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 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, руководство, Java, gradle, maven, PostgreSQL, SQL, Nginx, Linux.
Если Вам интересно, как настроить сервер для хостинга JVM приложения, то предлагаю вашему вниманию следующую инструкцию. Предположим, вы только что получили доступ к чистому VPS серверу, на котором крутится Ubuntu и вы хотите на нём развернуть полноценное JVM приложение, основанное на Spring. Для полноты картины мы настроим также локальный postgres и доступ извне по http.
Прежде всего обновляем индекс менеджера пакетов apt. У вас должно быть достаточно прав для выполнения sudo, а также ваш сервер должен иметь доступ в Интернет.
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, 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, Spring Data, SQL, PostgreSQL, Kotlin, rest, gradle.
Ранее я уже писал статью CrudRepository в Spring Data, в которой рассматривался пример rest-сервиса, работающего с базой данных. Теперь хочу показать аналогичный пример, но вместо Java написать его на Kotlin, который стремительно набирает популярность. Rest-сервис состоит из трёх слоёв: слой работы с БД, сервисный слой и контроллер. Мы пойдём последовательно по слоям, начиная с нижнего.
В качестве примера возьмём сервис, работающий с музыкальными группами. У группы есть три основных параметра: название, количество участников и дата основания. Структура таблицы в postgres может выглядеть следующим образом:
Тип данных serial означает поле, значение которого автоматически увеличивается на 1 с каждой новой записью.
Заготовку проекта удобно сгенерить через Spring Initializr. Там достаточно выбрать тип проекта – gradle, язык – kotlin. В качестве dependency надо добавить Spring Web (функциональность rest-контроллеров), Spring Data JPA (работа с БД), Validation (валидация входящих rest-запросов) и PostgreSQL Driver (драйвер нашей СУБД). Затем нажимаем Generate – и вы уже скачали архив с заготовкой вашего проекта. В итоге файл build.gradle.kts в секции dependencies помимо стандартных должен также содержать следующие зависимости:
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.