В этом посте мы рассмотрим, как Spring Data Jdbc строит sql-запросы для извлечения связных сущностей.
Пост рассчитан на начинающих программистов и не содержит каких-то супер хитрых вещей.
Приглашаю всех на demo day онлайн-курса «Java Developer. Professional». В рамках мероприятия я подробно расскажу о программе курса, а также отвечу на интересующие вас вопросы.
Очень часть решения типа Hibernate используют, т.к. это очень удобно для работы с вложенными объектами.
Например, есть класс RecordPackage одним из полей этого класса является коллекция дочерних (или вложенных) объектов: records.
Если использовать Jdbc, то придется писать довольно много рутинного кода. Это мало кому нравится, отчасти поэтому и используют Hiberhate.
C Hibernate можно вызовом одного метода сразу получить RecordPackage со всеми его дочерними объектами records.
Хочется с одной стороны пользоваться одним методом для получения всего объекта, а с другой – не хочется связываться с монстром Hibernate.
Spring Data Jdbc позволяет получить лучшее из этих двум миров (или по крайней мере что-то приемлемое).
Рассмотрим два случая:
Именно эти связи в практике встречаются чаще всего.
Полный код примеров можно будет найти на GitHub, здесь я приведу только самый минимум.
Прежде всего, стоит отметить, что Spring Data Jdbc – это не волшебный инструмент, решающий любые проблемы. У него, конечно, есть свои недостатки и ограничения.
Однако для ряда типовых задач это вполне подходящее решение.
В качестве реального примера можно рассмотреть: заголовок пакета неких данных и строки данных, входящие в этот пакет. Например, файл — это пакет, а строки файла — это строки данных, входящие в этот пакет.
Структура таблиц такая:
две таблицы: record_package (заголовок некого пакета) и record (записи, входящие в пакет).
Как эта связь отображается в java-коде:
Тут нас интересует определение связи one-to-many. Это кодируется с помощью аннотации @MappedCollection.
У этой аннотации два параметра:
idColumn – поле, по которому осуществляется связь
keyColumn – поле, по которому упорядочиваются записи в дочерней таблице.
Про это упорядочивание стоит сказать отдельно. В этом примере нам не важно, в каком порядке дочерние записи будут вставлены в таблицу record, но в каком-то случае это может быть принципиально. Для такого упорядочивания в таблице record будет поле вроде record_no, вот именно это поле и надо будет прописать в keyColumn аннотации MappedCollection. При выполнении insert Spring Data Jdbc будет генерировать значения этого поля. В дополнение к аннотации, Set надо будет заменить на List, что вполне логично и понятно. Явно заданная последовательность дочерних строк будет учтена и при формировании select, но к этому мы еще вернемся.
Итак, мы определили связи и готовы попробовать это в деле.
Создаем связанные сущности и получаем их из базы:
Обратите внимание, что нам достаточно вызвать один метод repository.findById, чтобы получить экземпляр RecordPackage с заполненной коллекцией records.
Конечно, нас интересует, какой именно sql-запрос был выполнен для получения вложенной коллекции records.
По сравнению в Hibernate, Spring Data Jdbc хорош своей простотой. Его достаточно легко можно продебажить, чтобы выявить основные моменты.
После небольшого расследования в пакете org.springframework.data.jdbc.core.convert находим класс DefaultDataAccessStrategy. Этот класс отвечает за генерацию SQL-запросов на основе информации о классе. Сейчас в этом классе нас интересует метод
А еще точнее строка:
Тут из внутреннего кеша извлекается нужный SQL-запрос.
В нашем случае он выглядит так:
Все понятно и предсказуемо.
А как бы он выглядел, если бы мы использовали упорядоченность записей в дочерней таблице? Очевидно, потребовался бы order by.
Перенесемся в класс BasicRelationalPersistentProperty пакета org.springframework.data.relational.core.mapping. В этом классе есть метод, который определяет, надо ли добавить к запросу order by или нет.
и
isCollectionLike проверяет, что у нас действительно «коллекция» (включая массив).
А из условия !Set.class.isAssignableFrom(this.getType()); становится понятно, что Set у нас используется не случайно, а чтобы исключить ненужную сортировку. А когда-то мы намеренно будем использовать List, чтобы сортировку включить.
Думаю, в one-to-many более или менее понятно, давайте перейдем к следующему случаю.
Допустим, у нас такая структура.
Есть таблица с основной информацией по некому объекту (info_main) и есть дополнительная информация (info_additional).
Как это можно представить в коде:
На первый взгляд похоже на первый случай one-to-many, но есть отличие. В этот раз дочерний объект действительно объект, а не коллекция как в предыдущем случае.
