使用Java Streams查询数据库

在本文中,您将了解如何编写纯Java应用程序,这些应用程序能够使用来自现有数据库的数据,而无需编写一行SQL(或类似的语言,如HQL),也无需花费大量时间将所有内容组合在一起。在应用程序准备好之后,您将学习如何使用in-JVM-acceleration(仅添加两行代码)加速超过1,000倍的延迟性能。

在本文中,我们将使用Speedment,它是一种JavastreamORM,可以直接从数据库模式生成代码,并可以自动将JavaStreams呈现为SQL,允许您使用纯Java编写代码。

您还将发现,数据访问性能可以通过直接从RAM运行流的in-JVM-memory技术显著提高。

示例数据库

我们将使用来自MySQL的示例数据库Sakila。它有电影、演员、类别等表格,可以免费下载 here.

步骤 1: 连接到数据库

我们将开始配置pom。您可以在这里找到使用Speedment Initializer的xml文件,点击 here下载. 您将得到带有主文件夹的项目。java文件自动生成。

接下来,解压项目文件夹zip文件,打开命令行,然后转到解压文件夹(pom所在的文件夹).xml文件)。

接下来,执行命令行:

mvn speedment:tool

这将启动加速工具,并提示您输入许可证密钥。选择“Start Free”,您将自动免费获得许可证。现在您可以连接到数据库并开始:

步骤 2: 生产代码

从数据库加载模式数据之后,可以通过按“Generate”按钮生成完整的Java领域模型。

这只需要一两秒钟。

步骤 3: Write the Application Code

与步骤2中的域模型一起,将自动生成Speedment实例的构建器。打开main.java文件,并将main()方法中的代码替换为以下代码片段:

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()

.withPassword("sakila-password") // Replace with your own password

.build();

接下来,我们将编写一个应用程序来打印所有的电影。诚然,这是一个小应用程序,但是我们将在本文中对其进行改进。

// Obtains a FilmManager that allows us to

// work with the "film" table

FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);

// Create a stream of all films and print

// each and every film

films.stream()

.forEach(System.out::println);

是不是很简单?

在运行时,Java流将自动执行幕后的SQL。为了实际查看呈现的SQL代码,请修改我们的应用程序构建器并启用使用流日志类型的日志记录:

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()

.withPassword("sakila-password")

.withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM)

.build();

这是运行应用程序时SQL代码的样子:

SELECT

`film_id`,`title`,`description`,`release_year`,

`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,

`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`

FROM

`sakila`.`film`,

values:[]

呈现的SQL代码可能因所选择的数据库类型而异(例如MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、MS SQL Server、DB2、AS400等)。这些变化是自动的。

上面的代码将产生以下输出(为了简洁而缩短):

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }

FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...}

FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...}

...

步骤 4: 过滤

高速流支持包括过滤器在内的所有流操作。假设我们只过滤那些超过60分钟的电影。这可以通过向我们的应用程序添加这一行代码来实现:

films.stream()

.filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))

.forEach(System.out::println);

SQL:

SELECT

`film_id`,`title`,`description`,`release_year`,

`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,

`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,

`last_update`

FROM

`sakila`.`film`

WHERE

(`length` > ?),

values:[60]

生成的输出:

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }

FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...}

FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}

过滤器可以结合创建更复杂的表达式如下所示:

films.stream()

.filter(

Film.LENGTH.greaterThan(60).or(Film.LENGTH.lessThan(30))

)

.forEach(System.out::println);

这将返回所有小于30分钟或大于1小时的影片。检查您的日志文件,您将看到这个流也被呈现给SQL。

Step 5:控制顺序

默认情况下,流中元素出现的顺序是未定义的。要定义特定的顺序,您可以对流应用一个sort()操作,如下所示:

films.stream()

.filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))

.sorted(Film.TITLE)

.forEach(System.out::println);

Rendered SQL:

SELECT

`film_id`,`title`,`description`,`release_year`,

`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,

`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,

`last_update`

FROM

`sakila`.`film`

WHERE

(`length` > ?)

ORDER BY

`length` ASC,

values:[60]

输出:

FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...}

FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,}

FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..}

...

您还可以组合多个排序器来定义主顺序、次顺序等等。

films.stream()

.filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))

.sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed()))

.forEach(System.out::println);

将按长度顺序(升序)和标题顺序(降序)对电影元素进行排序。您可以组合任意数量的字段。

NB:如果要按升序组合两个或多个字段,应该使用字段的method.comparator()。

I.e. rather than just

步骤 6: 分页和避免大对象块

通常,人们希望对结果进行分页,以避免使用不必要的大型对象块。假设我们希望每页看到50个记录,我们可以编写以下通用方法:

private static final int PAGE_SIZE = 50;

public static Stream page(

Manager manager,

Predicate predicate,

Comparator comparator,

int pageNo

) {

return manager.stream()

.filter(predicate)

.sorted(comparator)

.skip(pageNo * PAGE_SIZE)

.limit(PAGE_SIZE);

}

此实用程序方法可以使用任何过滤器来分页任何表,并按任何顺序对其进行排序。

例如,调用:

page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3)

将返回一个超过60分钟的电影流,并按显示第三页的标题进行排序(跳过150部电影并显示以下50部电影)。

Rendered SQL:

SELECT

`film_id`,`title`,`description`,`release_year`,

`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,

`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,

`last_update`

FROM

`sakila`.`film`

WHERE

(`length` > ?)

ORDER BY

`title` ASC

LIMIT ? OFFSET ?,

values:[60, 50, 150]

Generated output:

FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...}

FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... }

FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...}

...

同样,如果我们使用另一种数据库类型,SQL代码会略有不同。

步骤 7: In-JVM-Memory 加速

由于在初始化器中使用了标准配置,所以pom.xml中启用了in - jvm -memory加速文件。要在应用程序中激活加速,只需修改初始化代码如下:

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()

.withPassword("sakila-password")

.withBundle(InMemoryBundle.class)

.build();

// Load data from the database into an in-memory snapshot

app.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();

现在,表流将直接从RAM中提供,而不是呈现sql查询。内存中的索引也会加速过滤、排序和跳过。内存中的表和索引都是堆外存储的,因此它们不会增加垃圾收集的复杂性。

在我的笔记本电脑(Mac Pro,15英寸,2015年中期,16 GB,i7 2.2 GHz),查询延迟降低了流的因素超过1000,我计算匹配过滤和排序的电影流相比,针对标准安装运行的MySQL数据库(版本5.7.16)在我的本地机器上运行。

总结

在本文中,您已经了解了使用纯Java流查询现有数据库是多么容易。您还看到了如何使用in-JVM-memory stream技术加速对数据的访问。Sakila数据库和Speedment都是免费下载和使用的,所以自己试试吧。

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