JAVAARCHIVEBOOKS Telegram 315
От JDBC до Spring Data: часть 2

В этом посте расскажу про популярные модули Spring Data и подскажу важный нюанс при изучении Hibernate.

Spring Data JPA

Hibernate вызвал вау-эффект тем, что взял на себя маппинг и простейшие SQL запросы.

Spring Data JPA пошёл дальше и избавил разработчика от унылых конфигов и возни с сессиями, плюс генерирует более сложные SQL запросы.

Всё очень круто (без шуток), но есть нюанс.

Ванильный Hibernate подразумевает, что пользователь знаком с деталями реализации — умело работает с кэшами 1 и 2 уровня, различает persist/save/merge, использует нужные типы данных и тд.

А вот JPA определяет только интерфейс доступа к данным. Поэтому в Spring Data JPA многие хибернейт фичи не используются.

Пример — ленивая загрузка коллекций и кэш 1 уровня. Spring Data в общем случае при каждом обращении к репозиторию создаёт новую сессию. Кэширования в итоге нет, а при загрузке коллекций ловим эксепшн.

Кэш 2 уровня и EntityGraph поправят ситуацию, но это уже продвинутый уровень:) Недостаточно пользоваться абстракцией "репозиторий", надо знать и Hibernate, и как Spring использует Hibernate.

Практический совет — если что-то читаете по хибернейту, уточняйте, как это работает в Spring Data и работает ли вообще.

Для простых сервисов Spring Data JPA существенно упрощает жизнь. Для сложных тоже, но требует больше знаний.

Spring Data JDBC

— альтернатива Spring Data JPA. Под капотом у него JDBC без посредничества Hibernate.

Интерфейс такой же — пользователь работает с репозиторием и размечает классы аннотациями типа @Id или @Column.

JDBC проще, у него нет кэшей, ленивой загрузки, каскадных операций и автоматического сохранения. Код становится предсказуемым, но многие вещи нужно делать явно.

Отдельного внимания заслуживает работа с зависимыми сущностями в DDD стиле. А в этом докладе показан наглядный пример и больше различий Spring Data JPA/JDBC.

Важный момент! Не путайте две библиотеки:
🌸 Spring JDBC упрощает работу с соединениями. Запросы, маппинг сущностей, управление транзакциями пишет разработчик
🌹 Spring Data JDBC даёт следующий уровень абстрации — репозиторий. Работа c запросами, маппингом и транзациями упрощается за счёт аннотаций

MyBatis

часто упоминается как альтернатива Hibernate. Называет себя persistence framework, а не ORM, но занимается тем же — помогает писать меньше кода по перегону данных между БД и приложением.

Основное отличие MyBatis от хибернейта — все SQL-запросы пишутся явно, и внутри можно писать if и foreach блоки.

MyBatis в целом ничего, но редко встречается. Причины просты:
Нет Spring Data модуля, только Spring Boot Starter. Писать руками нужно гораздо больше
В MyBatis есть аннотации, но документация и большинство статей используют XML. Выглядит несовременно👨‍🦳

Итого

⭐️ Spring Data * берёт на себя конфиги, работу с сессиями, генерацию некоторых запросов
⭐️ Spring Data JPA упрощает работу с Hibernate
⭐️ Spring Data JDBC предлагает похожий интерфейс, но на основе JDBC
⭐️ MyBatis для тех, кто хочет чего-то другого

Что выбрать?

Функционально Spring Data JPA/JDBC и MyBatis похожи, но со своими нюансами. Адекватных и современных бенчмарков в интернете нет. Статьи вроде "Hibernate vs MyBatis" очень поверхностные, не тратьте на них время.

На практике выбор делается почти случайно. Что затащат в проект на старте, то и используется:)

#полезное



tgoop.com/javaarchivebooks/315
Create:
Last Update:

От JDBC до Spring Data: часть 2

В этом посте расскажу про популярные модули Spring Data и подскажу важный нюанс при изучении Hibernate.

Spring Data JPA

Hibernate вызвал вау-эффект тем, что взял на себя маппинг и простейшие SQL запросы.

Spring Data JPA пошёл дальше и избавил разработчика от унылых конфигов и возни с сессиями, плюс генерирует более сложные SQL запросы.

Всё очень круто (без шуток), но есть нюанс.

Ванильный Hibernate подразумевает, что пользователь знаком с деталями реализации — умело работает с кэшами 1 и 2 уровня, различает persist/save/merge, использует нужные типы данных и тд.

А вот JPA определяет только интерфейс доступа к данным. Поэтому в Spring Data JPA многие хибернейт фичи не используются.

Пример — ленивая загрузка коллекций и кэш 1 уровня. Spring Data в общем случае при каждом обращении к репозиторию создаёт новую сессию. Кэширования в итоге нет, а при загрузке коллекций ловим эксепшн.

Кэш 2 уровня и EntityGraph поправят ситуацию, но это уже продвинутый уровень:) Недостаточно пользоваться абстракцией "репозиторий", надо знать и Hibernate, и как Spring использует Hibernate.

Практический совет — если что-то читаете по хибернейту, уточняйте, как это работает в Spring Data и работает ли вообще.

Для простых сервисов Spring Data JPA существенно упрощает жизнь. Для сложных тоже, но требует больше знаний.

Spring Data JDBC

— альтернатива Spring Data JPA. Под капотом у него JDBC без посредничества Hibernate.

Интерфейс такой же — пользователь работает с репозиторием и размечает классы аннотациями типа @Id или @Column.

JDBC проще, у него нет кэшей, ленивой загрузки, каскадных операций и автоматического сохранения. Код становится предсказуемым, но многие вещи нужно делать явно.

Отдельного внимания заслуживает работа с зависимыми сущностями в DDD стиле. А в этом докладе показан наглядный пример и больше различий Spring Data JPA/JDBC.

Важный момент! Не путайте две библиотеки:
🌸 Spring JDBC упрощает работу с соединениями. Запросы, маппинг сущностей, управление транзакциями пишет разработчик
🌹 Spring Data JDBC даёт следующий уровень абстрации — репозиторий. Работа c запросами, маппингом и транзациями упрощается за счёт аннотаций

MyBatis

часто упоминается как альтернатива Hibernate. Называет себя persistence framework, а не ORM, но занимается тем же — помогает писать меньше кода по перегону данных между БД и приложением.

Основное отличие MyBatis от хибернейта — все SQL-запросы пишутся явно, и внутри можно писать if и foreach блоки.

MyBatis в целом ничего, но редко встречается. Причины просты:
Нет Spring Data модуля, только Spring Boot Starter. Писать руками нужно гораздо больше
В MyBatis есть аннотации, но документация и большинство статей используют XML. Выглядит несовременно👨‍🦳

Итого

⭐️ Spring Data * берёт на себя конфиги, работу с сессиями, генерацию некоторых запросов
⭐️ Spring Data JPA упрощает работу с Hibernate
⭐️ Spring Data JDBC предлагает похожий интерфейс, но на основе JDBC
⭐️ MyBatis для тех, кто хочет чего-то другого

Что выбрать?

Функционально Spring Data JPA/JDBC и MyBatis похожи, но со своими нюансами. Адекватных и современных бенчмарков в интернете нет. Статьи вроде "Hibernate vs MyBatis" очень поверхностные, не тратьте на них время.

На практике выбор делается почти случайно. Что затащат в проект на старте, то и используется:)

#полезное

BY Уютное сообщество джавистов


Share with your friend now:
tgoop.com/javaarchivebooks/315

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Today, we will address Telegram channels and how to use them for maximum benefit. A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” Each account can create up to 10 public channels According to media reports, the privacy watchdog was considering “blacklisting” some online platforms that have repeatedly posted doxxing information, with sources saying most messages were shared on Telegram.
from us


Telegram Уютное сообщество джавистов
FROM American