数据访问:JPA

2024-09-03 08:04
文章标签 数据 访问 jpa

本文主要是介绍数据访问:JPA,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

JPA(Java Persistence API)是Java平台上用于对象关系映射(ORM)的规范,它提供了一种标准的方式来将Java对象映射到关系数据库中的表,从而简化了数据持久化的过程。以下是JPA的一些关键点总结:

1. ORM 简化数据操作

  • 对象关系映射:JPA通过实体(Entity)和映射(Mapping)机制,将Java对象与数据库表对应起来,允许开发者以面向对象的方式操作数据库,无需编写大量的SQL语句。
  • 数据持久化:自动处理对象与数据库表之间的同步,包括数据的插入、更新、删除和查询。

2. 核心概念

  • 实体(Entity):代表数据库表中的一行数据,通过注解(如@Entity)与数据库表建立映射关系。
  • 持久化上下文(Persistence Context):管理实体对象生命周期的内存区域,负责实体的创建、持久化、更新、删除和查找。
  • 实体管理器(EntityManager):用于执行数据库操作的接口,是访问持久化上下文的入口点。
  • 持久化单元(Persistence Unit):定义了JPA应用的持久化配置,包括实体类、数据源连接信息等。

3. 优点

  • 提高开发效率:减少了编写SQL语句的需要,加快了开发速度。
  • 减少错误:由于减少了直接操作SQL的机会,降低了因SQL语法错误或逻辑错误导致的问题。
  • 跨数据库平台:JPA作为标准,支持多种数据库,使得应用更容易在不同数据库之间迁移。
  • 缓存机制:JPA提供了L1和L2缓存,可以显著提高数据访问性能。

4. 使用场景

  • 企业级应用:适用于需要复杂数据持久化逻辑的企业级应用。
  • 需要ORM支持的应用:当应用需要频繁地与数据库交互,且希望以面向对象的方式操作数据时。
  • 跨数据库平台的应用:当应用需要支持多种数据库时,JPA的跨数据库特性尤为重要。

5. 注意事项

  • 性能考虑:虽然JPA简化了数据操作,但在处理大量数据或复杂查询时,仍需注意性能优化。
  • 事务管理:确保在事务中执行数据库操作,以保持数据的一致性和完整性。
  • 缓存策略:根据应用需求合理配置L1和L2缓存策略,以提高性能。
  • 异常处理:合理处理JPA操作中可能出现的异常,如PersistenceExceptionTransactionRequiredException等。

JPA 基本操作

1.创建实体

@Entity  
public class User {  @Id  @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)  private Long id;  private String name;  // 省略getter和setter方法  
}

2.配置持久化单元
src/main/resources/META-INF下创建persistence.xml文件:

<persistence xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence"  version="2.2">  <persistence-unit name="myPersistenceUnit">  <provider>org.hibernate.jpa.HibernatePersistenceProvider</provider>  <properties>  <property name="javax.persistence.jdbc.driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>  <property name="javax.persistence.jdbc.url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"/>  <property name="javax.persistence.jdbc.user" value="user"/>  <property name="javax.persistence.jdbc.password" value="password"/>  <!-- 其他属性 -->  </properties>  </persistence-unit>  
</persistence>

3.使用EntityManager操作实体

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("myPersistenceUnit");  
EntityManager em = emf.createEntityManager();  
em.getTransaction().begin();  User user = new User();  
user.setName("John Doe");  
em.persist(user);  em.getTransaction().commit();  
em.close();  
emf.close();

4.查询实体:

String jpql = "SELECT u FROM User u WHERE u.name = :name";  
TypedQuery<User> query = em.createQuery(jpql, User.class);  
query.setParameter("name", "John Doe");  
List<User> users = query.getResultList();

这篇关于数据访问:JPA的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132473

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

安卓链接正常显示,ios#符被转义%23导致链接访问404

原因分析: url中含有特殊字符 中文未编码 都有可能导致URL转换失败,所以需要对url编码处理  如下: guard let allowUrl = webUrl.addingPercentEncoding(withAllowedCharacters: .urlQueryAllowed) else {return} 后面发现当url中有#号时,会被误伤转义为%23,导致链接无法访问

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav