Java8中使用流方式查询数据库的方法

由于关系型数据库操作语言和面向对象语言之间的差异，如今我们仍然需要花费许多时间建立数据库与 java 应用之间互相沟通的桥梁。通常，我们可以编写自己的映射层（mapping layer），或者使用第三方的 orm（object relational mapper）对象关系映射框架，比如 hibernate。orm 框架虽然使用起来很方便，但是如何正确地配置和提高框架操作数据库的性能却不太容易，orm 框架往往会使我们的应用性能下降。 最近，我贡献了一个新的开源项目——speedment，它能使我们使用 java 8 开发数据库应用程序变得更为快捷和高效。

speedment 是使用 orm 方式操作数据库的一种选择，以前我们需要100行操作数据库的 java 代码，在 java 8中，可能只需要一行代码。

在90年代末，我使用 java 开发数据库应用的时候，许多代码逻辑都需要自己来编写，比如捕获异常、类型转换等，经过许多改动，最后这些代码变得难以维护和扩展。

由于关系型数据库操作语言和面向对象语言之间的差异，如今我们仍然需要花费许多时间建立数据库与 java 应用之间互相沟通的桥梁。通常，我们可以编写自己的映射层（mapping layer），或者使用第三方的 orm（object relational mapper）对象关系映射框架，比如 hibernate。orm 框架虽然使用起来很方便，但是如何正确地配置和提高框架操作数据库的性能却不太容易，orm 框架往往会使我们的应用性能下降。

最近，我贡献了一个新的开源项目——speedment，它能使我们使用 java 8 开发数据库应用程序变得更为快捷和高效。

speedment 是什么？

speedment 是一个开源项目，它是一个基于 java 8 的新特性开发的新的 java 库，从这个项目开发开始，它的代码就全部使用 java 8来编写。speedment 使用标准流查询数据库,这使得开发者不需要学习任何新的查询 api ，以及不必考虑 jdbc 、resultset 和其他有关数据库的指定的操作。

speedment 会根据现有数据库来自动生成代码。由于它的这种方式，开发者不需要编写一行关于数据库实体（database entities）的代码。它生成的代码中也包含 javadocs 帮助文档，这使开发者不需要编写关于 user 或者 book 等对象的实体类。取而代之地，我们只需要创建或者使用一个现有的数据库，然后用 speedment 去连接它，接着 speedment 会分析数据库结构来生成实体类的代码。

更有趣的是，speedment 用野兔来作为它的吉祥物。 在接下来的例子中，我们会使用一个名为 “hare” 的数据库来给大家演示 speedment 的使用方式。该数据库的表结构如下：

mysql> explain hare;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| field | type | null | key | default | extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | no | pri | null | auto_increment |
| name | varchar(45) | no | | null | |
| color | varchar(45) | no | | null | |
| age | int(11) | no | | null | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.01 sec)

下面是 speedment 根据数据库信息生成的一个相应的实体类（为简洁起见，我们将 javadocs 在这里移除了）：

public interface hare extends entity<hare> {
public final static referencecomparablefield<hare, integer> id = new referencecomparablefieldimpl<>("id", hare::getid, hare::setid);
public final static referencecomparablestringfield<hare> name = new referencecomparablestringfieldimpl<>("name", hare::getname, hare::setname);
public final static referencecomparablestringfield<hare> color = new referencecomparablestringfieldimpl<>("color", hare::getcolor, hare::setcolor);
public final static referencecomparablefield<hare, integer> age = new referencecomparablefieldimpl<>("age", hare::getage, hare::setage);
integer getid();
string getname();
string getcolor();
integer getage();
hare setid(integer id);
hare setname(string name);
hare setcolor(string color);
hare setage(integer age);
/** graph-like traversal methods eliminating joins */
stream<carrot> findcarrotsbyowner();
stream<carrot> findcarrotsbyrival();
stream<carrot> findcarrots();
}

我将用一篇单独的文章介绍 find*() 方法的用法，它可以被用来代替 sql joins 操作。

queries查询示例

下面的例子展示如何查询 hare 表的数据库信息：

list<hare> oldhares = hares.stream()
.filter(age.greaterthan(8))
.collect(tolist());

智能流

上面的代码看起来已经遍历了 hare 数据库表的所有行，但实际上并不是这样的。 stream 是智能的，当它到达 collect() 操作的时候，会分析 filter 操作，并推断出 hare.age 大于8的列，因此会节省 hares 的流操作，产生与 “select * from hare where age > 8” 操作一样的效果。如果你使用了多个 filters，他们会被合并起来以节省流操作。下面是另一种用流方式进行多个操作的例子：

long nooldhares = hares.stream()
.filter(age.greaterthan(8))
.maptoint(hare::getage)
.sorted()
.count();

在上面的代码中，当流到达 count() 操作时，它将检查它自己的管道。首先会推断上面例子中的 age 操作，其次在不改变 count() 结果的情况下，会推断 maptoint() 和 sorted() 操作，这些操作可以被消除，因此这段代码的操作被节省为 “select count(*) from hare where age > 8”。这意味着您可以使用 java 8 流而你不必如此在意流是如何转换为sql的。

如何下载和加入我们

如果你想学习如何使用 speedment 的 api 和在项目中如何使用 speedment，可以访问网址 www.speedment.org，并可以在 gitter 上发表评论，也可以从 github 上下载 speedment 的源码，来贡献你自己的代码。

总结

回顾早期的一些老项目，一个超过100行代码的数据库类，现在可以使用 java 8 缩减成1行代码。那是反转后的摩尔定律，在14年内（=7摩尔周期），行数大约减半了七次。这就是进步！

什么是数据流

流代表从支持聚合操作源的序列的对象。以下是数据流的特点。

元素序列 - 流提供了一组特定类型的以顺序方式元素。流获取/计算需求的元素。它不存储元素。

源- 流使用集合，数组或i/o资源为输入源。

聚合操作 - 数据流支持如filter, map, limit, reduced, find, match等聚合操作。

管道传输 - 大多数流操作的返回流本身使他们的结果可以被管道传输。这些操作被称为中间操作以及它们的功能是利用输入，处理输入和输出返回到目标。collect()方法是终端操作，这是通常出现在管道传输操作结束标记流的结束。

自动迭代 - 流操作内部做了反复对比，其中明确迭代需要集合提供源元素。