们可以把 Connection 理解为一种会话(Session)机制,Connection 代表一个数据库连接,负责完成与数据库之间的通信。

所有 SQL 的执行都是在某个特定 Connection 环境中进行的,同时它还提供了一组重载方法分别用于创建 Statement 和 PreparedStatement。另一方面,Connection 也涉及事务相关的操作。

Connection 接口中定义的方法很丰富,其中最核心的几个方法如下代码所示:

public interface Connection  extends Wrapper, AutoCloseable {
  //创建 Statement
  Statement createStatement() throws SQLException;
  //创建 PreparedStatement
  PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException;
  //提交
  void commit() throws SQLException;
  //回滚
  void rollback() throws SQLException;
  //关闭连接
  void close() throws SQLException;
}

这里涉及具体负责执行 SQL 语句的 Statement 和 PreparedStatement 对象,我们接着往下看。


Statement/PreparedStatement

JDBC 规范中的 Statement 存在两种类型,一种是普通的 Statement,一种是支持预编译的 PreparedStatement。

所谓预编译,是指数据库的编译器会对 SQL 语句提前编译,然后将预编译的结果缓存到数据库中,下次执行时就可以通过替换参数并直接使用编译过的语句,从而大大提高 SQL 的执行效率。

当然,这种预编译也需要一定成本,因此在日常开发中,如果对数据库只执行一次性读写操作时,用 Statement 对象进行处理会比较合适;而涉及 SQL 语句的多次执行时,我们可以使用 PreparedStatement。

如果需要查询数据库中的数据,我们只需要调用 Statement 或 PreparedStatement 对象的 executeQuery 方法即可。

这个方法以 SQL 语句作为参数,执行完后返回一个 JDBC 的 ResultSet 对象。当然,Statement 或 PreparedStatement 还提供了一大批执行 SQL 更新和查询的重载方法,我们无意一一展开。

以 Statement 为例,它的核心方法如下代码所示:

public interface Statement extends Wrapper, AutoCloseable {
  //执行查询语句
  ResultSet executeQuery(String sql) throws SQLException; 
  //执行更新语句
  int executeUpdate(String sql) throws SQLException; 
  //执行 SQL 语句
  boolean execute(String sql) throws SQLException; 
  //执行批处理
    int[] executeBatch() throws SQLException;
}

这里我们同样引出了 JDBC 规范中最后一个核心编程对象,即代表执行结果的 ResultSet。

ResultSet

一旦我们通过 Statement 或 PreparedStatement 执行了 SQL 语句并获得了 ResultSet 对象,就可以使用该对象中定义的一大批用于获取 SQL 执行结果值的工具方法,如下代码所示:

public interface ResultSet extends Wrapper, AutoCloseable {
  //获取下一个结果
  boolean next() throws SQLException;
  //获取某一个类型的结果值
  Value getXXX(int columnIndex) throws SQLException;
}

如何使用 JDBC 规范访问数据库

对于开发人员而言,JDBC API 是我们访问数据库的主要途径,如果我们使用 JDBC 开发一个访问数据库的执行流程,常见的代码风格如下所示(省略了异常处理):

// 创建池化的数据源
PooledDataSource dataSource = new PooledDataSource ();
// 设置 MySQL Driver
dataSource.setDriver ("com.mysql.jdbc.Driver");
// 设置数据库 URL、用户名和密码
dataSource.setUrl ("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("root");
// 获取连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
// 执行查询
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement ("select * from user");
// 获取查询结果进行处理
ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
while (resultSet.next()) {
}
// 关闭资源
statement.close();
resultSet.close();
connection.close();

这段代码中完成了对基于前面介绍的 JDBC API 中的各个核心编程对象的数据访问。上述代码主要面向查询场景,而针对用于插入数据的处理场景,我们只需要在上述代码中替换几行代码,即将“执行查询”和“获取查询结果进行处理”部分的查询操作代码替换为插入操作代码就行。

最后,我们梳理一下基于 JDBC 规范进行数据库访问的整个开发流程,如下图所示:

我们明确地将基于 JDBC 规范访问关系型数据库的操作分成两大部分:一部分是准备和释放资源以及执行 SQL 语句,另一部分则是处理 SQL 执行结果。

而对于任何数据访问而言,前者实际上都是重复的。在上图所示的整个开发流程中,事实上只有“处理 ResultSet ”部分的代码需要开发人员根据具体的业务对象进行定制化处理。这种抽象为整个执行过程提供了优化空间。诸如 Spring 框架中 JdbcTemplate 这样的模板工具类就应运而生了


