通过委托增强Spring数据存储库

我最近写了几篇有关Kotlin代表团的文章。通过这样做，我实现了一种将其应用于Spring Data存储库的有用方法。这将使Spring Data在提供定制路线的同时继续散布一些魔力。这篇文章中显示的代码在Kotlin中，但仍然与Java有关。

这篇文章使用R2DBC，但是内容足够通用，可以应用于任何Spring Data模块。

如果您在这些领域没有太多的背景知识，那么在Kotlin中使用Spring Data R2DBC和类委托读取异步RDBMS访问将是有益的。

作为回顾。 Spring Data提供的魔力是什么？

Spring Data允许您编写一个仅需要定义所需查询的接口。然后它将完成创建实现和为您注入依赖项的所有工作。看起来像这样：

 @Repository  interface PersonRepository : R2dbcRepository<Person, Int> { @Query ( "SELECT * FROM people WHERE age > $1" ) fun findAllByAgeGreaterThan(age: Int): Flux<Person>  }

由于正在使用Spring Data R2DBC，因此尚不完全支持完全推断的查询。这就是为什么手动写出查询的原因。

不利的一面是它正在基于接口创建实现。因此，如果要进行任何类型的自定义，则需要自己创建接口的实例，注入其依赖关系并实现每个查询。例如：

 class PersonRepositoryImpl( private val entity: RelationalEntityInformation<Person, Int>, private val databaseClient: DatabaseClient, converter: R2dbcConverter, private val accessStrategy: ReactiveDataAccessStrategy  ) : SimpleR2dbcRepository<Person, Int>(entity, databaseClient, converter, accessStrategy), PersonRepository { override fun findAllByAgeGreaterThan(age: Int): Flux<Person> { val mapper: StatementMapper.TypedStatementMapper<Person> = accessStrategy.statementMapper.forType(entity.javaType) val selectSpec: StatementMapper.SelectSpec = mapper .createSelect(entity.tableName) .withProjection(accessStrategy.getAllColumns(entity.javaType)) .withCriteria(Criteria.where( "age" ).greaterThan(age)) val operation: PreparedOperation<*> = mapper.getMappedObject(selectSpec) return databaseClient.execute().sql(operation).`as`(entity.javaType).fetch().all() }  }

是的，该查询代码可能很糟糕，我相信您可以做得更好。你明白我的意思。

可以通过委派基于您的接口实现的Spring仓库来消除创建此类的麻烦。然后，您可以添加所需的所有自定义。

在Kotlin中，这看起来像：

 @Repository  class DelegatingPersonRepository( private val delegate: PersonRepository) : PersonRepository by delegate { override fun <S : Person> save(objectToSave: S): Mono<S> { // override `save` implementation } // any other overrides (kotlin provides delegated implementations)  }

在Java中，这比较麻烦，但仍然可以轻松实现：

 @Repository  public class DelegatingPersonRepository implements PersonRepository { private final PersonRepository delegate; public DelegatingPersonRepository(PersonRepository delegate) { this .delegate = delegate; } @Override public Flux<Person> findAllByAgeGreaterThan( int age) { return delegate.findAllByAgeGreaterThan(age); } @Override public <S extends Person> Mono<S> save(S entity) { // override `save` implementation } // all other implementations of `PersonRepository` functions  }

在这两个版本中， DelegatingPersonRepository调用PersonRepository定义的findAllByAgeGreaterThan的实现。到目前为止，还没有直接花费精力来编写查询数据库的功能。

使用DelegatingPersonRepository ，所有未覆盖的函数调用将委托给Spring创建的PersonRepository的实现。

对于像我这样的人，他真的不喜欢将SQL查询放在一起并编写所有转换代码。通过这种方式使用委派确实可以使您充分利用Spring Data的优势，同时仍然为您提供自定义结果的空间。您节省的代码量实际上可能不是那么大。但是，将其组合在一起所需的工作量大大减少了。让Spring为您完成所有繁重的工作！