Тэги: Java, SQL, Spring Boot, rest.
В статье Работа с БД в Spring Boot на примере postgresql мы узнали как читать данные из БД. Но чтение данных - это лишь малая часть всех операций, которые встречаются в типичном java-приложении. Теперь попробуем создать полноценный rest-интерфейс для удаления ранее добавленных записей.
За основу возьмём наше приложение из указанной статьи. Оно состоит из трёх слоёв: dao (работа с БД), бизнес-логика приложения (service) и сам rest-интерфейс (controller), который обрабатывает входящий json и генерирует исходящий.
Начнём с доработки dao-слоя (интерфейс ProfileDao).
Для удаления нам достаточно знать только id записи.
В реализацию интерфейса dao (ProfileDaoImpl) добавим sql-запрос в виде константы, которую принято размещать в начале класса:
Тэги: Java, SQL, rest, Spring Boot.
В статье Работа с БД в Spring Boot на примере postgresql мы узнали как читать данные из БД. Но чтение данных - это лишь малая часть всех операций, которые встречаются в типичном java-приложении. Теперь попробуем создать полноценный rest-интерфейс для обновления ранее добавленных записей.
За основу возьмём наше приложение из указанной статьи. Оно состоит из трёх слоёв: dao (работа с БД), бизнес-логика приложения (service) и сам rest-интерфейс (controller), который обрабатывает входящий json и генерирует исходящий.
Начнём с доработки dao-слоя (интерфейс ProfileDao).
Для обновления нам потребуется указать id записи, а также остальные значимые поля.
В реализацию интерфейса dao (ProfileDaoImpl) добавим sql-запрос в виде константы, которую принято размещать в начале класса:
Тэги: Spring Boot, rest, SQL, Java.
В статье Работа с БД в Spring Boot на примере postgresql мы узнали как читать данные из БД. Но чтение данных - это лишь малая часть всех операций, которые встречаются в типичном java-приложении. Теперь попробуем создать полноценный rest-интерфейс для добавления новых записей, их модификации и удаления.
За основу возьмём наше приложение из указанной статьи. Оно состоит из трёх слоёв: dao (работа с БД), бизнес-логика приложения (service) и сам rest-интерфейс (controller), который обрабатывает входящий json и генерирует исходящий.
Начнём с доработки dao-слоя (интерфейс ProfileDao), где до сих пор был только один метод чтения данных.
При добавлении новой записи нам достаточно всего три поля. id будет сгенерирован в БД автоматически.
В реализацию интерфейса dao (ProfileDaoImpl) добавим sql-запросы в виде констант, которые принято размещать в начале класса:
Тэги: Spring Boot, rest, SQL, PostgreSQL, Java 8.
Данная статья является продолжением Spring Boot Restful Service, где была бы раскрыта тема работы с БД в Spring Boot. Давайте рассмотрим эту тему подробнее на примере СУБД postgresql, а в качестве основы возьмём проект, который мы делали в той статье.
Напомню, что проект представляет из себя простой restful-service, который принимает GET-запрос по HTTP и возвращает профиль пользователя по его id. Сам профиль содержит кроме id также имя, фамилию и возраст. Поэтому создадим таблицу profiles в базе данных.
Для поля id можно использовать тип serial. Он представляет собой целое число, которое инкрементируется (увеличивается на 1) автоматически при вставке новой записи в таблицу.
Тэги: SQL, PostgreSQL, головоломки.
Я думаю, каждый знает такую функцию SQL, как SUM(). Она позволяет посчитать сумму всех значений по определённому столбцу. Но что, если нам вдруг понадобится посчитать не сумму, а произведение всех значений?
Как ни странно, функция SUM() нам тоже пригодится. Как нам от произведения перейти к сумме? Вспомним начала матанализа: логарифм произведения равен сумме логарифмов. Будем использовать натуральный логарифм LN() в паре с функцией возведения экспоненты в степень EXP()
Привожу пример для postgresql, но должно работать и в других СУБД:
Kotlin, Java, Java 16, Java 11, Java 10, Java 9, Java 8, 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.