Статьи с тэгом «SQL»

Spring Framework – это один из самых популярных Java-фреймворков, который предоставляет набор инструментов и возможностей для разработки веб-приложений. Одним из таких инструментов является интерфейс RowMapper, который используется при чтении данных из БД в объекты Java.

В Spring Framework существует несколько стандартных реализаций интерфейса RowMapper, каждый из которых предоставляет свой набор функциональности и возможностей. Рассмотрим каждый из них подробнее на конкретном примере.

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.

Дочерняя таблица city

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».

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.

Data Transfer Object

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:

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.

Интеграция с базой данных

Теперь пришла пора подключиться к базе данных и научиться считывать данные из неё. Сначала создадим таблицу country и наполним её данными:

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.

Модель данных

Допустим у нас есть такая таблица для хранения истории каких-то заказов:

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.

Подключаем liquibase к приложению

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:

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:

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.

RowMapper

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:

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.

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: