java流写入数据库_成为Java流大师

java流写入数据库

SQL一直是一种声明性语言，而Java长期以来势在必行。 Java流改变了游戏规则。通过本动手文章编写您的方式，并学习如何使用Java流对RDBMS数据库执行声明性查询，而无需编写任何SQL代码。您会发现，Java流和SQL命令的动词之间有着惊人的相似性。

本文是五分之四，另外还有一个GitHub存储库，其中包含每个单元的说明和练习。

第1部分：创建流第2部分：中级操作第三部分：终端操作 第4部分：数据库流 第5部分：使用流创建数据库应用程序

当您熟悉Streams的操作时，您可能已经注意到与SQL构造的相似之处。它们中的一些或多或少直接映射到Stream操作，例如LIMIT和COUNT 。开源项目Speedment利用这种相似性，使用纯Java提供对任何关系数据库的类型安全访问。

我们是Speedment开源项目的贡献者，我们将描述Speedment如何允许我们使用数据库作为流源，并使用来自任何数据库表的行向管道提供数据。

如上图所示，Speedment将建立与数据库的连接，然后可以将数据传递给应用程序。由于Speedment会分析基础数据库并自动生成域模型所需的所有实体类，因此无需为数据库条目编写任何代码。当您不必为要使用的每个表手动编写和维护实体类时，它可以节省大量时间。

Sakila数据库

为了本文和练习的方便，我们使用MySQL示例数据库Sakila作为我们的数据源。 Sakila数据库为老式电影租赁业务建模，因此包含诸如Film和Actor之类的表。数据库的实例部署在云中，并且可以公开访问。

速度管理器

在Speedment中，数据库表的句柄称为
Manager 。管理器是自动生成的代码的一部分。

Manager充当数据库表的句柄，并且可以充当流源。 在这种情况下，每一行都对应一个Film实例。

通过调用以下内容实例化“加速Manager ：

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

注意：speedment是可以从ApplicationBuilder获得的实例（下一篇文章中有关此主题的更多信息）。

如果调用了FilmManager::stream ，则结果是一个Stream ，我们可以自由地对其应用任何中间或终端操作。首先，我们将收集列表中的所有行。

 List<Film> allFilms = films.stream().collect(toList());

 FilmImpl { filmId = 1 , title = ACADEMY DINOSAUR, …  FilmImpl { filmId = 2 , title = ACE GOLDFINGER, …  FilmImpl { filmId = 3 , title = ADAPTATION HOLES, … FilmImpl { filmId = , title = ADAPTATION HOLES, …  …

过滤和计数

让我们看一个简单的示例，该示例输出评级为“ PG-13”的电影数量。就像常规Stream ，我们可以过滤出具有正确评分的电影，然后对这些条目进行计数。

 long pg13FilmCount = films.stream() .filter(Film.RATING.equal( "PG-13" )) .count();

 pg13FilmCount: 195

Speedment自定义实现Streams后的一个重要属性是，流能够通过自省来优化自己的管道。看起来Stream会遍历表的所有行，但事实并非如此。相反，Speedment能够将管道转换为传递给数据库的优化SQL查询。这意味着仅将相关的数据库条目提取到流中。因此，在上面的示例中，类似于“ SELECT…FROM film WHERE rating ='PG-13'”，流将自动呈现为SQL。

这种自省要求将匿名lambda的任何使用（不包含与目标列相关的任何元数据）替换为Speedment Fields中的谓词。在这种情况下， Film.RATING.equal(“PG-13”)返回一个将在每个Film上测试的Predicate ，并且仅当该Film的评级为PG-13时才返回true。

虽然，这并不妨碍我们将谓词表示为：

 .filter(f -> f.getRating().equals(“PG- 13 ”))

但这将迫使Speedment获取表中的所有行，然后应用谓词，因此不建议这样做。

寻找最长的电影

这是一个使用max-operator和Field Film.LENGTH查找数据库中最长的电影的Field Film.LENGTH ：

 Optional<Film> longestFilm = films.stream() .max(Film.LENGTH);

 longestFilm:  Optional[FilmImpl {filmId = 141 , title = CHICAGO NORTH, length = 185 , ...}]

