前言:
现在兄弟们对“jpa执行sql语句”大概比较关注,姐妹们都需要知道一些“jpa执行sql语句”的相关文章。那么小编在网上收集了一些对于“jpa执行sql语句””的相关资讯,希望姐妹们能喜欢,咱们快快来了解一下吧!sqltoy开源地址:
1、github:
2、gitee:
3、idea 插件(可直接在idea中检索安装):
心中理想的ORM框架应该是什么?
个人的观念是:JPA+更加灵活高效的sql组织和执行机制,任何单独强调jpa和mybatis都是有失偏颇的。
1、互联网项目很多人认为JPA就足够了(常问jpa够好了为什么有人还在鼓吹mybatis),忽视了面向管理端和数据统计分析时场景的复杂性,有人说jpa有qsl也可以写原生sql,但真的还不够强!
2、ToB的项目很多人认为mybatis灵活便于sql优化,但希望普通的单表操作能跟jpa一样,因此产生了mybatis的各种plus,甚至plus plus!
3、更有甚者:强调jooq模式用对象实现sql,简单查询的对象式并无过错,但复杂的其实就矫枉过正了,sql本身就是一个普世的语言,在客户端调试完再转成java对象模式,修改的时候再转成sql再调试,这种过程本质而言就是自虐,开发懂sql、产品懂sql、测试懂sql,变成对象模式就只有开发自己懂!
总之:我们希望有JPA那种对象式的简单直接,也想要有sql的灵活高效。
sqltoy-orm 正是为解决上述问题而产生的
1、sqltoy有jpa式的对象操作,且针对jpa的一些不足进行了加强
2、sqltoy的sql 充分考虑了开发、调试、变更、后期维护的全过程,让sql更加接近于客户端调试完的结果
3、sqltoy不是简单地重复jpa和优化mybatis,而是针对性能优化和统计分析提供了独特新颖的解决思路,你会第一次了解到缓存翻译、分页优化、快速分页、并行查询、行列转换等极为有帮助的特性(当然分库分表等人人皆知的功能自然也是支持的)。
sqltoy的对象操作介绍,通过框架中的SqlToyLazyDao完成交互
StaffInfoVO staffInfo = new StaffInfoVO(); //保存 sqlToyLazyDao.save(staffInfo); //删除 sqlToyLazyDao.delete(new StaffInfoVO("S2007")); //update 针对jpa的缺陷进行了改进 //public Long update(Serializable entity, String... forceUpdateProps); // 这里对photo 属性进行强制修改,其他为null自动会跳过 sqlToyLazyDao.update(staffInfo, "photo"); //深度修改,不管是否null全部字段修改 sqlToyLazyDao.updateDeeply(staffInfo); List<StaffInfoVO> staffList = new ArrayList<StaffInfoVO>(); StaffInfoVO staffInfo = new StaffInfoVO(); StaffInfoVO staffInfo1 = new StaffInfoVO(); staffList.add(staffInfo); staffList.add(staffInfo1); //批量保存或修改 sqlToyLazyDao.saveOrUpdateAll(staffList); //批量保存 sqlToyLazyDao.saveAll(staffList); ............... sqlToyLazyDao.loadByIds(StaffInfoVO.class,"S2007") //唯一性验证 sqlToyLazyDao.isUnique(staffInfo, "staffCode"); //提供了独特的updateFetch功能,查询、锁定、修改并返回修改后的结果 // 适用于高并发、高度一致性场景,如:库存台账、财务资金帐实时扣减、叠加等 public List updateFetch(final QueryExecutor queryExecutor, final UpdateRowHandler updateRowHandler);sqltoy支持代码中对象查询和直接写sql
// sqltoy中统一的规则是xml中的sqlId 或者直接传具体的sql语句,而不是only xml public <T extends Serializable> List<T> findBySql(final String sqlOrNamedSql, final T entity);
