实例对比 hibernate， spring data jpa， mybatis 选型参考

spring data jpa-由mybatis切换

2017年12月08日 15:31:44

阅读数：2435

最近重构以前写的服务，最大的一个变动是将mybatis切换为spring data jpa，切换的原因很简单，有两点：第一、它是spring的子项目能够和spring boot很好的融合，没有xml文件（关于这一点hibernate似乎也很符合）；第二、简单优雅，比如不需要写SQL、对分页有自动化的支持等等，基于以上两点开始了重构之路。在这之前了解了一下hibernate、mybatis和spring data jpa的区别，在这里也简单的记录一下：Hibernate的O/R Mapping实现了POJO 和数据库表之间的映射，以及SQL 的自动生成和执行；Mybatis则在于POJO 与SQL之间的映射关系，通过ResultMap对SQL的结果集进行映射；Spring Data jpa是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架，容易上手,通过命名规范、注解查询简化查询操作。这三者都是ORM框架，但是mybatis可能并没有那么典型，原因就是mybatis映射的是SQL的结果集，另外hibernate和spring data jpa都是jpa（Java Persistence API，是从JDK5开始提供的，用来描述对象 <--> 关系表映射关系，并持久化的标准）的一种实现，从这一点上将这两者是一种并列的关系，spring data jpa用户手册上有这么一句话Improved compatibility with Hibernate 5.2.，这说明，spring data jpa又是hibernate的一个提升，下边先通过一个SQL：select * from User where name like '?' and age > ?的例子说明一下这三者在执行时候的区别：
首先看hibernate：

1. public interface UserDao{
2. List<User> findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String firstName,Integer age);
3. }
5. public class UserDaoImpl implements UserDao{
6. @Override
7. public List<User> findByFirstNameAndAge(String firstName, Integer age) {
8. //具体hql查找："from User where name like '%'"+firstName + "and age > " + age;
9. return hibernateTemplateMysql.execute(new HibernateCallback() {
10. @Override
11. public Object doInHibernate(Session session) throws HibernateException {
12. String hql = "from User where name like '?' and age > ?";
13. Query query = session.createQuery(hql);
14. query.setParameter(0, firstName+"");
15. query.setParameter(1, age);
16. return query.uniqueResult();
17. }
18. });
19. }
20. }

其次是mybatis：

1. @Mapper
2. public interface UserMapper {
3. Increment findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String name,int age);
4. }
7. <select id="findByNameLikeAndAgeGreaterThan" parameterType="java.lang.Integer" resultMap="UserMap">
8. select
9. u.*
10. from
11. user u
12. <where>
13. u.name like ?1 and u.age>?2
14. </where>
15. </select>
17. <resultMap id="UserMap" type="com.txxs.po.User">
18. <result column="id" property="id"/>
19. <result column="name" property="name"/>
20. <result column="age" property="age"/>
21. </resultMap>

最后是spring data jpa:

1. public interface UserDao extends JpaRepository<User, Serializable>{
2. List<User> findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String name,Integer age);
3. }
4. //为了增加代码的可读性可以使用注解的方式，这样方法的命名就不需要严格按照规范
5. @Query("select * from User u where u.name like ?1 and u.age>?2")

通过上边代码的对比我们可以发现spring data jpa只要按照规范使用起来非常简单，下边是spring data jpa方法的命名规范：其他的可以参考用户手册

Keyword	Sample	JPQL snippet
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	findByAgeIsNull	… 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<Age> ages)	… where x.age in ?1
NotIn	findByAgeNotIn(Collection<Age> ages)	… where x.age not in ?1
True	findByActiveTrue()	… where x.active = true
False	findByActiveFalse()	… where x.active = false
IgnoreCase	findByFirstnameIgnoreCase	… where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1)

下边记录一下切换的服务的后台架构，分为四层：controller、service、repository以及mapper，这样在修改的时候只修改repository即可，并添加新的层dao层，这样只要通过repository的切换就可以快速的实现spring data jpa和mybatis的快速切换，甚至可以同时使用这两个框架，从框架层面解决了切换的问题之后，由于spring data jpa的更新和添加是相似的两个方法，所以把所有的添加、批量添加、更新和批量更新抽象为以下的两个方法：