数据访问: JdbcTemplate 访问关系型数据库

JDBC 规范是 Java 领域中使用最广泛的数据访问标准,目前市面上主流的数据访问框架都是构建在 JDBC 规范之上。

因为 JDBC 是偏底层的操作规范,所以关于如何使用 JDBC 规范进行关系型数据访问的实现方式有很多(区别在于对 JDBC 规范的封装程度不同),而在 Spring 中,同样提供了 JdbcTemplate 模板工具类实现数据访问,它简化了 JDBC 规范的使用方法,jiex我们将围绕这个模板类展开讨论。

数据模型和 Repository 层设计

我们知道一个订单中往往涉及一个或多个商品, 我们主要通过一对多的关系来展示数据库设计和实现方面的技巧。而为了使描述更简单,我们把具体的业务字段做了简化。Order 类的定义如下代码所示:

Domain设计

public class Order{
    private Long id; //订单Id
    private String orderNumber; //订单编号
    private String deliveryAddress; //物流地址
    private List<Goods> goodsList;  //商品列表
    //省略了 getter/setter
}

其中代表商品的 Goods 类定义如下:

public class Goods {
    private Long id; //商品Id
    private String goodsCode; //商品编号
    private String goodsName; //商品名称
    private Double price; //商品价格
    //省略了 getter/setter
}

数据模型

从以上代码,我们不难看出一个订单可以包含多个商品,因此设计关系型数据库表时,我们首先会构建一个中间表来保存 Order 和 Goods 这层一对多关系。

DROP TABLE IF EXISTS `order`;
DROP TABLE IF EXISTS `goods`;
DROP TABLE IF EXISTS `order_goods`;
create table `order` (
    `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `order_number` varchar(50) not null,
    `delivery_address` varchar(100) not null,
  `create_time` timestamp not null DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
create table `goods` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `goods_code` varchar(50) not null,
  `goods_name` varchar(50) not null,
  `goods_price` double not null,
  `create_time` timestamp not null DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
create table `order_goods` (
    `order_id` bigint(20) not null,
    `goods_id` bigint(20) not null,
    foreign key(`order_id`) references `order`(`id`),
    foreign key(`goods_id`) references `goods`(`id`)
);

抽象数据库访问的入口

基于以上数据模型,我们将完成 order-server 中的 Repository 层组件的设计和实现。首先,我们需要设计一个 OrderRepository 接口,用来抽象数据库访问的入口,如下代码所示:

public interface OrderRepository {
    Order addOrder(Order order);
    Order getOrderById(Long orderId);
    Order getOrderDetailByOrderNumber(String orderNumber);
}

这个接口非常简单,方法都是自解释的。不过请注意,这里的 OrderRepository 并没有继承任何父接口,完全是一个自定义的、独立的 Repository。

针对上述 OrderRepository 中的接口定义,我们将构建一系列的实现类。

  • OrderRawJdbcRepository:使用原生 JDBC 进行数据库访问
  • OrderJdbcRepository:使用 JdbcTemplate 进行数据库访问
  • OrderJpaRepository:使用 Spring Data JPA 进行数据库访问

原生的实现

OrderRawJdbcRepository 类中实现方法如下代码所示:

@Repository("orderRawJdbcRepository")
public class OrderRawJdbcRepository implements OrderRepository {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
    @Override
    public Order getOrderById(Long orderId) {
        Connection connection = null;
        PreparedStatement statement = null;
        ResultSet resultSet = null;
        try {
            connection = dataSource.getConnection();
            statement = connection.prepareStatement("select id, order_number, delivery_address from `order` where id=?");
            statement.setLong(1, orderId);
            resultSet = statement.executeQuery();
            Order order = null;
            if (resultSet.next()) {
                order = new Order(resultSet.getLong("id"), resultSet.getString("order_number"),
                        resultSet.getString("delivery_address"));
            }
            return order;
        } catch (SQLException e) {
            System.out.print(e);
        } finally {
            if (resultSet != null) {
                try {
                    resultSet.close();
                } catch (SQLException e) {
                }
            }
            if (statement != null) {
                try {
                    statement.close();
                } catch (SQLException e) {
                }
            }
            if (connection != null) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
                }
            }
        }
        return null;
    }
    //省略其他 OrderRepository 接口方法实现
}

这里,值得注意的是,我们首先需要在类定义上添加 @Repository 注解,标明这是能够被 Spring 容器自动扫描的 Javabean,再在 @Repository 注解中指定这个 Javabean 的名称为"orderRawJdbcRepository",方便 Service 层中根据该名称注入 OrderRawJdbcRepository 类

