spring data jpa-由mybatis切换

最近重构以前写的服务，最大的一个变动是将mybatis切换为spring data jpa，切换的原因很简单，有两点：第一、它是spring的子项目能够和spring boot很好的融合，没有xml文件（关于这一点hibernate似乎也很符合）；第二、简单优雅，比如不需要写SQL、对分页有自动化的支持等等，基于以上两点开始了重构之路。在这之前了解了一下hibernate、mybatis和spring data jpa的区别，在这里也简单的记录一下：Hibernate的O/R Mapping实现了POJO 和数据库表之间的映射，以及SQL 的自动生成和执行；Mybatis则在于POJO 与SQL之间的映射关系，通过ResultMap对SQL的结果集进行映射；Spring Data jpa是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架，容易上手,通过命名规范、注解查询简化查询操作。这三者都是ORM框架，但是mybatis可能并没有那么典型，原因就是mybatis映射的是SQL的结果集，另外hibernate和spring data jpa都是jpa（Java Persistence API，是从JDK5开始提供的，用来描述对象 <--> 关系表映射关系，并持久化的标准）的一种实现，从这一点上将这两者是一种并列的关系，spring data jpa用户手册上有这么一句话Improved compatibility with Hibernate 5.2.，这说明，spring data jpa又是hibernate的一个提升，下边先通过一个SQL：select * from User where name like '?' and age > ?的例子说明一下这三者在执行时候的区别：
首先看hibernate：

public interface UserDao{
    List findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String firstName,Integer age);
}

public class UserDaoImpl implements UserDao{
    @Override
    public List findByFirstNameAndAge(String firstName, Integer age) {
        //具体hql查找："from User where name like '%'"+firstName + "and age > " + age;
        return hibernateTemplateMysql.execute(new HibernateCallback() {
            @Override
            public Object doInHibernate(Session session) throws HibernateException {
                String hql = "from User where name like '?' and age > ?";
                Query query = session.createQuery(hql);
                query.setParameter(0, firstName+"");
                query.setParameter(1, age);
                return query.uniqueResult();
            }
        });
    }
}

其次是mybatis：

@Mapper
public interface UserMapper {
    Increment findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String name,int age);
}



    select
      u.*
    from
      user u
    
       u.name like ?1 and u.age>?2
    

	

    
    
    

最后是spring data jpa:

public interface UserDao extends JpaRepository{
    List findByNameLikeAndAgeGreaterThan(String name,Integer age);
}
//为了增加代码的可读性可以使用注解的方式，这样方法的命名就不需要严格按照规范
@Query("select * from User u where u.name like ?1 and u.age>?2")

通过上边代码的对比我们可以发现spring data jpa只要按照规范使用起来非常简单，下边是spring data jpa方法的命名规范：其他的可以参考用户手册

Keyword	Sample	JPQL snippet
And	findByLastnameAndFirstname	… where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2
Or	findByLastnameOrFirstname	… where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2
Is,Equals	findByFirstname,findByFirstnameIs,findByFirstnameEquals	… where x.firstname = ?1
Between	findByStartDateBetween	… where x.startDate between ?1 and ?2
LessThan	findByAgeLessThan	… where x.age < ?1
LessThanEqual	findByAgeLessThanEqual	… where x.age <= ?1
GreaterThan	findByAgeGreaterThan	… where x.age > ?1
GreaterThanEqual	findByAgeGreaterThanEqual	… where x.age >= ?1
After	findByStartDateAfter	… where x.startDate > ?1
Before	findByStartDateBefore	… where x.startDate < ?1
IsNull	findByAgeIsNull	… where x.age is null
IsNotNull,NotNull	findByAge(Is)NotNull	… where x.age not null
Like	findByFirstnameLike	… where x.firstname like ?1
NotLike	findByFirstnameNotLike	… where x.firstname not like ?1
StartingWith	findByFirstnameStartingWith	… where x.firstname like ?1(parameter bound with appended %)
EndingWith	findByFirstnameEndingWith	… where x.firstname like ?1(parameter bound with prepended %)
Containing	findByFirstnameContaining	… where x.firstname like ?1(parameter bound wrapped in %)
OrderBy	findByAgeOrderByLastnameDesc	… where x.age = ?1 order by x.lastname desc
Not	findByLastnameNot	… where x.lastname <> ?1
In	findByAgeIn(Collection ages)	… where x.age in ?1
NotIn	findByAgeNotIn(Collection ages)	… where x.age not in ?1
True	findByActiveTrue()	… where x.active = true
False	findByActiveFalse()	… where x.active = false
IgnoreCase	findByFirstnameIgnoreCase	… where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1)

下边记录一下切换的服务的后台架构，分为四层：controller、service、repository以及mapper，这样在修改的时候只修改repository即可，并添加新的层dao层，这样只要通过repository的切换就可以快速的实现spring data jpa和mybatis的快速切换，甚至可以同时使用这两个框架，从框架层面解决了切换的问题之后，由于spring data jpa的更新和添加是相似的两个方法，所以把所有的添加、批量添加、更新和批量更新抽象为以下的两个方法：

@Repository
public class CommonRepository {

    @PersistenceContext
    protected EntityManager entityManager;

    /**
     * 添加和批量添加数据
     * @param lists
     */
    @Transactional
    public void batchAddCommon(List lists){
        int size =  lists.size();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            entityManager.persist(lists.get(i));
            if (i % 100 == 0 || i == (size - 1)) {
                entityManager.flush();
                entityManager.clear();
            }
        }
    }

    /**
     * 数据的批量更新
     * @param lists
     */
    @Transactional
    public void batchUpdate(List lists) {
        int size =  lists.size();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            entityManager.merge(lists.get(i));
            if (i % 100 == 0 || i == (size - 1)) {
                entityManager.flush();
                entityManager.clear();
            }
        }
    }
}

从这一点上讲spring data jpa会比mybatis要强很多，因为以上两个方法可以实现所有资源的更新和添加操作，而mybatis则需要为每一个资源实体去写添加、批量添加、更新和批量更新等，这会很麻烦。以下是切换过程中一些有记录意义的SQL，罗列一下：

    //修改方法和删除方法都需要添加@Modifying，占位符是从1开始而不是开始的
    @Modifying
    @Query("update table n  set n.column1 =?1 where n.column2 = ?2")
    Integer updateObject(String one,String two);
	
    @Modifying
    @Query("delete from table n where n.column1 = ?1")
    Integer getObject(String one);
	
    //查询某一个字段的时候需要制定相应的类型，select全量数据的使用直接使用别名n即可，原生的SQL需要使用n.*
    @Query("select n.column1 as String from table n where n.column2 is null or n.column2 =''")
    List getObject();


   //原生SQL，进行了连表操作，并且查询了满足数组条件
    @Query(value="select  s.*, i.* from table1 s, table2 i where  i.column1 = s.column1  and i.column1 in (?1)  order by s.id desc", nativeQuery = true)
    List getObject(List arry);

在切换的使用遇到一个比较复杂的SQL，涉及联表、查询参数变量、in、case when、分页、group by等，下边给出mybatis和spring data jpa的写法：

    
        select
        DISTINCT (i.column1),
        SUM(CASE WHEN i.column7=#{column7} THEN 1 ELSE 0 END) used,
        sum(CASE WHEN i.column7 IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) not_used
        from
        table1 i,
        table2 s
        
			
				and s.column2 = #{column2}
			
			
				and s.column3 = #{column3}
			
			
				and i.column4 like '${column4}%'
			
			
				and i.column5 like '${column5}%'
			
			
				and i.column6 like '${column6}%'
			
			and  s.column1 = i.column1
        
        GROUP BY column1
        having used =0 and not_used>0
        ORDER BY s.id DESC
        
            limit #{page} , #{size}
        
    

spring data jpa方式：

    public Page