Тэги: SQL, Spring, Kotlin, PostgreSQL, Spring Boot, YouTube.
Давайте рассмотрим, как обеспечить пакетную вставку (batch insert) большого количества данных с помощью Spring JDBC API. Допустим, нам нужно вставить 100 000 строк в таблицу в postgres. В качестве драйвера для работы с БД используем стандартный org.postgresql:postgresql.
Мы рассмотрим несколько вариантов, начиная с самого простого и заканчивая самым быстрым, постепенно улучшая нашу реализацию. Если вам нужен финальный вариант, листайте сразу к последнему.
Данный материал доступен также в формате видео на YouTube.
Допустим у нас есть такая таблица для хранения истории каких-то заказов:
Тэги: SQL, PostgreSQL, Spring Boot, gradle, Kotlin, yaml.
Liquibase позволяет автоматизировать внесение обновлений в структуру БД. Каждое изменение описывается в декларативном стиле и версионируется. Обновления накатываются в заранее определённом порядке на данную БД, если они ещё не накатывались. Автоматизация процесса наката изменений на базу данных особенно важна, если у вас несколько различных экземпляров приложений и для каждого из них требуется поддерживать свою БД.
Данный материал также доступен в формате видео на YouTube.
Рассмотрим работу с Liquibase на конкретном примере. С помощью Spring Initializr создадим заготовку нашего Spring Boot приложения (выбираем в качестве языка kotlin, а в качестве сборщика – gradle). В dependencies выберем компоненты Spring Web (функциональность rest-контроллеров), Spring Data JDBC (работа с БД), PostgreSQL Driver (драйвер нашей СУБД) и сам Liquibase Migration. В итоге файл build.gradle.kts в секции dependencies должен содержать следующие зависимости:
Тэги: PostgreSQL, SQL, YouTube.
Когда различные иерархии находятся в пределах одной таблицы, может потребоваться пройтись по одной из веток этой иерархии, начиная с самого нижнего элемента и заканчивая корневым. Примером иерархических данных может служить структура каталогов на файловой системе, оргструктура в компании или справочник географических объектов (города-страны-континенты).
PostgreSQL предоставляет специальный синтаксис with recursive для написания рекурсивных запросов. Эти запросы позволяют легко выбирать иерархические данные.
Данный гайд также доступен в формате видео на YouTube.
Рассмотрим конкретную таблицу:
Тэги: Spring Boot, YouTube, gradle, Kotlin, новости, Spring, PostgreSQL, rest.
На нашем youtube-канале опубликована целая серия видео о том, как шаг за шагом создать restful-сервис на основе Spring Boot.
В качестве примера рассматриваем проект на Kotlin. Для взаимодействия с БД используем Spring JDBC API. В качестве базы данных выбрали postgres. Исходники проекта доступны на github.
Тэги: Spring Boot, rest, SQL, PostgreSQL, Java.
Spring Boot предоставляет два интерфейса для обработки выборки из БД: RowMapper и ResultSetExtractor. Давайте разберём их назначение, а также выясним, чем они различаются на примере справочника городов и стран.
Чаще всего при работе со списками в restful-сервисах, построенных на Spring Boot, вы будете использовать RowMapper. Этот класс обрабатывает отдельно каждую запись, полученную из БД, и возвращает уже готовый объект – модель данных. В большинстве случаев его вполне хватает.
Создадим простенький rest-контроллер, который будет возвращать список всех стран. Эти страны будем хранить в БД. Определение таблицы в СУБД postgres выглядит следующим образом:
Здесь тип serial представляет собой обычный integer, который автоматически увеличивается на 1 при добавлении каждой новой записи. То есть нет нужды при вставке явно указывать id.
Добавим туда несколько стран для примера:
Тэги: SQL, Collections, Spring Boot, Spring Data, Kotlin, Hibernate, PostgreSQL.
В статье CrudRepository на Kotlin я рассказывал о том, как Spring Data позволяет быстро создавать слой взаимодействия с БД, поддерживающий все основные операции: создание, чтение, обновление и удаление. Для получения этой стандартной функциональности вам достаточно лишь определить класс-сущность, поля которой такие же как и в целевой таблице в БД, и интерфейс самого репозитория, который можно унаследовать от стандартного интерфейса CrudRepository. Реализовывать интерфейс при этом не нужно – Spring Data всё сделает за вас.
Помимо стандартных методов вы также можете добавить в этот интерфейс свои собственные. Причём если вы будете следовать соглашениям об именовании методов, то Spring Data будет автоматически генерировать по ним sql-запросы. То есть вы определяете запросы к БД в декларативном стиле. Это, во-первых, позволяет давать методам удобочитаемые имена, а во-вторых, позволяет абстрагироваться от конкретной СУБД и специфики написания запросов к ней.
Тэги: PostgreSQL, Spring Boot, rest, Hibernate, Spring Data, Java.
В статье Hibernate и Spring Boot мы рассматривали использование Hibernate для того, чтобы не писать sql-запросы в слое доступа к данным. Сегодня мы пойдём ещё дальше и рассмотрим, как Spring Data может генерировать за вас сам слой доступа к данным со всеми методами, которые вам нужны в сервисном слое.
В качестве примера возьмём сущность «Страна» с её названием в качестве единственного параметра и на примере этой сущности шаг за шагом создадим все необходимые операции для поиска, добавления, редактирования и удаления этой сущности. В СУБД postgres надо создать следующую таблицу:
Теперь создадим типовой maven-проект и добавим в pom.xml необходимые зависимости. Полную версию файла можно посмотреть на github.
spring-boot-starter-web отвечает за обработку http-запросов, а spring-boot-starter-data-jpa предоставляет функционал доступа к данным. Также мы добавляем драйвер для работы с целевой СУБД.
Тэги: Spring Boot, maven, PostgreSQL, rest, Java, Hibernate.
Ранее мы уже рассматривали, как работать с базой данных через jdbc в статье Работа с БД в Spring Boot на примере postgresql. А сегодня возьмём Hibernate – самый популярный фреймворк для работы с БД – и убедимся, что он значительно облегчает реализацию типовых операций над сущностями.
Предположим, в БД у нас есть две сущности: страна и город. В одной стране может быть несколько городов (отношение «один-ко-многим»). Структура таблиц выглядит примерно так:
И мы хотим совершать типовые действия над этими сущностями: просмотр всего списка, поиск по id, добавление, обновление и удаление записей. Для этого создадим типовой Spring Boot проект. В pom-файле нужно прописать следующий parent:
Тэги: Spring Boot, Java, PostgreSQL.
В предыдущих статьях мы уже создавали rest-приложение (Spring Boot Restful Service, Работа с БД в Spring Boot на примере postgresql). А теперь давайте рассмотрим, как работать с датой и временем в Spring Boot на уровне rest-запросов и на уровне БД.
Предположим, перед нами стоит задача фиксировать в специальной таблице все действия пользователя (регистрация, вход, выход и т.п.) Таблица для СУБД Postgres в самом простом случае будет выглядеть так:
Тип serial представляет собой поле, которое автоматически увеличивается на единицу для каждой новой записи, поэтому его удобно использовать в качестве первичного ключа для записи.
Тип timestamp without time zone позволяет хранить метку времени без привязки к часовому поясу.
user_id и action_type представляют собой числовые id пользователя и тип действия соответственно. В реальном приложении каждое из них должно быть внешним ключом на соответствующие таблицы, но в нашем примере для простоты такой привязки нет.
Тэги: PostgreSQL, руководство, SQL, файлы.
Для создания полного бэкапа базы на postgres воспользуемся утилитой pg_dump. Бэкап представляет собой текстовый файл с sql-синтаксисом. При этом данные вставляются в более компактном виде.
Перейдём в целевой каталог, в котором планируется сохранить файл бэкапа. Затем выполняем команду:
Разумеется, подключиться можно как к локальной базе, так и к базе, расположенной на сервере. После того, как файл создался, можем приступить к созданию копии.
Для начала создайте базу (её имя может быть любым), а также пользователя, имя которого должно совпадать с именем пользователя, который работает с исходной базой. Скорее всего, это имя, которое вы использовали для параметра -U в команде, указанной выше. Но точнее лучше посмотреть в полученном файле бэкапа. В скрипте создания таблиц можно увидеть строчку вида:
Kotlin, Java, Spring, Spring Boot, Spring Data, SQL, PostgreSQL, Oracle, Linux, Hibernate, Collections, Stream API, многопоточность, файлы, Nginx, Apache, maven, gradle, JUnit, YouTube, новости, руководство, ООП, алгоритмы, головоломки, rest, GraphQL, Excel, XML, json, yaml.