使用Java Streams(流)查询数据库
发布时间:2022-10-06 11:18:36 所属栏目:MySql教程 来源:
导读: 在本文中,您将了解如何编写纯Java应用程序,这些应用程序能够使用来自现有数据库的数据,而无需编写一行SQL(或类似的语言,如HQL),也无需花费大量时间将所有内容组合在一起。在应用程序准备好之后,您将学习如
|
在本文中,您将了解如何编写纯Java应用程序,这些应用程序能够使用来自现有数据库的数据,而无需编写一行SQL(或类似的语言,如HQL),也无需花费大量时间将所有内容组合在一起。在应用程序准备好之后,您将学习如何使用 in-JVM-acceleration(仅添加两行代码)加速超过1,000倍的延迟性能。 在本文中,我们将使用Speedment,它是一种Java stream ORM,可以直接从数据库模式生成代码,并可以自动将Java Streams呈现为SQL,允许您使用纯Java编写代码。 您还将发现,数据访问性能可以通过直接从RAM运行流的in-JVM-memory技术显著提高。 示例数据库 我们将使用来自MySQL的示例数据库Sakila。它有电影、演员、类别等表格,可以免费下载 here. 步骤 1: 连接到数据库 我们将开始配置pom。您可以在这里找到使用Speedment Initializer的xml文件,点击 here下载. 您将得到带有主文件夹的项目。java文件自动生成。 接下来,解压项目文件夹zip文件,打开命令行,然后转到解压文件夹(pom所在的文件夹).xml文件)。 接下来,执行命令行: mvn speedment:tool 这将启动加速工具,并提示您输入许可证密钥。选择“Start Free”,您将自动免费获得许可证。现在您可以连接到数据库并开始: 步骤 2: 生产代码 从数据库加载模式数据之后,可以通过按“Generate”按钮生成完整的Java领域模型。 这只需要一两秒钟。 步骤 3: Write the Application Code 与步骤2中的域模型一起,将自动生成Speedment实例的构建器。打开main.java文件,并将main()方法中的代码替换为以下代码片段: SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder() .withPassword("sakila-password") // Replace with your own password .build(); 接下来,我们将编写一个应用程序来打印所有的电影。诚然数据库查询操作,这是一个小应用程序,但是我们将在本文中对其进行改进。 // Obtains a FilmManager that allows us to // work with the "film" table FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class); // Create a stream of all films and print // each and every film films.stream() .forEach(System.out::println); 是不是很简单? 在运行时,Java流将自动执行幕后的SQL。为了实际查看呈现的SQL代码,请修改我们的应用程序构建器并启用使用流日志类型的日志记录: SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder() .withPassword("sakila-password") .withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM) .build(); 这是运行应用程序时SQL代码的样子: SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update` FROM `sakila`.`film`, values:[] 呈现的SQL代码可能因所选择的数据库类型而异(例如MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、MS SQL Server、DB2、AS400等)。这些变化是自动的。 上面的代码将产生以下输出(为了简洁而缩短): FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... } FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...} FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...} ... 步骤 4: 过滤 高速流支持包括过滤器在内的所有流操作。假设我们只过滤那些超过60分钟的电影。这可以通过向我们的应用程序添加这一行代码来实现: films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .forEach(System.out::println); SQL: SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`, `last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?), values:[60] 生成的输出: FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... } FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...} FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...} 过滤器可以结合创建更复杂的表达式如下所示: 这将返回所有小于30分钟或大于1小时的影片。检查您的日志文件,您将看到这个流也被呈现给SQL。 Step 5:控制顺序 默认情况下,流中元素出现的顺序是未定义的。要定义特定的顺序,您可以对流应用一个sort()操作,如下所示: films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .sorted(Film.TITLE) .forEach(System.out::println); Rendered SQL: SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`, `last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?) ORDER BY `length` ASC, values:[60] 输出: FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...} FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,} FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..} ... 您还可以组合多个排序器来定义主顺序、次顺序等等。 films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed())) .forEach(System.out::println); 将按长度顺序(升序)和标题顺序(降序)对电影元素进行排序。您可以组合任意数量的字段。 NB:如果要按升序组合两个或多个字段,应该使用字段的method.comparator()。 I.e. sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator())) rather than just sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE)) 步骤 6: 分页和避免大对象块 通常,人们希望对结果进行分页,以避免使用不必要的大型对象块。假设我们希望每页看到50个记录,我们可以编写以下通用方法: private static final int PAGE_SIZE = 50; public static Stream page( Manager manager, Predicate predicate, Comparator comparator, int pageNo ) { return manager.stream() .filter(predicate) .sorted(comparator) .skip(pageNo * PAGE_SIZE) .limit(PAGE_SIZE); } 此实用程序方法可以使用任何过滤器来分页任何表,并按任何顺序对其进行排序。 例如,调用: page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3) 将返回一个超过60分钟的电影流,并按显示第三页的标题进行排序(跳过150部电影并显示以下50部电影)。 Rendered SQL: SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`, `last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?) ORDER BY `title` ASC LIMIT ? OFFSET ?, values:[60, 50, 150] Generated output: FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...} FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... } FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...} ... 同样,如果我们使用另一种数据库类型,SQL代码会略有不同。 步骤 7: In-JVM-Memory 加速 由于在初始化器中使用了标准配置,所以pom.xml中启用了in - jvm -memory加速文件。要在应用程序中激活加速,只需修改初始化代码如下: SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder() .withPassword("sakila-password") .withBundle(InMemoryBundle.class) .build(); // Load data from the database into an in-memory snapshot app.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load(); 现在,表流将直接从RAM中提供,而不是呈现sql查询。内存中的索引也会加速过滤、排序和跳过。内存中的表和索引都是堆外存储的,因此它们不会增加垃圾收集的复杂性。 在我的笔记本电脑(Mac Pro,15英寸,2015年中期,16 GB,i7 2.2 GHz),查询延迟降低了流的因素超过1000,我计算匹配过滤和排序的电影流相比,针对标准安装运行的MySQL数据库(版本5.7.16)在我的本地机器上运行。 总结 在本文中,您已经了解了使用纯Java流查询现有数据库是多么容易。您还看到了如何使用in-JVM-memory stream技术加速对数据的访问。Sakila数据库和Speedment都是免费下载和使用的,所以自己试试吧。 (编辑:我爱制作网_池州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐


浙公网安备 33038102330577号