介绍

Hibernate简化了CRUD操作，尤其是在处理实体图时。 但是任何抽象都有其代价，而Hibernate也不例外。 我已经讨论了获取策略和了解Criteria SQL查询的重要性，但是您可以做更多的事情来统治JPA。 这篇文章是关于控制Hibernate代表您调用的SQL语句计数的。

在ORM工具如此流行之前，所有数据库交互都是通过显式SQL语句完成的，而优化主要针对慢速查询。

Hibernate可能给人一种错误的印象，即您不必担心SQL语句。 这是一个错误和危险的假设。 Hibernate应该减轻域模型的持久性，而不是使您摆脱任何SQL交互。

使用Hibernate，您可以管理实体状态转换，然后转换为SQL语句。 生成的SQL语句的数量受当前的获取策略，条件查询或集合映射影响，您可能并不总是能获得所需的结果。 忽略SQL语句是有风险的，最终可能会给整个应用程序性能带来沉重的负担。

我是同行评审的坚定倡导者，但这并不是发现不良的Hibernate使用情况的“必要条件”。 细微的更改可能会影响SQL语句的计数，并且在审核过程中不会引起注意。 同样重要的是，当“猜测” JPA SQL语句时，我觉得我可以使用任何其他帮助。 我要尽可能地实现自动化，这就是为什么我想出一种用于执行SQL语句计数期望的机制的原因。

首先，我们需要一种方法来拦截所有已执行的SQL语句。 我研究了这个主题，很幸运能找到这个出色的数据源代理库。

添加自动验证器

此保护措施旨在仅在测试阶段运行，因此我将其专门添加到“集成测试”弹簧上下文中。 我已经讨论过Spring bean的别名 ，这是使用它的正确时机。

<bean id="testDataSource" class="bitronix.tm.resource.jdbc.PoolingDataSource" init-method="init"destroy-method="close"><property name="className" value="bitronix.tm.resource.jdbc.lrc.LrcXADataSource"/><property name="uniqueName" value="testDataSource"/><property name="minPoolSize" value="0"/><property name="maxPoolSize" value="5"/><property name="allowLocalTransactions" value="false" /><property name="driverProperties"><props><prop key="user">${jdbc.username}</prop><prop key="password">${jdbc.password}</prop><prop key="url">${jdbc.url}</prop><prop key="driverClassName">${jdbc.driverClassName}</prop></props></property>
</bean><bean id="proxyDataSource" class="net.ttddyy.dsproxy.support.ProxyDataSource"><property name="dataSource" ref="testDataSource"/><property name="listener"><bean class="net.ttddyy.dsproxy.listener.ChainListener"><property name="listeners"><list><bean class="net.ttddyy.dsproxy.listener.CommonsQueryLoggingListener"><property name="logLevel" value="INFO"/></bean><bean class="net.ttddyy.dsproxy.listener.DataSourceQueryCountListener"/></list></property></bean></property>
</bean><alias name="proxyDataSource" alias="dataSource"/>

新的代理数据源将装饰现有数据源，从而拦截所有已执行的SQL语句。 该库可以记录所有SQL语句以及实际参数值，这与默认的Hibernate记录不同，该记录只显示一个占位符。

验证器的外观如下：

public class SQLStatementCountValidator {private SQLStatementCountValidator() {}/*** Reset the statement recorder*/public static void reset() {QueryCountHolder.clear();}/*** Assert select statement count* @param expectedSelectCount expected select statement count*/public static void assertSelectCount(int expectedSelectCount) {QueryCount queryCount = QueryCountHolder.getGrandTotal();int recordedSelectCount = queryCount.getSelect();if(expectedSelectCount != recordedSelectCount) {throw new SQLSelectCountMismatchException(expectedSelectCount, recordedSelectCount);}}/*** Assert insert statement count* @param expectedInsertCount expected insert statement count*/public static void assertInsertCount(int expectedInsertCount) {QueryCount queryCount = QueryCountHolder.getGrandTotal();int recordedInsertCount = queryCount.getInsert();if(expectedInsertCount != recordedInsertCount) {throw new SQLInsertCountMismatchException(expectedInsertCount, recordedInsertCount);}}/*** Assert update statement count* @param expectedUpdateCount expected update statement count*/public static void assertUpdateCount(int expectedUpdateCount) {QueryCount queryCount = QueryCountHolder.getGrandTotal();int recordedUpdateCount = queryCount.getUpdate();if(expectedUpdateCount != recordedUpdateCount) {throw new SQLUpdateCountMismatchException(expectedUpdateCount, recordedUpdateCount);}}/*** Assert delete statement count* @param expectedDeleteCount expected delete statement count*/public static void assertDeleteCount(int expectedDeleteCount) {QueryCount queryCount = QueryCountHolder.getGrandTotal();int recordedDeleteCount = queryCount.getDelete();if(expectedDeleteCount != recordedDeleteCount) {throw new SQLDeleteCountMismatchException(expectedDeleteCount, recordedDeleteCount);}}
}