Код для тестирования выглядит так:
Посмотрим, какое sql-выражение сформируется в этот раз. Для этого раскопаем метод findById до места:
Пакет org.springframework.data.jdbc.core.convert класс DefaultDataAccessStrategy. Этот класс нам уже знаком, сейчас нас интересует метод.
Видим, что из кеша извлекается такой запрос:
Сейчас left outer join нас устраивает, но что, если нет. Как получить inner join?
Функционал создания join-ов находится в пакете org.springframework.data.jdbc.core.convert, класс SqlGenerator, метод:
Нас интересует этот фрагмент:
Если надо соединять таблицы, то есть вариант только с left outer join.
Похоже, inner join пока сделать не получается.
Мы рассмотрели два наиболее типовых случая как можно соединять таблицы в Spring Data Jdbc.
В принципе, функционал, который сейчас есть, вполне пригоден для решения практических задач, хотя и есть некритичные ограничения.
Полный текст примера можно посмотреть тут.
А тут видео-версия этого поста.
Пост рассчитан на начинающих программистов и не содержит каких-то супер хитрых вещей.
Приглашаю всех на demo day онлайн-курса «Java Developer. Professional». В рамках мероприятия я подробно расскажу о программе курса, а также отвечу на интересующие вас вопросы.
Очень часть решения типа Hibernate используют, т.к. это очень удобно для работы с вложенными объектами.
Например, есть класс RecordPackage одним из полей этого класса является коллекция дочерних (или вложенных) объектов: records.
Если использовать Jdbc, то придется писать довольно много рутинного кода. Это мало кому нравится, отчасти поэтому и используют Hiberhate.
C Hibernate можно вызовом одного метода сразу получить RecordPackage со всеми его дочерними объектами records.
Хочется с одной стороны пользоваться одним методом для получения всего объекта, а с другой – не хочется связываться с монстром Hibernate.
Spring Data Jdbc позволяет получить лучшее из этих двум миров (или по крайней мере что-то приемлемое).
Рассмотрим два случая:
- отношение one-to-many
- отношение one-to-one
Именно эти связи в практике встречаются чаще всего.
Полный код примеров можно будет найти на GitHub, здесь я приведу только самый минимум.
Прежде всего, стоит отметить, что Spring Data Jdbc – это не волшебный инструмент, решающий любые проблемы. У него, конечно, есть свои недостатки и ограничения.
Однако для ряда типовых задач это вполне подходящее решение.
Отношение One-to-many
В качестве реального примера можно рассмотреть: заголовок пакета неких данных и строки данных, входящие в этот пакет. Например, файл — это пакет, а строки файла — это строки данных, входящие в этот пакет.
Структура таблиц такая:
create table record_package
(
record_package_id bigserial not null
constraint record_package_pk primary key,
name varchar(256) not null
);
create table record
(
record_id bigserial not null
constraint record_pk primary key,
record_package_id bigint not null,
data varchar(256) not null
);
alter table record
add foreign key (record_package_id) references record_package;
две таблицы: record_package (заголовок некого пакета) и record (записи, входящие в пакет).
Как эта связь отображается в java-коде:
@Table("record_package")
public class RecordPackage {
@Id
private final Long recordPackageId;
private final String name;
@MappedCollection(idColumn = "record_package_id")
private final Set<Record> records;
….
}
Тут нас интересует определение связи one-to-many. Это кодируется с помощью аннотации @MappedCollection.
У этой аннотации два параметра:
idColumn – поле, по которому осуществляется связь
keyColumn – поле, по которому упорядочиваются записи в дочерней таблице.
Про это упорядочивание стоит сказать отдельно. В этом примере нам не важно, в каком порядке дочерние записи будут вставлены в таблицу record, но в каком-то случае это может быть принципиально. Для такого упорядочивания в таблице record будет поле вроде record_no, вот именно это поле и надо будет прописать в keyColumn аннотации MappedCollection. При выполнении insert Spring Data Jdbc будет генерировать значения этого поля. В дополнение к аннотации, Set надо будет заменить на List, что вполне логично и понятно. Явно заданная последовательность дочерних строк будет учтена и при формировании select, но к этому мы еще вернемся.
Итак, мы определили связи и готовы попробовать это в деле.
Создаем связанные сущности и получаем их из базы:
var record1 = new Record("r1");
var record2 = new Record("r2");
var record3 = new Record("r3");
var recordPackage = new RecordPackage( "package", Set.of(record1, record2, record3));
var recordPackageSaved = repository.save(recordPackage);
var recordPackageLoaded = repository.findById(recordPackageSaved.getRecordPackageId());
Обратите внимание, что нам достаточно вызвать один метод repository.findById, чтобы получить экземпляр RecordPackage с заполненной коллекцией records.
Конечно, нас интересует, какой именно sql-запрос был выполнен для получения вложенной коллекции records.
