Тэги: Spring Boot, PostgreSQL, Spring Data, Hibernate, yaml, YouTube, SQL, Kotlin, gradle, rest, руководство.
В предыдущей статье Spring Data JPA, REST и Kotlin: заготовка проекта мы сделали заготовку проекта и научились отдавать статический список стран. А сейчас разберёмся с подключением к базе.
Теперь пришла пора подключиться к базе данных и научиться считывать данные из неё. Сначала создадим таблицу country и наполним её данными:
Тэги: Spring Boot, Kotlin, gradle, YouTube, rest, руководство, PostgreSQL, Spring Data.
Это первая статья из цикла о создании restful-сервиса на Kotlin, который будет взаимодействовать с СУБД Postgres с помощью Spring Data JPA.
В качестве предметной области выберем города и страны. В одной стране может быть несколько городов. И эту взаимосвязь мы чуть позже отразим в самой базе данных.
Данный материал также доступен на Youtube. Пример проекта вы можете посмотреть на Github.
Тэги: json, yaml, файлы, Spring Boot, rest, Kotlin, YouTube.
Предположим, перед нами стоит задача сделать в restful-сервисе, написанном на Kotlin и Spring Boot, эндпоинт для загрузки файлов с фронтэнда. Для пользователя такая загрузка выглядит как кнопка выбора файла с надписью «Обзор». Далее выбранный файл отправляется на бэк как поток бинарных данных. Этот поток имеет тип данных multipart/form-data.
Данный материал также доступен в формате видео на YouTube.
Для реализации эндпоинта в минимальном варианте в нашем проекте должна быть всего одна зависимость spring-boot-starter-web. Заготовку проекта на Kotlin можно сгенерить с помощью Spring Initializr.
Сам контроллер будет выглядеть примерно так:
Тэги: Spring Boot, rest, Kotlin, YouTube, Spring.
Spring «из коробки» предоставляет простой механизм работы с событиями, которые позволяют уменьшить связность компонентов системы. Событие, которое возникает в одной точке приложения, может быть перехвачено и обработано в любой другой части приложения благодаря таким сущностям как publisher и eventListener.
Для примера рассмотрим rest-приложение на Kotlin, в котором есть некий метод с бизнес-логикой. И мы хотим каждый вызов этого метода фиксировать. Чтобы не повышать связность кода и не делать явный вызов конкретного компонента, мы можем публиковать событие в нашей системе и любые компоненты, которые будут «прослушивать» тип такого события, смогут выполнить дополнительные действия.
Данный материал также доступен в формате видео на Youtube.
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: Spring Boot, rest, json, Java.
Spring Boot значительно упрощает преобразование объекта в json. Предположим, у нас есть такой класс, содержащий какую-то информацию о пользователе:
Создадим контроллер, который будет его возвращать.
Этих двух классов достаточно, чтобы вы уже могли получать информацию о пользователе в формате json! Выполнив GET-запрос к вашему приложению (по умолчанию http://127.0.0.1:8080/), вы получите такой json:
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:
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.