//带缓存翻译的代码中动态条件查询,xml中的功能用代码基本都可以实现,xml一般用于复杂查询public PaginationModel<StaffInfoVO> findStaff(PaginationModel<StaffInfoVO> pageModel, StaffInfoVO staffInfoVO) { return sqlToyLazyDao.findEntity(StaffInfoVO.class, pageModel, EntityQuery.create() .where("#[staffName like :staffName]#[and createTime>=:beginDate]#[and createTime<=:endDate]") .values(staffInfoVO) // 将性别代码通过缓存转变成中文名称 .translates(new Translate("dictKeyName").setColumn("sexTypeName") .setCacheType("SEX_TYPE").setKeyColumn("sexType")) //通过缓存显示员工所在机构的名称 .translates(new Translate("organIdName").setColumn("organName") .setKeyColumn("organId")));}//演示代码中非直接sql模式设置条件模式进行记录修改public Long updateByQuery() { return sqlToyLazyDao.updateByQuery(StaffInfoVO.class, EntityUpdate.create().set("createBy", "S0001") .where("staffName like ?").values("张"));}//代码中非直接sql模式设置条件模式进行记录删除sqlToyLazyDao.deleteByQuery(StaffInfoVO.class, EntityQuery.create() .where("status=?").values(0));通过上面的介绍说明sqltoy在常规的crud领域是跟jpa、mybatis(plus)对等的,一些细节因篇幅不做详细介绍,而不是only sql、only xml!因为下面的篇幅更多会以xml和sql形式表达,上面不铺垫一下容易误解sqltoy就必须是sql必须是xml。sqltoy在sql编写方式上跟客户端(dbeaver) 上极为一致,让sql极为简洁、直观、便于后期维护
sqltoy的缓存翻译极大的提升性能同时简化sql,性能还需要对比吗?
sqltoy拥有极致的分页优化快速分页:@fast() 实现先取单页数据然后再关联查询,极大提升速度分页优化器:page-optimize 让分页查询由两次变成1.3~1.5次(用缓存实现相同查询条件的总记录数量在一定周期内无需重复查询sqltoy的分页取总记录的过程不是简单的select count(1) from (原始sql);而是智能判断是否变成:select count(1) from 'from后语句', 并自动剔除最外层的order bysqltoy支持并行查询:parallel="true",同时查询总记录数和单页数据,大幅提升性能在极特殊情况下sqltoy分页考虑是最优化的,如:with t1 as (),t2 as @fast(select * from table1) select * from xxx 这种复杂查询的分页的处理,sqltoy的count查询会是:with t1 as () select count(1) from table1, 如果是:with t1 as @fast(select * from table1) select * from t1 ,count sql 就是:select count(1) from table1并行查询:同时执行多个查询,提升性能
String[] paramNames = new String[] { "userId", "defaultRoles", "deployId", "authObjType" };Object[] paramValues = new Object[] { userId, defaultRoles, DEPLOY_ID,GROUP };List<QueryResult<TreeModel>> list = super.parallQuery( Arrays.asList( ParallQuery.create().sql("webframe_searchAllModuleMenus").resultType(TreeModel.class), ParallQuery.create().sql("webframe_searchAllUserReports").resultType(TreeModel.class)), paramNames, paramValues);数据旋转无限极分组统计(含汇总求平均),算法配置简单又跨数据库!同比环比sqltoy支持哪些数据库?
1、oracle 11g+
2、db2 9.5+,建议从10.5 开始
3、mysql(mariadb/innosql)支持5.6、5.7、8.0 版本
4、postgresql(greenplum) 支持9.5 以及以上版本
5、sqlserver 2012+
6、sqlite
7、DM达梦数据库
8、elasticsearch 只支持查询,版本支持5.7+版本,建议使用7.3以上版本
9、clickhouse
10、oceanBase
11、guassdb
12、tidb
13、kingbase
14、mongodb (只支持查询)
15、sybase_iq 支持15.4以上版本,建议使用16版本
sqltoy 还有什么特点?
因为篇幅原因,这里只介绍这么多,至于sqltoy还有什么特点,不要用only思维(介绍A就哦只能A,介绍B,哦只能B),希望用开放式思维去看待,sqltoy拥有极致的动态sql、奇特的缓存翻译、巧妙的分页优化等等,你想其他的常规功能能差吗?
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