一、引言
大部分系统都离不开数据访问,数据库包括SQL和NOSQL,SQL是指关系型数据库,常见的有SQL Server,Oracle,MySQL(开源),NOSQL是泛指非关系型数据库,常见的有MongoDB,Redis。
用spring开发时我们常用的ORM框架有JDBC、Mybatis,Hibernate,现在最常用的应该是Mybatis。
在Springboot中对于数据访问层,无论是SQL还是NOSQL,都默认采用整合Spring Data的方式进行统一处理,Springboot会帮我们添加大量自动配置,屏蔽了很多设置。并引入各种xxxTemplate,xxxRepository来简化我们对数据访问层的操作。对我们来说只需要进行简单的设置即可。这篇就来学习springboot整合JDBC,mybatis、JPA。
我们需要用什么数据访问,就引入相关的start进行开发。
二、JDBC
jdbc是我们最先学习的一个数据库框架,SpringBoot也进行了相应整合.
2.1、 引入依赖
<!--JDBC --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <!--mysql 驱动--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency>
2.2、数据源配置
我們可以做个测试:
@Autowired private DataSource dataSource; @Test public void test() throws SQLException { System.out.println(dataSource.getClass()); Connection connection = dataSource.getConnection(); System.out.println(connection); connection.close(); }
输出为:com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
说明默认数据源是com.zaxxer.hikari.HikariDataSource,而在springboot 2.0之前为org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource。我们也可以通过改变spring.datasource.type 属性来更改我们想自定义的数据源。数据源的相关配置都在DataSourceProperties,我们可以参考这个类进行配置。
2.3、DataSourceInitializer
DataSourceInitializer这里面有两个方法runSchemaScripts()可以运行建表语句,runDataScripts()可以运行插入数据的sql语句。
默认使用schema-.sql创建建表语句,用data-.sql插入数据语句,当然我们也可以自己配置:
spring:
datasource:
schema:
- classpath:department.sql
2.4、操作数据库
由于spingboot已经帮我们自动配置了,那我们可以直接使用JdbcTemplate进行数据库操作:
@Autowired JdbcTemplate jdbcTemplate; @Test public void jdbcTest(){ List<Map<String, Object>> mapList = jdbcTemplate.queryForList("select * from user "); System.out.println(mapList.get(0)); }
结果:{id=1, username=王五, birthday=null, sex=2, address=null}
三、整合Druid数据源
上面讲到我们有默认的数据源,但一般情况我们还是会使用阿里提供的Druid数据源,因为Druid提供的功能更多,并且能够监控统计,这个时候我们需要先引入pom依赖,然后将spring.datasource.type 修改:
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.16</version> </dependency>
Druid的常用配置如下:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# 数据源其他配置
initialSize: 5
minIdle: 5
maxActive: 20
maxWait: 60000
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
# 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
filters: stat,wall,log4j
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
useGlobalDataSourceStat: true
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
配置之后不会立刻生效,我们还需要编写配置类:
@Configuration public class DruidConfig { @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource") @Bean public DataSource druid(){ return new DruidDataSource(); } }
再次运行上面查询数据源的方法,可以得到如下结果:
注:必须引入日志依赖,否则会报错
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j --> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency>
我们在加上Druid的监控配置:
//配置Druid的监控 //1、配置一个管理后台的Servlet @Bean public ServletRegistrationBean statViewServlet(){ ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*"); Map<String,String> initParams = new HashMap<>(); initParams.put("loginUsername","admin"); initParams.put("loginPassword","123456"); initParams.put("allow","");//默认就是允许所有访问 initParams.put("deny","192.168.15.21"); bean.setInitParameters(initParams); return bean; } //2、配置一个web监控的filter @Bean public FilterRegistrationBean webStatFilter(){ FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean(); bean.setFilter(new WebStatFilter()); Map<String,String> initParams = new HashMap<>(); initParams.put("exclusions","*.js,*.css,/druid/*"); bean.setInitParameters(initParams); bean.setUrlPatterns(Arrays.asList("/*")); return bean; }
这样我们可以直接通过后台监控数据源访问情况。
四、Mybatis
第一步也是引入依赖:
<dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency>
也导入Druid数据源,并加入之前学习Mybatis时用到的实体,而后就可以进行测试,Mybatis的使用也有两种方法,注解版和配置文件版,注解版用的很少,一般都是配置文件。
4.1、注解版
@Mapper public interface DepartmentMapper { @Select("select * from department where id=#{id}") Department getDeptById(Integer id); @Delete("delete from department where id=#{id}") int deleteDeptById(Integer id); @Options(useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id") @Insert("insert into department(departmentName) values(#{departmentName})") int insertDept(Department department); @Update("update department set departmentName=#{departmentName} where id=#{id}") int updateDept(Department department); }
测试:
@Autowired UserMapper userMapper; @Autowired DepartmentMapper departmentMapper; @Test public void mybatisTest(){ Department deptById = departmentMapper.getDeptById(1); System.out.println(deptById); }
结果:Department(id=1, departmentName=AA)
4.2、配置文件版
使用配置文件版方式也很简单,也是先新增一个接口:
@Mapper public interface UserMapper { User queryUserById(Integer id); }
然后新增一个全局配置文件:SqlMapConfig.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> </configuration>
里面暂时什么配置都不需要,然后再引入相应的XXXMapper.xml文件,最后在配置文件中加上扫描文件配置即可
mybatis:
config-location: classpath:mybatis/SqlMapConfig.xml
mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xml
UserMapper.xml内容:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <mapper namespace="com.yuanqinnan.mapper.UserMapper"> <select id="queryUserById" parameterType="int" resultType="com.yuanqinnan.model.User"> SELECT * FROM `user`where id=#{id} </select> </mapper>
测试:
@Test public void mybatisTest(){ Department deptById = departmentMapper.getDeptById(1); System.out.println(deptById); User userById = userMapper.queryUserById(1); System.out.println(userById); }
Mybatis的配置就是这么简单,基本不需要额外配置。
五、JPA
JDBC和Mybatis我们之前都学习过,SpringBoot只不过是帮我们整合配置,而JPA我们之前没有接触过,所以还是要先解释下,了解JPA之前我们先了解Spring Data:
Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于Spring 框架应用的数据访问技术,包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等;另外也包含对关系数据库的访问支持。
Spring Data 主要特点是:
SpringData为我们提供使用统一的API来对数据访问层进行操作;这主要是Spring Data Commons项目来实现的。Spring Data Commons让我们在使用关系型或者非关系型数据访问技术时都基于Spring提供的统一标准,标准包含了CRUD(创建、获取、更新、删除)、查询、排序和分页的相关操作。
SpringData帮我们封装了数据库操作,我们只需要进程接口,就可以进行操作,SpringData有如下统一的接口
Repository<T, ID extends Serializable>:统一接口 RevisionRepository<T, ID extends Serializable, N extends Number & Comparable<N>>:基于乐观锁机制 CrudRepository<T, ID extends Serializable>:基本CRUD操作 PagingAndSortingRepository<T, ID extends Serializable>:基本CRUD及分页
我们要使用JPA,就是继承JpaRepository,我们只要按照它的命名规范去对命名接口,便可以实现数据库操作功能,这样说有些抽象,还是用一个例子来说明:
第一步:引入依赖
<!-- springdata jpa依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency>
第二步:编写表对应实体:
//使用JPA注解配置映射关系 @Entity //告诉JPA这是一个实体类(和数据表映射的类) @Table(name = "order") //@Table来指定和哪个数据表对应;order; @Data public class Order { @Id //这是一个主键 @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)//自增主键 private Integer id; @Column(name = "user_Id") private Integer userId; //这是和数据表对应的一个列 @Column(name="number",length = 32) private String number; // 订单创建时间,省略默认列名就是属性名 private Date createtime; // 备注 private String note; }
第三步:编写仓库接口:
@Repository public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Integer> { }
这个时候OrderRepository 已经有了很多实现好的方法,我们只要跟着调用即可
测试:
@Autowired OrderRepository orderRepository; @Test public void jpaTest(){ List<Order> all = orderRepository.findAll(); System.out.println(all); }
一个简单的JPA实现完成,当然JPA的内容很多,这里只是一个非常简单的例子,要进一步的学习的话还是要去看官方文档。