Java21 + SpringBoot3集成Spring Data JPA

Java21 + SpringBoot3集成Spring Data JPA

前言

近日心血来潮想做一个开源项目，目标是做一款可以适配多端、功能完备的模板工程，包含后台管理系统和前台系统，开发者基于此项目进行裁剪和扩展来完成自己的功能开发。

本项目为前后端分离开发，后端基于Java21和SpringBoot3开发，后端使用Spring Security、JWT、Spring Data JPA等技术栈，前端提供了vue、angular、react、uniapp、微信小程序等多种脚手架工程。

本文主要介绍JPA相关技术以及在项目中如何集成Spring Data JPA。

相关技术简介

ORM（Object-Relational Mapping，对象-关系映射）

ORM（Object-Relational Mapping） 即对象-关系映射。在面向对象的软件开发中，通过ORM，就可以把对象映射到关系型数据库中，一个类可以视作数据库中的一张表，类中的属性视作表中的字段，一个对象可以视为表中的一行记录。只要有一套程序能够做到建立对象与数据库的关联，操作对象就可以直接操作数据库数据，就可以说这套程序实现了ORM。也就是说ORM是建立了一个实体与数据库表的联系，这使得开发者对实体的直接操作而不是对数据库的操作，但操作实体也就等同于操作了数据库。主流的ORM框架有MyBatis、Hibernate、Spring Data JPA等。

JPA（Java Persistence API，Java持久层API）

JPA（Java Persistence API）是 Java EE 标准中的一部分，它通过提供提供一套对象关系模型（ORM）来帮助在开发应用过程中高效的管理关系型数据。和 JDBC 一样，JPA 本身并不是一个框架，只是一套标准接口，是ORM框架的标准和规范，目前比较成熟的 JPA 实现有 Hibernate、EclipseLink 等。

Sun引入新的JPA ORM规范出于两个原因：其一，简化现有Java EE和Java SE应用开发工作；其二，Sun希望整合ORM技术，实现天下归一。

JPA的目标是提供一种统一的、面向对象的数据访问方式，使开发人员能够更加方便地进行数据库操作，而不需要关注底层数据库的细节。它抽象了不同数据库之间的差异，提供了一套通用的API，使开发人员能够以相同的方式操作不同的数据库。

JPA的核心概念包括实体（Entity）、实体管理器（EntityManager）、持久化上下文（Persistence Context）等。开发人员可以通过注解或XML配置来定义实体类和数据库表之间的映射关系，然后使用EntityManager进行增删改查等数据库操作。

Hibernate

Hibernate是一个标准的ORM框架，实现Jpa接口。Hibernate着手解决如何实现映射的方案，是一种处理映射关系方法类框架。

JPA和Hibernate 的关系就像JDBC和JDBC 驱动的关系，JPA是规范，Hibernate除了作为ORM框架之外，它也是一种JPA实现。

Spring Data

Spring Data是Spring Framework的一个子项目，它提供了一种简化数据访问层的方式。Spring Data支持多种数据存储技术，包括关系型数据库、NoSQL数据库、搜索引擎等。

通过使用Spring Data，开发人员可以更轻松地进行数据访问，同时还能够利用Spring Framework的其他功能，如依赖注入、面向切面编程等。

Spring Data提供了一组通用的API和实现，可以帮助开发人员快速、简便地访问各种类型的数据存储。

Spring Data JPA

Spring Data JPA是Spring Data项目中的一个模块，它提供了对JPA（Java Persistence API）的支持。

Spring Data JPA通过提供一组简化的API和自动化的实现，使得开发人员可以更轻松地进行数据库访问和操作。它减少了编写重复、繁琐的数据访问代码的工作量，同时还提供了一些方便的特性，如查询方法的自动生成、分页和排序的支持等。

使用Spring Data JPA，开发人员只需定义好实体类和接口，通过继承一些预定义的接口，就可以实现常见的数据访问操作，而无需编写具体的SQL语句。这样可以大大简化开发过程，提高开发效率。