可以看到,上述代码使用了 JDBC 原生 DataSource、Connection、PreparedStatement、ResultSet 等核心编程对象完成针对“order”表的一次查询。代码流程看起来比较简单,其实也比较烦琐,学到这里,我们可以结合上一课时的内容理解上述代码。

请注意,如果我们想运行这些代码,千万别忘了在 Spring Boot 的配置文件中添加对 DataSource 的定义,如下代码所示:

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/appointment
    username: root
    password: root

使用 JdbcTemplate 操作数据库

要想在应用程序中使用 JdbcTemplate,首先我们需要引入对它的依赖,如下代码所示:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>

JdbcTemplate 提供了一系列的 query、update、execute 重载方法应对数据的 CRUD 操作。

使用 JdbcTemplate 实现查询

我们先来讨论一下最简单的查询操作,并对 OrderRawJdbcRepository 中的 getOrderById 方法进行重构。为此,我们构建了一个新的 OrderJdbcRepository 类并同样实现了 OrderRepository 接口,如下代码所示:

@Repository("orderJdbcRepository")
public class OrderJdbcRepository implements OrderRepository {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    @Autowired
    public OrderJdbcRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
  }
}

可以看到,这里通过构造函数注入了 JdbcTemplate 模板类。

而 OrderJdbcRepository 的 getOrderById 方法实现过程如下代码所示:

@Override
public Order getOrderById(Long orderId) {
        Order order = jdbcTemplate.queryForObject("select id, order_number, delivery_address from `order` where id=?",
                this::mapRowToOrder, orderId);
        return order;
}

显然,这里使用了 JdbcTemplate 的 queryForObject 方法执行查询操作,该方法传入目标 SQL、参数以及一个 RowMapper 对象。其中 RowMapper 定义如下:

public interface RowMapper<T> {
    T mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException;
}

从 mapRow 方法定义中,我们不难看出 RowMapper 的作用就是处理来自 ResultSet 中的每一行数据,并将来自数据库中的数据映射成领域对象。例如,使用 getOrderById 中用到的 mapRowToOrder 方法完成对 Order 对象的映射,如下代码所示:

private Order mapRowToOrder(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
        return new Order(rs.getLong("id"), rs.getString("order_number"), rs.getString("delivery_address"));
}

讲到这里,你可能注意到 getOrderById 方法实际上只是获取了 Order 对象中的订单部分信息,并不包含商品数据。

接下来,我们再来设计一个 getOrderDetailByOrderNumber 方法,根据订单编号获取订单以及订单中所包含的所有商品信息,如下代码所示:

@Override
public Order getOrderDetailByOrderNumber(String orderNumber) {
        //获取 Order 基础信息
        Order order = jdbcTemplate.queryForObject(
                "select id, order_number, delivery_address from `order` where order_number=?", this::mapRowToOrder,
                orderNumber);
        if (order == null)
            return order;
        //获取 Order 与 Goods 之间的关联关系,找到给 Order 中的所有 GoodsId
        Long orderId = order.getId();
        List<Long> goodsIds = jdbcTemplate.query("select order_id, goods_id from order_goods where order_id=?",
                new ResultSetExtractor<List<Long>>() {
                    public List<Long> extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException {
                        List<Long> list = new ArrayList<Long>();
                        while (rs.next()) {
                            list.add(rs.getLong("goods_id"));
                        }
                        return list;
                    }
                }, orderId);
        //根据 GoodsId 分别获取 Goods 信息并填充到 Order 对象中
        for (Long goodsId : goodsIds) {
            Goods goods = getGoodsById(goodsId);
            order.addGoods(goods);
        }
        return order;
}

首先,我们获取 Order 基础信息,并通过 Order 中的 Id 编号从中间表中获取所有 Goods 的 Id 列表,通过遍历这个 Id 列表再分别获取 Goods 信息,最后将 Goods 信息填充到 Order 中,从而构建一个完整的 Order 对象。

这里通过 Id 获取 Goods 数据的实现方法也与 getOrderById 方法的实现过程一样,如下代码所示

private Goods getGoodsById(Long goodsId) {
        return jdbcTemplate.queryForObject("select id, goods_code, goods_name, price from goods where id=?",
                this::mapRowToGoods, goodsId);
}
private Goods mapRowToGoods(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
        return new Goods(rs.getLong("id"), rs.getString("goods_code"), rs.getString("goods_name"),
                rs.getDouble("price"));
}