寻找三部短片

找到三部短片（我们定义为短于<= 50分钟）可以通过过滤掉50分钟或更短的任何片并挑选出前三个结果来完成。该示例中的谓词查看“长度”列的值，并确定其是否小于或等于50。

 List<Film> threeShortFilms = films.stream() .filter(Film.LENGTH.lessOrEqual( 50 )) .limit( 3 ) .collect(toList());

 threeShortFilms: [ FilmImpl { filmId = 2 , length = 48 ,..}, FilmImpl { filmId = 3 , length = 50 , … }, FilmImpl { filmId = 15 , length = 46 , ...}]

分页分页

如果要在网站或应用程序中显示所有电影，我们可能更希望对项目进行分页，而不是一次（可能）加载数千个条目。这可以通过结合操作skip（）和limit() 。在下面的示例中，我们收集第二页的内容，假设每个“页面”包含25个条目。回想一下，Streams不能保证元素的特定顺序，这意味着我们需要使用sorted-operator定义一个顺序才能使其按预期工作。

 List<Film> filmsSortedByLengthPage2 = films.stream() .sorted(Film.LENGTH) .skip( 25 * 1 ) .limit( 25 ) .collect(toList());

 filmsSortedByLengthPage2:  [FilmImpl { filmId = 430 , length = 49 , …}, …]

注意：通过跳过（25 *（n-1）），可以找到第n页的内容。

注意2：此流将自动呈现为“ SELECT…FROM film ORDER BY length ASC LIMIT？”。 OFFSET？，值：[25，25]”

以“ A”开头的电影按长度排序

我们可以轻松地找到任何以大写字母“ A”开头的电影，并根据其长度（以最短的电影为准）对它们进行排序，如下所示：

 List<Film> filmsTitleStartsWithA = films.stream() .filter(Film.TITLE.startsWith( "A" )) .sorted(Film.LENGTH) .collect(Collectors.toList());

 filmsTitleStartsWithA: [ FilmImpl { filmId= 15 , title=ALIEN CENTER, …, rating=NC- 17 , length = 46 , FilmImpl { filmId= 2 , title=ACE GOLDFINGER, …, rating=G, length = 48 ,  … ]

计算胶片长度的频率表

我们还可以利用groupingBy运算符根据其长度对存储桶中的胶片进行排序，并计算每个存储桶中的胶片总数。这将创建一个所谓的胶片长度频率表。

 Map<Short, Long> frequencyTableOfLength = films.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Film.LENGTH.asShort(), counting() ));

 frequencyTableOfLength: { 46 = 5 , 47 = 7 , 48 = 11 , 49 = 5 , … }

练习题

对于本周的练习，您无需担心连接自己的数据库。相反，我们已经提供了到云中Sakila数据库实例的连接。像往常一样，这些练习可以在此GitHub存储库中找到。本文的内容足以解决第四个单元MyUnit4Database 。相应的
Unit4Database接口包含JavaDocs，它们描述MyUnit4Database方法的预期实现。

 public interface Unit4Database { /** * Returns the total number of films in the database. * * @param films manager of film entities * @return the total number of films in the database */ long countAllFilms(FilmManager films);

提供的测试（例如Unit4MyDatabaseTests ）将充当自动评分工具，让您知道您的解决方案是否正确。

到目前为止，我们仅涉及数据库流的内容。下一篇文章将允许您使用纯Java编写独立的数据库应用程序。编码愉快！

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Per Minborg

Julia·古斯塔夫森（Julia Gustafsson）

资源资源

GitHub开源项目加速

Speedment Stream ORM 初始化程序
GitHub存储库“ hol-streams”
文章第1部分：创建流第2部分：中级操作第3部分：终端机操作

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/11/become-a-master-of-java-streams-database-streams.html

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