java流寫入數據庫

在本文中，您將學習如何編寫純Java應用程序，這些應用程序能夠使用現有數據庫中的數據，而無需編寫一行SQL（或類似的語言，如HQL），而無需花費數小時將所有內容放在一起。 準備好應用程序之后，您將通過僅添加兩行代碼來學習如何使用JVM內加速功能將延遲性能提高1000倍以上。

在本文中，我們將使用Speedment，它是一個Java流ORM，可以直接從數據庫模式生成代碼，并且可以自動將Java Streams直接呈現為SQL，從而允許您使用純Java編寫代碼。

您還將發現，通過直接在RAM中運行流的JVM內存技術，數據訪問性能可以大大提高。

示例數據庫

我們將使用來自MySQL的示例數據庫Sakila。 它具有稱為電影，演員，類別等的表格，可以在此處免費下載。

步驟1：連接到數據庫

我們將開始使用可以在此處找到的Speedment Initializer配置pom.xml文件。 按“下載”，您將獲得帶有自動生成的Main.java文件的項目文件夾。

接下來，解壓縮項目文件夾的zip文件，打開命令行，轉到解壓縮的文件夾（pom.xml文件所在的文件夾）

然后，輸入以下命令：

mvn speedment:tool

這將啟動Speedment工具并提示您輸入許可證密鑰。 選擇“開始免費”，您將自動免費獲得許可證。 現在，您可以連接到數據庫并開始使用：

步驟2：產生程式碼

從數據庫中加載模式數據后，可以通過按“生成”按鈕來生成完整的Java域模型。

這只需要一兩秒鐘。

步驟3：編寫應用程序代碼

與步驟2中的域模型一起，自動生成了Speedment實例的構建器。 打開Main.java文件，并使用以下代碼段替換main()方法中的代碼：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password") // Replace with your own password.build();

接下來，我們將編寫一個可以打印所有電影的應用程序。 誠然，這是一個很小的應用程序，但是我們將在本文中對其進行改進。

// Obtains a FilmManager that allows us to // work with the "film" table FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);// Create a stream of all films and print // each and every film films.stream().forEach(System.out::println);

這不是很簡單嗎？

運行時，Java流將在后臺自動呈現為SQL。 為了真正看到呈現SQL代碼，請修改我們的應用程序構建器，并使用
STREAM日志類型：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password").withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM).build();

這是運行應用程序時SQL代碼的樣子：

SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`FROM`sakila`.`film`, values:[]

根據您選擇的數據庫類型（例如MySQL，MariaDB，PostgreSQL，Oracle，MS SQL Server，DB2，AS400等），呈現SQL代碼可能有所不同。 這些變化是自動的。

上面的代碼將產生以下輸出（為簡便起見，以下簡稱）：

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, …, length = 86, ... } FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...} FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...} ...

步驟4：使用篩選器

Speedment流支持所有Stream操作，包括過濾器。 假設我們只想過濾那些長于60分鐘的電影。 這可以通過將以下代碼行添加到我們的應用程序中來完成：

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .forEach(System.out::println);

呈現SQL：

SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?),values:[60]

生成的輸出：

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... } FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...} FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}

過濾器可以組合以創建更復雜的表達式，如下所示：

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60).or(Film.LENGTH.lessThan(30))).forEach(System.out::println);

這將返回所有短于30分鐘或長于1小時的電影。 檢查您的日志文件，您還將看到此Stream也呈現為SQL。

步驟5：定義元素的順序

默認情況下，元素在流中出現的順序是不確定的。 要定義特定的訂單，您可以應用
對這樣的流sorted()操作：

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)).sorted(Film.TITLE).forEach(System.out::println);

呈現SQL：

SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?) ORDER BY `length` ASC, values:[60]

生成的輸出：

FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...} FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,} FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..} ...

您還可以組成多個排序器來定義主要順序，次要順序等。

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)).sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed())).forEach(System.out::println);

這將按LENGTH順序（升序）然后按TITLE順序（降序）對影片元素進行排序。 您可以組成任意數量的字段。

注意：如果要按升序組成兩個或多個字段，則應使用該字段的方法
.comparator() 。 即
sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator()))而不是 sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE))

步驟6：分頁并避免大對象塊

通常，人們希望分頁結果以避免使用不必要的大對象塊。 假設我們希望每頁看到50個元素，我們可以編寫以下通用方法：

private static final int PAGE_SIZE = 50;public static <T> Stream<T> page(Manager<T> manager,Predicate<? super T> predicate,Comparator<? super T> comparator,int pageNo ) {return manager.stream().filter(predicate).sorted(comparator).skip(pageNo * PAGE_SIZE).limit(PAGE_SIZE); }

此實用程序方法可以使用ANY過濾器來分頁ANY表，并按ANY順序對其進行排序。

例如，調用：

page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3)

將返回長度超過60分鐘的電影流，并按標題顯示第三頁（即跳過150部電影并顯示以下50部電影）。

呈現SQL：

SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE(`length` > ?) ORDER BY`title` ASC LIMIT ? OFFSET ?, values:[60, 50, 150]

生成的輸出：

FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...} FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... } FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...} ...

同樣，如果我們使用其他數據庫類型，則SQL代碼將略有不同。

步驟7：JVM中的內存加速

由于您在初始化器中使用了標準配置，因此在pom.xml文件中啟用了In-JVM內存加速。 要在應用程序中激活加速，只需修改初始化代碼，如下所示：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password").withBundle(InMemoryBundle.class).build();// Load data from the database into an in-memory snapshotapp.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();

現在，表流將直接從RAM提供，而不是呈現SQL查詢。 內存索引也將加快篩選，排序和跳過。 內存中的表和索引都存儲在堆外，因此它們不會增加垃圾回收的復雜性。

在我的筆記本電腦（Mac Book Pro，15英寸，2015年中，16 GB，i7 2.2 GHz）上，對于我計算與過濾器匹配的電影和經過分類的電影流，與對在本地計算機上運行MySQL數據庫（版本5.7.16）的標準安裝。

摘要

在本文中，您了解了使用純Java流查詢現有數據庫有多么容易。 您還了解了如何使用JVM內存流技術加快對數據的訪問。 Sakila數據庫和Speedment均可免費下載和使用，請自己嘗試。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2018/09/query-databases-using-java-streams.html

java流寫入數據庫

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java流写入数据库_使用Java流查询数据库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。