Spring Data JPA 可以理解为 JPA 规范的再次封装抽象，但底层还是使用了 Hibernate 的 JPA 技术实现。

SpringBoot整合Spring Data JPA

https://zhuanlan.zhihu.com/p/570922724

在下文中笔者将以实现对用户表SysUser的增删改查为例，介绍SpringBoot整合Spring Data JPA的详细过程。所示项目基于Java21和SpringBoot3实现，数据库使用MySQL 5.7。

引入maven依赖

在pom.xml中添加MySQL和Spring Data JPA相关依赖，并引入Lombok用于简化代码。

<dependencies>
  <!--Spring Data JPA Starter-->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
  </dependency>
  <!--MySQL依赖包-->
  <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
  </dependency>
  <!-- Lombok -->
  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.30</version>
    <optional>true</optional>
  </dependency>
</dependencies>

修改配置文件

在配置文件application.yml或application.properties中增加数据库和jpa相关配置。以下代码使用的是yml文件。

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # JDBC驱动类
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_demo?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai # 数据库url
    username: developer # 数据库用户名
    password: abc123 # 数据库密码
  jpa:
    database: mysql # 数据库类型
    database-platform: org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect # 数据库方言
    show-sql: true # 控制台打印SQL
    hibernate:
      ddl-auto: create # 根据实体类自动建表

上述配置中spring.jpa.hibernate.ddl-auto作用是根据实体类自动建表，无需手写ddl来建表。这样就使得开发者可以专注于实体类的设计，无需再去考虑建表SQL，可以提高开发效率。但此配置项更适合于开发环境时使用，不建议生产环境使用。

ddl-auto可选值如下：

• none，默认值，无任何操作；
• create，服务启动时没有表会新建表，有表则删除表和已有数据后重新建表；
• create-drop，服务启动时没有表会新建表，有表则清空数据并删除后重新建表，服务停止时删除所有表和数据；
• update，服务启动时没有表则新建表，有表则更新表结构，不清空已有数据；
• validate，服务启动时会校验实体类和数据库表结构是否一致，不一致会报错。

定义Spring Data JPA配置类

定义一个配置类Bean，启用Spring Data JPA，也可以直接main方法所在类上直接添加@EnableJpaRepositories和@EntityScan注解。

package com.demo.data.config;

import org.springframework.boot.autoconfigure.domain.EntityScan;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaRepositories;

/**
 * Spring Data JPA Bean配置
 * 启用Jpa，扫描指定包下的Repository类和指定包下的实体类
 */
@Configuration
@EnableJpaRepositories(basePackages = {"com.demo.data.repo"})
@EntityScan(basePackages = "com.demo.data.model")
public class JpaConfig {
}

定义实体类

定义数据库实体基类

为了简化代码，可以将所有数据库实体类共有的属性提取出来，定义一个基础类。

/**
 * 数据库实体基类，声明数据库实体类共有属性
 */
@Getter
@Setter
@MappedSuperclass
public abstract class BaseEntity implements Serializable {
    /**
     * ID，唯一标识列，使用主键自增策略
     */
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    /**
     * 创建时间
     */
    @CreatedDate
    private LocalDateTime createdTime;

    /**
     * 最后修改时间
     */
    @LastModifiedDate
    private LocalDateTime lastModifiedTime;

    /**
     * 创建人ID
     */
    private Long creatorId;

    /**
     * 最后修改人ID
     */
    private Long lastModifierId;
}

• @MappedSuperclass，表示一个类是某些实体类的超类，它不会直接映射为数据库表，但是可以被其他实体类继承，它的子类映射的数据库表中会包含它自身声明的属性。
• @Id，用于声明一个实体类的属性映射为数据库的主键列，一个JPA实体类中必须要有一个使用@Id注解的属性。
• @GeneratedValue，用于指定主键的生成策略，通过strategy属性来设置。
• @CreatedDate，表示该字段为创建时间字段，执行insert语句前会自动赋值。
• @LastModifiedDate，表示该字段为最后修改时间字段，执行insert和update语句前会自动赋值。

定义用户实体类

用户实体类SysUser中还用到了部门类Department，使用Department主要是为了介绍@Transient注解，本文不再给出其详细代码。它同样继承自BaseEntity，有部门编号（code）和部门名称（name）两个属性。

/**
 * 用户实体类
 */
@Getter
@Setter
@Entity(name = "sys_user")
public class SysUser extends BaseEntity {
    /**
     * 用户名
     */
    @Column(unique = true)
    private String username;
	/**
     * 密码
     */
    private String password; 
    /**
     * 电话
     */
    private String phone;
    /**
     * 个人介绍
     */
    @Lob
    private String introduce;
    /**
     * 所属部门ID
     */
    private Long departmentId;
    /**
     * 所属部门
     */
    @Transient
    private Department department;
}

• @Entity，表示该类是一个实体类，可以映射为数据库表。name属性用于自定义表名，不设置name属性时默认会取类名转化为全小写+下划线分隔的字符串作为表名，比如类名为SysUser则默认映射的表名为sys_user。

  在使用了@Entity注解的类中，必须要有一个使用@Id注解修饰的属性。
  在使用了@Entity注解的类中，所有的属性都会被映射为数据库表中的字段，除非属性上使用了@Transient注解。

• @Column，表示该属性是一个表中的字段，unique = true可以在对应字段上定义唯一约束，在有@Entity注解修饰的类中，属性上不加@Column注解也可以被映射为字段。

• @Lob，表示该属性需要映射成数据库支持的大对象类型的字段，比如Clob或者Blob。

• @Transient，表示该属性并非一个到数据库表中字段的映射，ORM框架映射时会忽略该属性。

定义Repository接口

JPA中的Repository可以理解为DAO（Data Access Object），即数据操纵对象。一个JPA的实体类需要有一个对应的Repository，用于操作该实体类所映射的数据库表。Repository可以仅仅是一个接口无需创建它的实现类，需要继承JpaRepository<T, ID>接口，T是实体类，ID是实体类中@Id修饰的属性的类型。程序启动时Spring Data JPA会自动生成该接口的实现，并注册为Spring Bean。

JpaRepository中定义了一系列最基本的CURD方法，开发者可以直接使用，也可以根据业务需求自定义查询方法。Spring Data JPA支持多种查询定义方式，主要包括：

• 基于方法名创建查询，可以根据方法名中的关键词构造出实际的查询SQL，在附录中给出了Spring Data JPA所支持的关键词；
• 基于@Query注解创建JPQL查询或者原生SQL查询，nativeQuery属性设置为true时表示使用原生SQL；
• 基于Specification构造动态查询，此方式需要Repository继承JpaSpecificationExecutor<T>接口,T是实体类；

以下代码是使用不同方法创建查询的示例，基于Specification的查询方式在下一章节中给出。

/**
 * 用户表Repository
 */
public interface SysUserRepository extends JpaRepository<SysUser, Long>, JpaSpecificationExecutor<SysUser> {
    /**
     * 根据username精确查询
     */
    Optional<SysUser> findByUsername(String username);

    @Query("select u from SysUser u where u.username = ?1")
    Optional<SysUser> findByUsername2(String username);
}

使用Repository接口

在前文中我们已经定义好了一个用户实体类SysUser和一个用户表的DAO接口SysUserRepository，下面我们就来使用它们完成简单的增删改查操作。以下代码中我们定义了一个服务类接口SysUserService和它的具体实现SysUserServiceImpl。

public interface SysUserService {
    /**
     * 分页查询
     */
    Page<SysUser> page(Pageable pageable);
    /**
     * 查询全部用户
     */
    List<SysUser> list();
    /**
     * 根据ID查询
     */
    SysUser retrieve(Long id);
    /**
     * 根据用户名查询
     */
    SysUser findByUsername(String username);
    /**
     * 新增用户
     */
    SysUser create(SysUser user);
    /**
     * 修改用户
     */
    SysUser update(SysUser user);
    /**
     * 批量删除用户
     */
    void remove(List<Long> ids);
}

