Тэги: Collections, Spring Boot, YouTube, PostgreSQL, руководство, Spring Data, Kotlin, SQL, rest.
В предыдущей статье Spring Data JPA, REST и Kotlin: обработка ошибок мы научились менять формат ответа при возникновении ошибки. А сегодня добавим в базу данных отношение «один-ко-многим». У нас уже имеется таблица country, которая содержит страны.
Давайте создадим новую таблицу city, которая будет содержать города. И добавим между этими таблицами связь через поле country_id в таблице city. То есть несколько разных городов могут ссылаться на одну и ту же страну. Это и есть отношение «один-ко-многим».
Тэги: json, Spring Boot, YouTube, gradle, rest, руководство, Kotlin.
В предыдущей статье Spring Data JPA, REST и Kotlin: создание, обновление, удаление мы научились изменять данные в базе с помощью Spring Data JPA. При обновлении и удалении мы сначала проверяем, что запись существует. И если она не найдена – кидаем стандартное исключение. Обеспечивается это поведение через элвис-оператор:
Тэги: SQL, Spring Boot, руководство, YouTube, PostgreSQL, Kotlin, rest, Spring Data, json.
В предыдущей статье Spring Data JPA, REST и Kotlin: поиск записей мы научились искать записи по id и по части названия страны. Теперь рассмотрим, как реализовать создание записи, её обновление и удаление. Нам потребуется добавить в наше REST API три новых метода.
Методы создания и обновления будут принимать на вход ранее созданную нами DTO (data transfer object), в которой будут указаны все параметры страны. Однако при создании id страны нам неизвестно, поэтому нужно модифицировать DTO так, чтобы оно допускало null в качестве id:
Тэги: Spring Data, руководство, Kotlin, PostgreSQL, YouTube, Spring Boot, rest.
В предыдущей статье Spring Data JPA, REST и Kotlin: подключение к БД мы рассмотрели как можно подгружать из БД список всех стран, отсортированных по алфавиту и как реализовать постраничный вывод. А в данной статье узнаем, как искать страну по id и по части её названия.
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: Spring, Spring Boot, Kotlin, gradle, YouTube.
В этой статье вы узнаете, как отправлять email в Spring Boot. Также можно посмотреть исходники этого примера на github и видео на YouTube.
Для начала создадим новый gradle-проект. Проще всего это сделать с помощью Spring Initializr. Там выбираем параметры Java 17, язык – Kotlin, сборщик Gradle – Kotlin. В зависимости добавим Spring Web и Java Mail Sender. В итоге в проекте должно быть прописано:
Стартер spring-boot-starter-mail добавляет саму функциональность работы с email.
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: 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:
Kotlin, Java, Spring, Spring Boot, Spring Data, SQL, PostgreSQL, Oracle, H2, Linux, Hibernate, Collections, Stream API, многопоточность, чат-боты, нейросети, файлы, devops, Docker, Nginx, Apache, maven, gradle, JUnit, YouTube, новости, руководство, ООП, алгоритмы, головоломки, rest, GraphQL, Excel, XML, json, yaml.