По сравнению в Hibernate, Spring Data Jdbc хорош своей простотой. Его достаточно легко можно продебажить, чтобы выявить основные моменты.
После небольшого расследования в пакете org.springframework.data.jdbc.core.convert находим класс DefaultDataAccessStrategy. Этот класс отвечает за генерацию SQL-запросов на основе информации о классе. Сейчас в этом классе нас интересует метод
Iterable<Object> findAllByPath
А еще точнее строка:
String findAllByProperty = sql(actualType)
.getFindAllByProperty(identifier, path.getQualifierColumn(), path.isOrdered());
Тут из внутреннего кеша извлекается нужный SQL-запрос.
В нашем случае он выглядит так:
SELECT "record"."data" AS "data", "record"."record_id" AS "record_id", "record"."record_package_id" AS "record_package_id"
FROM "record"
WHERE "record"."record_package_id" = :record_package_id
Все понятно и предсказуемо.
А как бы он выглядел, если бы мы использовали упорядоченность записей в дочерней таблице? Очевидно, потребовался бы order by.
Перенесемся в класс BasicRelationalPersistentProperty пакета org.springframework.data.relational.core.mapping. В этом классе есть метод, который определяет, надо ли добавить к запросу order by или нет.
public boolean isOrdered() {
return isListLike();
}
и
private boolean isListLike() {
return isCollectionLike() && !Set.class.isAssignableFrom(this.getType());
}
isCollectionLike проверяет, что у нас действительно «коллекция» (включая массив).
А из условия !Set.class.isAssignableFrom(this.getType()); становится понятно, что Set у нас используется не случайно, а чтобы исключить ненужную сортировку. А когда-то мы намеренно будем использовать List, чтобы сортировку включить.
Думаю, в one-to-many более или менее понятно, давайте перейдем к следующему случаю.
Отношение One-to-one
Допустим, у нас такая структура.
create table info_main
(
info_main_id bigserial not null
constraint info_pk primary key,
main_data varchar(256) not null
);
create table info_additional
(
info_additional_id bigserial not null
constraint additional_pk primary key,
info_main_id bigint not null,
additional_data varchar(256) not null
);
alter table info_additional
add foreign key (info_main_id) references info_main;
Есть таблица с основной информацией по некому объекту (info_main) и есть дополнительная информация (info_additional).
Как это можно представить в коде:
@Table("info_main")
public class InfoMain {
@Id
private final Long infoMainId;
private final String mainData;
@MappedCollection(idColumn = "info_main_id")
private final InfoAdditional infoAdditional;
…
}
На первый взгляд похоже на первый случай one-to-many, но есть отличие. В этот раз дочерний объект действительно объект, а не коллекция как в предыдущем случае.
Код для тестирования выглядит так:
var infoAdditional = new InfoAdditional("InfoAdditional");
var infoMain = new InfoMain("mainData", infoAdditional);
var infoMainSaved = repository.save(infoMain);
var infoMainLoaded = repository.findById(infoMainSaved.getInfoMainId());
Посмотрим, какое sql-выражение сформируется в этот раз. Для этого раскопаем метод findById до места:
Пакет org.springframework.data.jdbc.core.convert класс DefaultDataAccessStrategy. Этот класс нам уже знаком, сейчас нас интересует метод.
public <T> T findById(Object id, Class<T> domainType)
Видим, что из кеша извлекается такой запрос:
SELECT "info_main"."main_data" AS "main_data", "info_main"."info_main_id" AS "info_main_id", "infoAdditional"."info_main_id" AS "infoadditional_info_main_id", "infoAdditional"."additional_data" AS "infoadditional_additional_data", "infoAdditional"."info_additional_id" AS "infoadditional_info_additional_id"
FROM "info_main"
LEFT OUTER JOIN "info_additional" "infoAdditional"
ON "infoAdditional"."info_main_id" = "info_main"."info_main_id"
WHERE "info_main"."info_main_id" = :id
Сейчас left outer join нас устраивает, но что, если нет. Как получить inner join?
Функционал создания join-ов находится в пакете org.springframework.data.jdbc.core.convert, класс SqlGenerator, метод:
private SelectBuilder.SelectWhere selectBuilder(Collection<SqlIdentifier> keyColumns)
Нас интересует этот фрагмент:
for (Join join : joinTables) {
baseSelect = baseSelect.leftOuterJoin(join.joinTable).on(join.joinColumn).equals(join.parentId);
}
Если надо соединять таблицы, то есть вариант только с left outer join.
Похоже, inner join пока сделать не получается.
Заключение
Мы рассмотрели два наиболее типовых случая как можно соединять таблицы в Spring Data Jdbc.
В принципе, функционал, который сейчас есть, вполне пригоден для решения практических задач, хотя и есть некритичные ограничения.
Полный текст примера можно посмотреть тут.
А тут видео-версия этого поста.