| 缩写 | 全称 | 释义 |
|---|---|---|
| C | Client | 客户端，无需考虑服务不可用问题 |
| L | Light | 轻量级，不依赖底层系统，无需安装任何依赖，有Java的地方就能跑 |
| A | Almighty | 全能型，除了基本的CRUD，还具备分表、异步、批处理等能力 |
| P | Performance | 性能高，内部使用缓存和批处理机制减少IO操作，哈希分表减少单个表文件处理的数据量，快速定位数据 |
| 其它 | 无 | 数据可加密，管理访问权限，代码逻辑替代SQL语句的编写 |
客户端的开发其实或多或少会使用到数据库，比如应用埋点的数据记录、用户数据的记录等等。
- 客户端是基本无需考虑高并发带来的数据库压力的，所以大型的数据库根本就用不上；
- 单个用户产生的数据量是可预见的，所以一个小而精悍的数据库就特别合适；
- 少量的数据当然可以自己用文件解决，但是每次写IO流程的开发效率可想而知；
- 关系型数据库基本都是需要编写SQL语句的，使用ClapSQL无需编写任何的SQL语句。
- 需要自定义一个数据实体TestBean，并继承自SQLBean
public class TestBean extends SQLBean {
String key;
String name = "default";
public TestBean(String key) {
this.key = key;
}
public TestBean(String key, String name) {
this.key = key;
this.name = name;
}
@Override
public void setKey(String key) {
this.key = key;
}
@Override
String getKey() {
return key;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getName(){
return name;
}
@Override
boolean isSame(Object another) {
return true;
}
}- 创建使用数据实体TestBean的SQL服务
public class Service extends SQLService<TestBean> {
public Service(String dbPath) {
super(dbPath);
}
private static final Gson GSON = new Gson();
@Override
String encoderRow(TestBean bean) {
/* 方式1 ：将bean封装成json字符串 */
return GSON.toJson(bean);
/* 方式2 ：自定义封装，可被解析成bean对象即可
return bean.getKey();
*/
}
@Override
TestBean decoderRow(String row) {
/* 方式1 ：获取到的数据表中一行json字符串，需要解析成对应的bean对象 */
return GSON.fromJson(row, TestBean.class);
/* 方式2 ：将字符串解析成对应对象
return new TestBean(row);
*/
}
}- 使用Service实现简单的数据库操作
public class Test{
public static void main(String[] args) throws IOException {
String dbName = "db";
String table = "test";
/* 创建数据库服务 */
Service service = new Service(dbName);
/* 删除test表 */
service.dropTable(table);
/* 创建test表 */
service.createTable(table);
/* 测试插入数据 */
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
service.insert(table, new TestBean(i + ""));
}
/* 测试表更新 */
// 按主键更新 : update test set name = 'update(50)' where key = 50;
service.updateByKey(table, new TestBean("50", "update(50)"));
// 按条件和操作更新 : update test set name = 'update' where key > 0;
service.updateByCondition(table,
/* 相当于SQL语句：‘where key > 0’ */
bean -> Integer.parseInt(bean.key) > 0,
/* 相当于SQL语句：‘set name = 'update'’ */
origin -> {
origin.setName("update");
return origin;
});
/* 测试查找数据 */
// 查找全部 : select * from test;
System.out.println("select all size = "+service.selectAll(table).size());
// 按主键查找 : select name from test where key = 50;
System.out.println("select by key = 50 , result = " + service.selectByKey(table, "50").getName());
// 按条件查找 : select * from test where key = 10;
System.out.println("select by key = 10 , size = " +
service.selectByCondition(table, bean -> bean.getKey().equals("10")).size());
/* 测试删除数据 */
// 根据主键删除 : delete test where key = 50;
System.out.println("delete by key = 50 , result = " + service.deleteByKey(table, "50"));
// 根据条件删除 : delete test where key > 50;
System.out.println("delete by key > 50 , size = " + service.deleteByCondition(table,
bean -> Integer.parseInt(bean.getKey()) > 50).size());
// 删除全部 : delete test;
System.out.println("delete all size = " + service.deleteAll(table).size());
}
}- 使用批处理优化批量操作
public class BatchTest{
public static void main(String[] args){
// 测试批处理
SQLBatch<TestBean> batch = new SQLBatch<>(service);
/* 测试批量插入 */
ArrayList<TestBean> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
list.add(new TestBean(i + ""));
}
batch.insertBatch(table, list, respond -> System.out.println("insert into test1 result = " + respond));
/* 测试批量更新 */
batch.updateBatch(table,
bean -> Integer.parseInt(bean.key) > 0,
origin -> {
origin.setName("update by batch");
return origin;
}, null);
/* 测试批量查找 */
batch.selectBatch(table,
bean -> Integer.parseInt(bean.key) >= 0,
respond -> System.out.println("select test1 by batch beans size = " + respond.size()));
/* 测试批量删除 */
batch.deleteBatch(table, bean -> Integer.parseInt(bean.key) >= 0, null);
}
}