AI 助理
备案控制台
开发者社区 数据库 文章 正文

无需编程，基于甲骨文oracle数据库零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口

2022-04-08 255
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 通过之前一篇文章 无需编程，基于PostgreSQL零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口 的介绍，采用抽象工厂设计模式，已经支持了大象数据库PostgreSQL。之前通过字符串拼接生成DDL SQL语句，比较繁琐。本文开始，引入了FreeMarker模版引擎，通过配置模版实现创建和修改物理表结构SQL语句，简化了大量代码，提高了效率，并且通过配置oracle数据库SQL模版，基于oracle数据库，零代码实现crud增删改查。

无需编程，基于甲骨文oracle数据库零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口

回顾

通过之前一篇文章 无需编程，基于PostgreSQL零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口 的介绍，采用抽象工厂设计模式，已经支持了大象数据库PostgreSQL。之前通过字符串拼接生成DDL SQL语句，比较繁琐。本文开始，引入了FreeMarker模版引擎，通过配置模版实现创建和修改物理表结构SQL语句，简化了大量代码，提高了效率，并且通过配置oracle数据库SQL模版，基于oracle数据库，零代码实现crud增删改查。

FreeMarker简介

FreeMarker是一款模板引擎： 即一种基于模板和要改变的数据，并用来生成输出文本(HTML网页，电子邮件，配置文件，源代码等)的通用工具。 它不是面向最终用户的，而是一个Java类库，是一款程序员可以嵌入他们所开发产品的组件。模板编写为FreeMarker Template Language (FTL)。它是简单的，专用的语言， 不是像PHP那样成熟的编程语言。 那就意味着要准备数据在真实编程语言中来显示，比如数据库查询和业务运算，之后模板显示已经准备好的数据。在模板中，你可以专注于如何展现数据，而在模板之外可以专注于要展示什么数据。

UI界面

通过产品对象为例，无需编程，基于Oracle数据库，通过配置零代码实现CRUD增删改查RESTful API接口和管理UI。

productMeta
创建产品

table
编辑产品数据

productList
产品数据列表

Oracle SQL Developer
通过Oracle SQL Developer查询Oracle数据

定义元数据对象模型

元数据表ca_meta_table

ca_meta_table
元数据表ca_meta_table，用于记录表的基本信息。

TableEntity对象

TableEntity为“元数据表”对象，和ca_meta_table字段对应

public class TableEntity {
    private Long id;

    private String name;

    private String caption;

    private String description;

    private Timestamp createdDate;

    private Timestamp lastModifiedDate;

    private String pluralName;

    private String tableName;

    private EngineEnum engine;

    private Boolean createPhysicalTable;

    private Boolean reverse;

    private Boolean systemable;

    private Boolean readOnly;

    private List<ColumnEntity> columnEntityList;

    private List<IndexEntity> indexEntityList;
}

元数据列ca_meta_column

ca_meta_column
元数据列ca_meta_column，用于记录表字段信息，比如类型，长度，默认值等。

ColumnEntity对象

ColumnEntity为“元数据列”对象，和ca_meta_column字段对应

public class ColumnEntity {
  private Long id;

  private String name;

  private String caption;

  private String description;

  private Timestamp createdDate;

  private Timestamp lastModifiedDate;

  private Integer displayOrder;

  private DataTypeEnum dataType;

  private IndexTypeEnum indexType;

  private IndexStorageEnum indexStorage;

  private String indexName;

  private Integer length;

  private Integer precision;

  private Integer scale;

  private String defaultValue;

  private Long seqId;

  private Boolean unsigned;

  private Boolean autoIncrement;

  private Boolean nullable;

  private Boolean insertable;

  private Boolean updatable;

  private Boolean queryable;

  private Boolean displayable;

  private Boolean systemable;

  private Long tableId;
}

元数据索引ca_meta_index

ca_meta_index
元数据索引ca_meta_index，用于记录表联合索引信息，比如索引类型，名称等。

IndexEntity对象

IndexEntity为“元数据索引”对象，和ca_meta_index字段对应

public class IndexEntity {
  private Long id;

  private String name;

  private String caption;

  private String description;

  private Timestamp createdDate;

  private Timestamp lastModifiedDate;

  private IndexTypeEnum indexType;

  private IndexStorageEnum indexStorage;

  private Long tableId;

  private List<IndexLineEntity> indexLineEntityList;
}

元数据索引行ca_meta_index_line

ca_meta_index_line
元数据索引行ca_meta_index_line，用于记录表联合索引行信息，一个联合索引可以对应多个联合索引行，表示由多个字段组成。

IndexLineEntity对象

IndexLineEntity“元数据索行”对象，和ca_meta_index_line字段对应

public class IndexLineEntity {
  private Long id;

  private Long columnId;

  private ColumnEntity columnEntity;

  private Long indexId;
}

定义FreeMarker模版

创建表create-table.sql.ftl

CREATE TABLE "${tableName}" (
<#list columnEntityList as columnEntity>
  <#if columnEntity.dataType == "BOOL">
    "${columnEntity.name}" NUMBER(1)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT <#if columnEntity.defaultValue == "true">1<#else>0</#if></#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "INT">
    "${columnEntity.name}" INT<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "PRIMARY"> PRIMARY KEY</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "BIGINT">
    "${columnEntity.name}" INT<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "PRIMARY"> PRIMARY KEY</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "FLOAT">
    "${columnEntity.name}" FLOAT<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "DOUBLE">
    "${columnEntity.name}" REAL<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "DECIMAL">
    "${columnEntity.name}" DECIMAL<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "DATE">
    "${columnEntity.name}" DATE<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "TIME">
    "${columnEntity.name}" CHAR(8)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "DATETIME">
    "${columnEntity.name}" DATE<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "TIMESTAMP">
    "${columnEntity.name}" TIMESTAMP<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "CHAR">
    "${columnEntity.name}" CHAR(${columnEntity.length})<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT '${columnEntity.defaultValue}'</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "PRIMARY"> PRIMARY KEY</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "VARCHAR">
    "${columnEntity.name}" VARCHAR(${columnEntity.length})<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT '${columnEntity.defaultValue}'</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "PRIMARY"> PRIMARY KEY</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "PASSWORD">
    "${columnEntity.name}" VARCHAR(200)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT '${columnEntity.defaultValue}'</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "ATTACHMENT">
    "${columnEntity.name}" VARCHAR(4000)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT '${columnEntity.defaultValue}'</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "TEXT">
    "${columnEntity.name}" VARCHAR(4000)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT '${columnEntity.defaultValue}'</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "LONGTEXT">
    "${columnEntity.name}" LONG<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "BLOB">
    "${columnEntity.name}" BLOB<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#elseif columnEntity.dataType == "LONGBLOB">
    "${columnEntity.name}" BLOB<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  <#else>
    "${columnEntity.name}" VARCHAR(200)<#if columnEntity.defaultValue??> DEFAULT ${columnEntity.defaultValue}</#if><#if columnEntity.nullable != true> NOT NULL</#if><#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "PRIMARY"> PRIMARY KEY</#if><#if columnEntity_has_next>,</#if>
  </#if>
</#list>
);

<#list columnEntityList as columnEntity>
  <#if columnEntity.indexType?? && columnEntity.indexType == "UNIQUE">
    ALTER TABLE "${tableName}" ADD CONSTRAINT "${columnEntity.indexName}" UNIQUE("${columnEntity.name}");
  </#if>

  <#if columnEntity.indexType?? && (columnEntity.indexType == "INDEX" || columnEntity.indexType == "FULLTEXT")>
    CREATE INDEX "${columnEntity.indexName}" ON "${tableName}" ("${columnEntity.name}");
  </#if>
</#list>

<#if indexEntityList??>
  <#list indexEntityList as indexEntity>
    <#if indexEntity.indexType?? && indexEntity.indexType == "UNIQUE">
      ALTER TABLE "${tableName}" ADD CONSTRAINT "${indexEntity.name}" UNIQUE(<#list indexEntity.indexLineEntityList as indexLineEntity>"${indexLineEntity.columnEntity.name}"<#if indexLineEntity_has_next>,</#if></#list>);
    </#if>

    <#if indexEntity.indexType?? && (indexEntity.indexType == "INDEX" || indexEntity.indexType == "FULLTEXT")>
      CREATE INDEX "${indexEntity.name}" ON "${tableName}" (<#list indexEntity.indexLineEntityList as indexLineEntity>"${indexLineEntity.columnEntity.name}"<#if indexLineEntity_has_next>,</#if></#list>);
    </#if>
  </#list>
</#if>

COMMENT ON TABLE "${tableName}" IS '${caption}';

<#list columnEntityList as columnEntity>
  COMMENT ON COLUMN "${tableName}"."${columnEntity.name}" IS '${columnEntity.caption}';
</#list>

模版解析SQL

首先保存元数据信息，下一步传递模版名称和元数据model，动态解析成创建表SQL语句，然后创建物理表，这样元数据和物理表就关联上了。运行时通过解析元数据动态生成insert，select，update，delete等SQL语句，零代码实现业务数据crud功能。

public String processTemplateToString(String database, String templateName, Object dataModel) {
    String str = null;
    StringWriter stringWriter = new StringWriter();
    try {
        Configuration config = new Configuration(Configuration.VERSION_2_3_31);
        config.setNumberFormat("#");
        String templateValue = getTemplate(database, templateName);
        if (templateValue == null) {
          return str;
        }

        Template template = new Template(templateName, templateValue, config);
        template.process(dataModel, stringWriter);

        str = stringWriter.getBuffer().toString().trim();
        log.info(str);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        throw new BusinessException(ApiErrorCode.DEFAULT_ERROR, e.getMessage());
    }

    return str;
}

public List<String> toCreateTableSql(TableEntity tableEntity) {
  String createTableSql = processTemplateToString("create-table.sql.ftl", tableEntity);

  if (createTableSql == null) {
    throw new BusinessException(ApiErrorCode.DEFAULT_ERROR, "create-table.sql is empty!");
  }

  List<String> sqls = new ArrayList<String>();
  String[] subSqls = createTableSql.split(";");
  for (String t : subSqls) {
    String subSql = t.trim();
    if (!subSql.isEmpty()) {
      sqls.add(t);
    }
  }

  return sqls;
}

public Long create(TableDTO tableDTO) {
  TableEntity tableEntity = tableMapper.toEntity(tableDTO);
  //TODO
  Long tableId = crudService.create(TABLE_TABLE_NAME, tableEntity);
  List<String> sqlList = crudService.toCreateTableSql(tableEntity);
  for (String sql: sqlList) {
    execute(sql);
  }
  //TODO
  return tableId;
}

修改表

freemarker.png
包括表结构和索引的修改，删除等，和创建表原理类似。

application.properties

需要根据需要配置数据库连接驱动，无需重新发布，就可以切换不同的数据库。

#oracle
spring.datasource.url=jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/XEPDB1
spring.datasource.driverClassName=oracle.jdbc.OracleDriver
spring.datasource.username=crudapi
spring.datasource.password=crudapi
spring.datasource.initialization-mode=always
spring.datasource.schema=classpath:schema.sql

小结

本文主要介绍了crudapi支持oracle数据库实现原理，并且以产品对象为例，零代码实现了CRUD增删改查RESTful API，后续介绍更多的数据库，比如MSSQL Server，Mongodb等。

实现方式 代码量 时间 稳定性
传统开发 1000行左右 2天/人 5个bug左右
crudapi系统 0行 1分钟 基本为0

综上所述，利用crudapi系统可以极大地提高工作效率和节约成本，让数据处理变得更简单！

文章标签：
SQL
关系型数据库
索引
Oracle
PostgreSQL
程序员
API
数据库
数据库连接
设计模式
关键词：
API接口
oracle数据库
数据库oracle
Oracle数据库一键上云数据库
Restful API
crudapi
目录
相关文章
请看我回答~
|
19天前
|
JSON JavaScript 前端开发
深入浅出Node.js：从零开始构建RESTful API
在数字化时代的浪潮中，后端开发作为连接用户与数据的桥梁，扮演着至关重要的角色。本文将引导您步入Node.js的奇妙世界，通过实践操作，掌握如何使用这一强大的JavaScript运行时环境构建高效、可扩展的RESTful API。我们将一同探索Express框架的使用，学习如何设计API端点，处理数据请求，并实现身份验证机制，最终部署我们的成果到云服务器上。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，这篇文章都将为您打开一扇通往后端开发深层知识的大门。
请看我回答~
36 12
aliyun0641063962-48771
|
22天前
|
XML JSON 缓存
深入理解RESTful API设计原则与实践
在现代软件开发中，构建高效、可扩展的应用程序接口（API）是至关重要的。本文旨在探讨RESTful API的核心设计理念，包括其基于HTTP协议的特性，以及如何在实际应用中遵循这些原则来优化API设计。我们将通过具体示例和最佳实践，展示如何创建易于理解、维护且性能优良的RESTful服务，从而提升前后端分离架构下的开发效率和用户体验。
aliyun0641063962-48771
44 9
游客762btuqu5wybw666
|
23天前
|
JSON 缓存 测试技术
构建高效RESTful API的后端实践指南####
本文将深入探讨如何设计并实现一个高效、可扩展且易于维护的RESTful API。不同于传统的摘要概述，本节将直接以行动指南的形式，列出构建RESTful API时必须遵循的核心原则与最佳实践，旨在为开发者提供一套直接可行的实施框架，快速提升API设计与开发能力。 ####
游客762btuqu5wybw666
33 4
游客kwe6k52lwpmug
|
23天前
|
JSON API 开发者
深入理解RESTful API设计原则
在数字化时代，API已成为连接不同软件应用的桥梁。本文旨在探讨RESTful API设计的基本原则和最佳实践，帮助开发者构建高效、可扩展的网络服务接口。通过解析REST架构风格的核心概念，我们将了解如何设计易于理解和使用的API，同时保证其性能和安全性。
游客kwe6k52lwpmug
29 0
zhanbao
|
23天前
|
存储 缓存 API
深入理解RESTful API设计原则
在现代软件开发中，RESTful API已成为前后端分离架构下不可或缺的通信桥梁。本文旨在探讨RESTful API的核心设计原则，包括资源导向、无状态、统一接口、以及可缓存性等，并通过实例解析如何在实际应用中遵循这些原则来构建高效、可维护的API接口。我们将深入分析每个原则背后的设计理念，提供最佳实践指导，帮助开发者优化API设计，提升系统整体性能和用户体验。
zhanbao
19 0
AIweker
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库：MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库，包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作，适合初学者快速上手。
AIweker
81 15
1436047922066202
|
5天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库数据恢复—Mysql数据库表记录丢失的数据恢复方案
Mysql数据库故障： Mysql数据库表记录丢失。 Mysql数据库故障表现： 1、Mysql数据库表中无任何数据或只有部分数据。 2、客户端无法查询到完整的信息。
1436047922066202
35 5
1436047922066202
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库数据恢复—MYSQL数据库文件损坏的数据恢复案例
mysql数据库文件ibdata1、MYI、MYD损坏。 故障表现：1、数据库无法进行查询等操作；2、使用mysqlcheck和myisamchk无法修复数据库。
1436047922066202
57 6
Apache_Tomcat_Nignx
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL导入.sql文件后数据库乱码问题
本文分析了导入.sql文件后数据库备注出现乱码的原因，包括字符集不匹配、备注内容编码问题及MySQL版本或配置问题，并提供了详细的解决步骤，如检查和统一字符集设置、修改客户端连接方式、检查MySQL配置等，确保导入过程顺利。
Apache_Tomcat_Nignx
57 3
游客54bz4h3flp7ai
|
24天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
游客54bz4h3flp7ai
28 2

热门文章

最新文章

  • 1
    AIMS/MapGuide API二次开发从入门到精通视频课程系列--1
  • 2
    Asp.Net Web API 2第八课——Web API 2中的属性路由
  • 3
    Asp.Net Web API 2第十七课——Creating an OData Endpoint in ASP.NET Web API 2（OData终结点）
  • 4
    WEB音频API
  • 5
    百度地图api---实现新建地图
  • 6
    ASP.NET Web API 应用教程（一） ——数据流使用
  • 7
    大数据时代，数据和API 安全性如何保障？
  • 8
    ArcGIS API for Silverlight 当DataGrid选中项时，地图聚焦弹出窗口，并可以播放音频文件
  • 9
    如何设计优秀的 HTML API
  • 10
    ASP.NET Web API（二）：安全验证之使用HTTP基本认证
  • 1
    golang学习7，glang的web的restful接口结构体传参
    58
  • 2
    golang学习6，glang的web的restful接口传参
    57
  • 3
    golang学习5，glang的web的restful接口
    53
  • 4
    RESTful API的最佳实践
    65
  • 5
    深入理解RESTful API设计原则与实践
    125
  • 6
    【Web系列笔记】Restful
    72
  • 7
    RESTful接口与http协议状态表述
    74
  • 8
    java一行代码实现RESTFul接口
    77
  • 9
    Node.js中构建RESTful API的最佳实践
    147
  • 10
    【Go语言专栏】基于Go语言的RESTful API开发
    76

    • 相关课程

    更多
  • 数据库核心概念
  • 从0到1数据库内核实战教程
  • 数据库开源校企合作“数据库内核从入门到精通 ”系列课
  • 数据库仓库升级交付实践指引
  • 大咖说 - 开源数据库
  • 数据库治理的最佳实践

    • 相关电子书

    更多
  • Spring Boot2.0实战Redis分布式缓存
  • CUDA MATH API
  • API PLAYBOOK

    • 相关实验场景

    更多
  • 使用DAS实现数据库SQL优化
  • 基于Assistant Api的旅游助手
  • 自建数据库迁移到云数据库
  • 快速体验智能体API应用
  • PolarDB for AI：在数据库中通过SQL实现AI能力
  • 云原生HTAP数据库，让你的交易和分析一库搞定

    • 推荐镜像

    更多
  • oracle
  • mysql
  • postgresql
    • 下一篇
    DataWorks