@Service
public class SysUserServiceImpl implements SysUserService {
    private final SysUserRepository userRepository;
    
    public SysUserServiceImpl(SysUserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
    }
    
    @Override
    public Page<SysUser> page(Pageable pageable) {
        return userRepository.findAll(pageable);
    }
    
    @Override
    public List<SysUser> list() {
        return userRepository.findAll();
    }
    
    @Override
    public SysUser retrieve(Long id) {
        return userRepository.findById(id).orElse(null);
    }
    
    @Override
    public SysUser findByUsername(String username) {
        // 使用基于方法名定义的查询
        return userRepository.findByUsername(username).orElse(null);
        // 使用基于@Query定义的查询
        // return userRepository.findByUsername2(username).orElse(null);
        // 使用Specification查询
        // return userRepository.findOne(
        //         (root, query, criteriaBuilder) -> criteriaBuilder.equal(root.get("username").as(String.class), username)
        // ).orElse(null);
    }
    
    @Override
    public SysUser create(SysUser user) {
        return userRepository.save(user);
    }
    
    @Override
    public SysUser update(SysUser user) {
        if (userRepository.findById(user.getId()).isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("未查询到数据");
        }
        return userRepository.save(user);
    }
    
    @Override
    public void remove(List<Long> ids) {
        userRepository.deleteAllById(ids);
    }
}

总结

在本文中，我们一起学习了与Spring Data JPA相关的技术简介，学习了如何基于Java21和SpringBoot3整合Spring Data JPA，也学习了JPA Repository的简单使用方法，如有错误，还望批评指正。

在后续实践中我也是及时更新自己的学习心得和经验总结，希望与诸位看官一起进步。

附录

Spring Data JPA 基于方法名创建查询支持的关键词

数据来源：Spring Data JPA 3.2.2官方文档https://docs.spring.io/spring-data/jpa/reference/jpa/query-methods.html#jpa.query-methods.query-creation

关键词	示例	对应的JPQL语句
Distinct	findDistinctByLastnameAndFirstname	select distinct … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2
And	findByLastnameAndFirstname	… where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2
Or	findByLastnameOrFirstname	… where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2
Is, Equals	findByFirstname,findByFirstnameIs,findByFirstnameEquals	… where x.firstname = ?1
Between	findByStartDateBetween	… where x.startDate between ?1 and ?2
LessThan	findByAgeLessThan	… where x.age < ?1
LessThanEqual	findByAgeLessThanEqual	… where x.age <= ?1
GreaterThan	findByAgeGreaterThan	… where x.age > ?1
GreaterThanEqual	findByAgeGreaterThanEqual	… where x.age >= ?1
After	findByStartDateAfter	… where x.startDate > ?1
Before	findByStartDateBefore	… where x.startDate < ?1
IsNull, Null	findByAge(Is)Null	… where x.age is null
IsNotNull, NotNull	findByAge(Is)NotNull	… where x.age not null
Like	findByFirstnameLike	… where x.firstname like ?1
NotLike	findByFirstnameNotLike	… where x.firstname not like ?1
StartingWith	findByFirstnameStartingWith	… where x.firstname like ?1 (parameter bound with appended %)
EndingWith	findByFirstnameEndingWith	… where x.firstname like ?1 (parameter bound with prepended %)
Containing	findByFirstnameContaining	… where x.firstname like ?1 (parameter bound wrapped in %)
OrderBy	findByAgeOrderByLastnameDesc	… where x.age = ?1 order by x.lastname desc
Not	findByLastnameNot	… where x.lastname <> ?1
In	findByAgeIn(Collection ages)	… where x.age in ?1
NotIn	findByAgeNotIn(Collection ages)	… where x.age not in ?1
True	findByActiveTrue()	… where x.active = true
False	findByActiveFalse()	… where x.active = false
IgnoreCase	findByFirstnameIgnoreCase	… where UPPER(x.firstname) = UPPER(?1)