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: Spring, Spring Boot, Kotlin, YouTube, новости, gradle.
На нашем youtube-канале вышло видео о том, как запускать задачи по расписанию в Spring Boot. В качестве примера рассмотрим gradle-проект на Kotlin.
Мы будем использовать аннотацию @Scheduled. Она имеет несколько параметров. Вначале рассмотрим, как запускать задачи с фиксированным интервалом с помощью fixedDelay в миллисекундах. Затем научимся выносить настройки запуска в конфиг с помощью fixedDelayString. Ну и наконец, если нам важно запускать задачи в конкретное время дня, то для этих целей будем использовать cron-выражение.
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, yaml, YouTube, Kotlin, Java, новости, Spring Boot.
Ранее я писал статью Сравнение форматов конфига в Spring Boot. В ней рассказывается про различные форматы конфига (обычный текстовый файл, xml и yaml) и то, как с ними работать в Spring Boot.
Сегодня я залил видео, в котором наглядно показываю различные форматы и то, как разделять настройки приложения в зависимости от профиля (test/prod). В статье код приводился на Java, а видео я решил снять на примере Kotlin.
Любые вопросы пишите в комментариях: либо здесь, либо прямо на YouTube. Также не забывайте подписываться на канал и ставить лайки, чтобы ролик смогло посмотреть как можно большее количество человек.
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: Spring Boot, Java, Collections, Spring, XML, json, yaml.
Spring Boot позволяет хранить настройки приложения в файле и получать к ним доступ в декларативном стиле. Этот файл может иметь один из трёх форматов: properties, xml и yaml. Как Spring будет интерпретировать формат файла, определяется его расширением. Далее мы рассмотрим плюсы и минусы каждого формата. В качестве примера предположим, что в конфиге мы храним число, текстовую строку на русском языке и список значений.
По умолчанию в Spring используется properties-конфиг. Имя файла должно начинаться со слова application и иметь расширение properties. Если вы не используете профили для разделения конфигов, то достаточно иметь файл application.properties.
В данном формате комментарии всегда начинаются с новой строки и с символа «#». Имя каждого параметра прописывается полностью (и это один из недостатков данного формата), затем идёт «=», затем само значение. Текстовые значения можно указывать как в кавычках, так и без них. Список значений, который в нашем приложении превратится в объект типа List, в конце имени каждого значения имеет индекс в квадратных скобках. Такой синтаксис похож на объявление массива.
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, 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.