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02.panda dorado jpa

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Bing edited this page Jul 27, 2018 · 1 revision

简介

panda-dorado-jpa模块是对panda-jpa模块的扩张，集成与它。为了更好的与dorado相关API无缝集成。例如Page、Criteria等。支持在实体类主从表没有有建关系的其况下，零代码实现跨表查询。当然，如果你就是想用spring-data-jpa，也是完全可以，由于我已经集成了spring-data-jpa，所以可以直接使用。

目标与特色

目标

简化JPA相关API，增强代码的可读性，提示开发效率。对于一个mis系统，可能90%以上的代码都是围绕着数据的操作，优化数据操作API，对提升项目开发效率是非常有效的。

特色

  • 智能适配多数据源
  • 极简设计
  • 方法链式调用
  • 结构化API设计

智能适配多数据源

当你对实体类进行增删改查的时候，不需要关心实体类是属于哪一个数据源，这些对用户是完全透明，内部会智能帮我们判断。

极简设计

数据密集性系统，往往90%以上的代码是数据库操作有关。所以简化API是极为重要。首先，所以的API入口只有一个，且通过一个名字极短的工具类提供-JpaUitl。看如下例子(数据的增删改)： 以前的话

	@DataResolver
	@Transactional
	public void oldSave(List<User> users) {
	  EntityManager em = ......
	  for (User user : users) {
	    EntityState state = EntityUtils.getState(user);
	      if (EntityState.NEW.equals(state)) {
	        em.persist(user);
	      } else if (EntityState.MODIFIED.equals(state)) {
	        em.merge(user);
	      } else if (EntityState.DELETED.equals(state)) {
		em.merge(user);
		em.remove(user);
	      }
	  }
	}

现在的话

	@DataResolver
	@Transactional
	public void save(List<User> users) {
	  JpaUtil.save(users);
	}

方法链式调用

为结构化查询体功能条件。代码更连贯，增强可读性。 如下(分页+过滤栏+部分字段查询+动态条件+固定条件+排序)：

	@DataProvider
	@Transactional(readOnly = true)
	public void load(Page<User> page, Criteria criteria, String deptId) {
		JpaUtil
		  .linq(User.class)
		  .select("id", "name", "age")
		  .where(criteria)
                  .addIf(deptId)
		    .equal("deptId", deptId)
	          .endIf()
		  .gt("age", 18)
		  .or()
		    .isTrue("married")
		    .and()
		      .ge("salary", 5000)
		      .le("salary", 2000)
		    .end()
		  .end()
		  .desc("createAt", "name")
		  .paging(page);
		/**********************************************************************************************************************************************
		 * 当deptId为空时，近似于：select id, name, age from user where arg > 18 and (married=1 or salary >= 5000 and salay <= 2000 order by createat desc, name desc)   
		 * 当deptId不为空时，近似于：select id, name, age from user where deptid = xxx arg > 18 and (married=1 or salary >= 5000 and salay <= 2000 order by createat desc, name desc)
         ********************************************************************************************************************************************/
	}

结构化API设计

当我们查询条件很复杂的时候，基于JPA Criteria API 构造条件，简直是场灾难。API不直观，完全没有可读性。而结构化的API能很大程度改善这个问题，因为它的整体代码结构与SQL相仿，单比SQL更优雅，条件的代码书写像语法树一样。如下（递归条件定义）：

	...
    ...
    .equal ...
    .ge ...
    .or()
      .equal ...
      .ge ...
      .and()
        .equal ...
        .ge ...
    ...
    ...

示例

  1. 查询所有数据
	JpaUtil.linq(User.class).list();
    或者
	JpaUtil.findAll(User.class);
  1. 按固定条件查询数据
	JpaUtil
          .linq(User.class)
          .equal("age", 18)
          .ge("salary", 5000)
          .or()
      	    .isTrue("married")
            .equals("deptId", "001")
          .end()
          .list();
      /******************************************************************
	   * 近似于：select * from user where arg = 18 and salay >= 5000 and (married=1 or deptid = '001')   
       ******************************************************************/
  1. 按动态条件查询数据
	JpaUtil
    	  .linq(User.class)
          .addIf(xxx)
            .equal("age", 18)
          .endIf()
          .select("id", "name")
          .list();
  1. 查询部分实体属性
	JpaUtil
    	  .linq(User.class)
          .select("id", "name")
          .list();
  1. 查询所有数据
	JpaUtil.linq(User.class).list();
    或者
	JpaUtil.findAll(User.class);
  1. 分页查询数据
	JpaUtil.linq(User.class).paging(page);
  1. 过滤栏查询数据
	JpaUtil.linq(User.class).where(criteria).paging(page);
  1. 查询一条数据
	User user = JpaUtil.linq(User.class).equals("id", "001").findOne();
    或者
	User user = JpaUtil.getOne(User.class, "001");
  1. 查询数据条数
	Long count = JpaUtil.linq(User.class).count();
  1. 判断数据存在
	boolean isExists = JpaUtil.linq(User.class).exists();
  1. 标准持久化数据
	JpaUtil.persist(user);
  1. 标准批量持久化数据
	JpaUtil.persist(users);
  1. 批量智能保存数据（根据EntityState执行对应的persist、merge和remove）
	JpaUtil.save(users);
  1. 标准更新数据
	JpaUtil.merge(user);
  1. 标准批量更新数据
	JpaUtil.merge(users);
  1. 标准删除数据
	JpaUtil.remove(user);
  1. 标准批量删除数据
	JpaUtil.remove(users);
  1. 条件批量更新数据
	JpaUtil
    	  .linu(User.class)
    	  .le("age", 18)
          .set("salary", 0)
          .update();
  1. 条件批量删除数据
	JpaUtil
    	  .lind(User.class)
    	  .le("age", 18)
          .delete();
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