1. @Repository
2. public class CommonRepository<T> {
4. @PersistenceContext
5. protected EntityManager entityManager;
7. /**
8. * 添加和批量添加数据
9. * @param lists
10. */
11. @Transactional
12. public void batchAddCommon(List<T> lists){
13. int size = lists.size();
14. for (int i = 0; i < size; i++) {
15. entityManager.persist(lists.get(i));
16. if (i % 100 == 0 || i == (size - 1)) {
17. entityManager.flush();
18. entityManager.clear();
19. }
20. }
21. }
23. /**
24. * 数据的批量更新
25. * @param lists
26. */
27. @Transactional
28. public void batchUpdate(List<T> lists) {
29. int size = lists.size();
30. for (int i = 0; i < size; i++) {
31. entityManager.merge(lists.get(i));
32. if (i % 100 == 0 || i == (size - 1)) {
33. entityManager.flush();
34. entityManager.clear();
35. }
36. }
37. }
38. }

从这一点上讲spring data jpa会比mybatis要强很多，因为以上两个方法可以实现所有资源的更新和添加操作，而mybatis则需要为每一个资源实体去写添加、批量添加、更新和批量更新等，这会很麻烦。以下是切换过程中一些有记录意义的SQL，罗列一下：

1. //修改方法和删除方法都需要添加@Modifying，占位符是从1开始而不是开始的
2. @Modifying
3. @Query("update table n set n.column1 =?1 where n.column2 = ?2")
4. Integer updateObject(String one,String two);
6. @Modifying
7. @Query("delete from table n where n.column1 = ?1")
8. Integer getObject(String one);
10. //查询某一个字段的时候需要制定相应的类型，select全量数据的使用直接使用别名n即可，原生的SQL需要使用n.*
11. @Query("select n.column1 as String from table n where n.column2 is null or n.column2 =''")
12. List<String> getObject();
15. //原生SQL，进行了连表操作，并且查询了满足数组条件
16. @Query(value="select s.*, i.* from table1 s, table2 i where i.column1 = s.column1 and i.column1 in (?1) order by s.id desc", nativeQuery = true)
17. List<Server> getObject(List<Integer> arry);

在切换的使用遇到一个比较复杂的SQL，涉及联表、查询参数变量、in、case when、分页、group by等，下边给出mybatis和spring data jpa的写法：

1. <select id="queryNotUsedObject" parameterType="com.txxs.po.Object" resultType="java.lang.Integer" >
2. select
3. DISTINCT (i.column1),
4. SUM(CASE WHEN i.column7=#{column7} THEN 1 ELSE 0 END) used,
5. sum(CASE WHEN i.column7 IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) not_used
6. from
7. table1 i,
8. table2 s
9. <where>
10. <if test="column2 != null and column2 != '' ">
11. and s.column2 = #{column2}
12. </if>
13. <if test="column3 != null and column3 != '' ">
14. and s.column3 = #{column3}
15. </if>
16. <if test="column4 != null and column4 != '' ">
17. and i.column4 like '${column4}%'
18. </if>
19. <if test="column5 != null and column5 != '' ">
20. and i.column5 like '${column5}%'
21. </if>
22. <if test="column6 != null and column6 != '' ">
23. and i.column6 like '${column6}%'
24. </if>
25. and s.column1 = i.column1
26. </where>
27. GROUP BY column1
28. having used =0 and not_used>0
29. ORDER BY s.id DESC
30. <if test="page != null and page>=0" >
31. limit #{page} , #{size}
32. </if>
33. </select>

spring data jpa方式：

1. public Page<Object> queryNotUsedObject(final Object query){
2. CriteriaBuilder criteriaBuilder = entityManager.getCriteriaBuilder();
3. CriteriaQuery criteriaQuery = criteriaBuilder.createQuery();
4. //查询的根
5. Root<Server> root = criteriaQuery.from(entityManager.getMetamodel().entity(Object.class));
6. //判断参数
7. List<Predicate> predicates = new ArrayList<Predicate>();
8. if(null != query.getColumn1()){
9. predicates.add(criteriaBuilder.equal(root.get("Column1"), query.getColumn1()));
10. }
11. if(null != query.getColumn2()){
12. predicates.add(criteriaBuilder.equal(root.get("Column2"), query.getColumn2()));
13. }
14. //联表操作
15. if(null != query.getColumn3()){
16. predicates.add(criteriaBuilder.equal(root.join("table1Column").get("Column3"), query.getColumn3()));
17. }
18. if(null != query.getColumn4()){
19. predicates.add(criteriaBuilder.equal(root.join("table1Column").get("Column4"), query.getColumn4()));
20. }
21. if(null != query.getColumn5()){
22. predicates.add(criteriaBuilder.equal(root.join("table1Column").get("Column5"), query.getColumn5()));
23. }
24. //拼接Sum
25. Expression<Integer> sumExpOne = criteriaBuilder.sum(criteriaBuilder.<Integer>selectCase().when(criteriaBuilder.equal(root.join("table1Column").get("Column6"), query.getColumn6()), 1).otherwise(0)).as(Integer.class);
26. Expression<Integer> sumExpTwo = criteriaBuilder.sum(criteriaBuilder.<Integer>selectCase().when(criteriaBuilder.isNull(root.join("table1Column").get("Column6")), 1).otherwise(0)).as(Integer.class);
27. //查询参数
28. List<Expression<?>> expressions = new ArrayList<Expression<?>>();
29. expressions.add(root.join("table1Column").get("Column1"));
30. //having参数
31. List<Predicate> predicateArrayList = new ArrayList<Predicate>();
32. Predicate predicate = criteriaBuilder.equal(sumExpOne,0);
33. predicate = criteriaBuilder.and(predicate,criteriaBuilder.greaterThan(sumExpTwo,0));
34. predicateArrayList.add(predicate);
35. //拼接SQL
36. criteriaQuery.multiselect(expressions.toArray(new Expression[expressions.size()])).distinct(true);
37. criteriaQuery.where(predicates.toArray(new Predicate[predicates.size()]));
38. criteriaQuery.groupBy(root.join("table1Column").get("Column1"));
39. criteriaQuery.having(predicateArrayList.toArray(new Predicate[predicateArrayList.size()]));
40. //获取第一次执行的结果
41. final List<Integer> list = entityManager.createQuery(criteriaQuery).getResultList();
44. Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "id");
45. Pageable objectDao.findAll(new Specification<Object>(){
46. @Override
47. public Predicate toPredicate(Root<Object> root, CriteriaQuery<?> criteriaQuery, CriteriaBuilder criteriaBuilder) {
48. //判断参数
49. List<Predicate> predicates = new ArrayList<Predicate>();
50. predicates.add(root.get("id").in(list));
51. return criteriaBuilder.and(predicates.toArray(new Predicate[predicates.size()]));
52. }
53. },pageable);
54. }

上边代码里边很多column不对应，是为了隐去痕迹，方法已经测试通过，从上边的代码看spring data jpa对于复杂语句的支持不够，需要通过代码的方式实现，而这种方式代码的可读性会比较差，优化等都会有一些难度

最后总结一下就是如果业务简单实用spring data jpa即可，如果业务复杂还是实用mybatis吧

• 贾文静2018-07-08 16:10:39#2楼

  spring data jpa还是只使用简单的操作

• 
  Xanthuim2018-04-04 11:41:30#1楼

  感觉最终还是要用mybatis，觉得jpa这种东西只适合简单的增删改查比较多、SQL不怎么变化的情况。

  收起回复
• • 
    txxs回复 Xanthuim2018-04-05 10:18:49

    你说的很对，多数据源的时候还有很多蛋疼的问题

原文：https://blog.csdn.net/maoyeqiu/article/details/78752071

文章标签： spring data jpaspringboot

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