使用 JdbcTemplate 实现插入

在 JdbcTemplate 中,我们可以通过 update 方法实现数据的插入和更新。针对 Order 和 Goods 中的关联关系,插入一个 Order 对象需要同时完成两张表的更新,即 order 表和 order_goods 表,因此插入 Order 的实现过程也分成两个阶段,如下代码所示的 addOrderWithJdbcTemplate 方法展示了这一过程:

private Order addOrderDetailWithJdbcTemplate(Order order) {
        //插入 Order 基础信息
        Long orderId = saveOrderWithJdbcTemplate(order);
        order.setId(orderId);
        //插入 Order 与 Goods 的对应关系
        List<Goods> goodsList = order.getGoods();
        for (Goods goods : goodsList) {
            saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate(goods, orderId);
        }
        return order;
}

可以看到,这里同样先是插入 Order 的基础信息,然后再遍历 Order 中的 Goods 列表并逐条进行插入。其中的 saveOrderWithJdbcTemplate 方法如下代码所示:

private Long saveOrderWithJdbcTemplate(Order order) {
        PreparedStatementCreator psc = new PreparedStatementCreator() {
            @Override
            public PreparedStatement createPreparedStatement(Connection con) throws SQLException {
                PreparedStatement ps = con.prepareStatement(
                        "insert into `order` (order_number, delivery_address) values (?, ?)",
                        Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
                ps.setString(1, order.getOrderNumber());
                ps.setString(2, order.getDeliveryAddress());
                return ps;
            }
        };
        KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
        jdbcTemplate.update(psc, keyHolder);
        return keyHolder.getKey().longValue();
}

上述 saveOrderWithJdbcTemplate 的方法比想象中要复杂,主要原因在于我们需要在插入 order 表的同时返回数据库中所生成的自增主键,因此,这里使用了 PreparedStatementCreator 工具类封装 PreparedStatement 对象的构建过程,并在 PreparedStatement 的创建过程中设置了 Statement.RETURN_GENERATED_KEYS 用于返回自增主键。然后我们构建了一个 GeneratedKeyHolder 对象用于保存所返回的自增主键。这是使用 JdbcTemplate 实现带有自增主键数据插入的一种标准做法,你可以参考这一做法并应用到日常开发过程中。

至于用于插入 Order 与 Goods 关联关系的 saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate 方法就比较简单了,直接调用 JdbcTemplate 的 update 方法插入数据即可,如下代码所示:

private void saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate(Goods goods, long orderId) {
        jdbcTemplate.update("insert into order_goods (order_id, goods_id) " + "values (?, ?)", orderId, goods.getId());
}

接下来,我们需要实现插入 Order 的整个流程,先实现 Service 类和 Controller 类,如下代码所示:

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    @Qualifier("orderJdbcRepository")
    private OrderRepository orderRepository;
    public Order addOrder(Order order) {
        return orderRepository.addOrder(order);
    } 
}
@RestController
@RequestMapping(value="orders")
public class OrderController {
    @RequestMapping(value = "", method = RequestMethod.POST)
    public Order addOrder(@RequestBody Order order) {
        Order result = orderService.addOrder(order);
     return result;
    }
}

这两个类都是直接对 orderJdbcRepository 中的方法进行封装调用,操作非常简单。然后,我们打开 Postman,并在请求消息体中输入如下内容:

{
    "orderNumber" : "Order10002",
    "deliveryAddress" : "test_address2",
    "goods": [
        {
            "id": 1,
            "goodsCode": "GoodsCode1",
            "goodsName": "GoodsName1",
            "price": 100.0
        }
    ]
}

通过 Postman 向http://localhost:8081/orders端点发起 Post 请求后,我们发现 order 表和 order_goods 表中的数据都已经正常插入。

使用 SimpleJdbcInsert 简化数据插入过程

虽然通过 JdbcTemplate 的 update 方法可以完成数据的正确插入,我们不禁发现这个实现过程还是比较复杂,尤其是涉及自增主键的处理时,代码显得有点臃肿。那么有没有更加简单的实现方法呢?

答案是肯定的,Spring Boot 针对数据插入场景专门提供了一个 SimpleJdbcInsert 工具类,SimpleJdbcInsert 本质上是在 JdbcTemplate 的基础上添加了一层封装,提供了一组 execute、executeAndReturnKey 以及 executeBatch 重载方法来简化数据插入操作。

通常,我们可以在 Repository 实现类的构造函数中对 SimpleJdbcInsert 进行初始化,如下代码所示:

private JdbcTemplate jdbcTemplate;
private SimpleJdbcInsert orderInserter;
private SimpleJdbcInsert orderGoodsInserter;
public OrderJdbcRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
        this.orderInserter = new SimpleJdbcInsert(jdbcTemplate).withTableName("`order`").usingGeneratedKeyColumns("id");
        this.orderGoodsInserter = new SimpleJdbcInsert(jdbcTemplate).withTableName("order_goods");
}

可以看到,这里首先注入了一个 JdbcTemplate 对象,然后我们基于 JdbcTemplate 并针对 order 表和 order_goods 表分别初始化了两个 SimpleJdbcInsert 对象 orderInserter 和 orderGoodsInserter。其中 orderInserter 中还使用了 usingGeneratedKeyColumns 方法设置自增主键列。

基于 SimpleJdbcInsert,完成 Order 对象的插入就非常简单了,实现方式如下所示

private Long saveOrderWithSimpleJdbcInsert(Order order) {
        Map<String, Object> values = new HashMap<String, Object>();
        values.put("order_number", order.getOrderNumber());
        values.put("delivery_address", order.getDeliveryAddress());
        Long orderId = orderInserter.executeAndReturnKey(values).longValue();
        return orderId;
}

我们通过构建一个 Map 对象,然后把需要添加的字段设置成一个个键值对。通过SimpleJdbcInsert 的 executeAndReturnKey 方法在插入数据的同时直接返回自增主键。同样,完成 order_goods 表的操作只需要几行代码就可以了,如下代码所示:

private void saveGoodsToOrderWithSimpleJdbcInsert(Goods goods, long orderId) {
        Map<String, Object> values = new HashMap<>();
        values.put("order_id", orderId);
        values.put("goods_id", goods.getId());
        orderGoodsInserter.execute(values);
}

这里用到了 SimpleJdbcInsert 提供的 execute 方法,我们可以把这些方法组合起来对 addOrderDetailWithJdbcTemplate 方法进行重构,从而得到如下所示的 addOrderDetailWithSimpleJdbcInsert 方法:

private Order addOrderDetailWithSimpleJdbcInsert(Order order) {
        //插入 Order 基础信息
        Long orderId = saveOrderWithSimpleJdbcInsert(order);
        order.setId(orderId);
        //插入 Order 与 Goods 的对应关系
        List<Goods> goodsList = order.getGoods();
        for (Goods goods : goodsList) {
            saveGoodsToOrderWithSimpleJdbcInsert(goods, orderId);
        }
        return order;
}


相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
11天前
|
Java API 微服务
【Spring Boot系列】通过OpenAPI规范构建微服务服务接口
【4月更文挑战第5天】通过OpenAPI接口构建Spring Boot服务RestAPI接口
|
21天前
|
Java
Springboot 导出word,动态填充表格数据
Springboot 导出word,动态填充表格数据
|
2月前
|
SpringCloudAlibaba Java 持续交付
【构建一套Spring Cloud项目的大概步骤】&【Springcloud Alibaba微服务分布式架构学习资料】
【构建一套Spring Cloud项目的大概步骤】&【Springcloud Alibaba微服务分布式架构学习资料】
169 0
|
2天前
|
消息中间件 Java RocketMQ
Spring Cloud RocketMQ:构建可靠消息驱动的微服务架构
【4月更文挑战第28天】消息队列在微服务架构中扮演着至关重要的角色,能够实现服务之间的解耦、异步通信以及数据分发。Spring Cloud RocketMQ作为Apache RocketMQ的Spring Cloud集成,为微服务架构提供了可靠的消息传输机制。
14 1
|
13天前
|
Java 应用服务中间件 Maven
【SpringBoot系列】第一课:构建一个简单的SpringBoot应用程序
【4月更文挑战第3天】构建第一个SpringBoot应用程序
|
18天前
|
数据采集 前端开发 Java
数据塑造:Spring MVC中@ModelAttribute的高级数据预处理技巧
数据塑造:Spring MVC中@ModelAttribute的高级数据预处理技巧
23 3
|
18天前
|
前端开发 Java Spring
数据之桥:深入Spring MVC中传递数据给视图的实用指南
数据之桥:深入Spring MVC中传递数据给视图的实用指南
31 3
|
20天前
|
Java Maven Spring
【IntelliJ IDEA】使用Maven方式构建Spring Boot Web 项目(超详细)2
【IntelliJ IDEA】使用Maven方式构建Spring Boot Web 项目(超详细)
18 2
|
20天前
|
Java Maven 开发工具
【IntelliJ IDEA】使用Maven方式构建Spring Boot Web 项目(超详细)1
【IntelliJ IDEA】使用Maven方式构建Spring Boot Web 项目(超详细)
21 2
|
21天前
|
缓存 前端开发 Java
SpringBoot启动后加载初始化数据
SpringBoot启动后加载初始化数据