该实用程序与JPA和MongoDB乐观并发控制重试机制一起，是我的db-util项目的一部分。

由于它已经在Maven Central Repository中提供，因此您只需将以下依赖项添加到pom.xml中就可以轻松使用它：

<dependency><groupId>com.vladmihalcea</groupId><artifactId>db-util</artifactId><version>0.0.1</version>
</dependency>

让我们写一个测试来检测臭名昭著的N + 1选择查询问题 。

为此，我们将编写两种服务方法，其中一种受到上述问题的影响：

@Override
@Transactional
public List<WarehouseProductInfo> findAllWithNPlusOne() {List<WarehouseProductInfo> warehouseProductInfos = entityManager.createQuery("from WarehouseProductInfo", WarehouseProductInfo.class).getResultList();navigateWarehouseProductInfos(warehouseProductInfos);return warehouseProductInfos;
}@Override
@Transactional
public List<WarehouseProductInfo> findAllWithFetch() {List<WarehouseProductInfo> warehouseProductInfos = entityManager.createQuery("from WarehouseProductInfo wpi " +"join fetch wpi.product p " +"join fetch p.company", WarehouseProductInfo.class).getResultList();navigateWarehouseProductInfos(warehouseProductInfos);return warehouseProductInfos;
}private void navigateWarehouseProductInfos(List<WarehouseProductInfo> warehouseProductInfos) {for(WarehouseProductInfo warehouseProductInfo : warehouseProductInfos) {warehouseProductInfo.getProduct();}
}

单元测试非常简单，因为它遵循与任何其他JUnit断言机制相同的编码样式。

try {SQLStatementCountValidator.reset();warehouseProductInfoService.findAllWithNPlusOne();assertSelectCount(1);
} catch (SQLSelectCountMismatchException e) {assertEquals(3, e.getRecorded());
}SQLStatementCountValidator.reset();
warehouseProductInfoService.findAllWithFetch();
assertSelectCount(1);

我们的验证器适用于所有SQL语句类型，因此让我们检查以下服务方法正在执行多少个SQL INSERT：

@Override
@Transactional
public WarehouseProductInfo newWarehouseProductInfo() {LOGGER.info("newWarehouseProductInfo");Company company = entityManager.createQuery("from Company", Company.class).getResultList().get(0);Product product3 = new Product("phoneCode");product3.setName("Phone");product3.setCompany(company);WarehouseProductInfo warehouseProductInfo3 = new WarehouseProductInfo();warehouseProductInfo3.setQuantity(19);product3.addWarehouse(warehouseProductInfo3);entityManager.persist(product3);return warehouseProductInfo3;
}

验证器看起来像：

SQLStatementCountValidator.reset();
warehouseProductInfoService.newWarehouseProductInfo();
assertSelectCount(1);
assertInsertCount(2);

让我们检查一下测试日志，以使自己确信其有效性：

INFO  [main]: o.v.s.i.WarehouseProductInfoServiceImpl - newWarehouseProductInfo
Hibernate: select company0_.id as id1_6_, company0_.name as name2_6_ from Company company0_
INFO  [main]: n.t.d.l.CommonsQueryLoggingListener - Name:, Time:1, Num:1, Query:{[select company0_.id as id1_6_, company0_.name as name2_6_ from Company company0_][]}
Hibernate: insert into WarehouseProductInfo (id, quantity) values (default, ?)
INFO  [main]: n.t.d.l.CommonsQueryLoggingListener - Name:, Time:0, Num:1, Query:{[insert into WarehouseProductInfo (id, quantity) values (default, ?)][19]}
Hibernate: insert into Product (id, code, company_id, importer_id, name, version) values (default, ?, ?, ?, ?, ?)
INFO  [main]: n.t.d.l.CommonsQueryLoggingListener - Name:, Time:0, Num:1, Query:{[insert into Product (id, code, company_id, importer_id, name, version) values (default, ?, ?, ?, ?, ?)][phoneCode,1,-5,Phone,0]}

结论

代码审查是一种很好的技术，但是在大规模开发项目中还远远不够。 这就是为什么自动检查至关重要。 一旦编写了测试，您可以放心，将来的任何更改都不会破坏您的假设。

• 代码可在GitHub上获得 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2014/02/hibernate-facts-how-to-assert-the-sql-statement-count.html