使用Java流查询数据库

在本文中，您将学习如何编写纯Java应用程序，这些应用程序能够处理现有数据库中的数据，而无需编写单行SQL（或类似的语言，例如HQL），也无需花费数小时将所有内容放在一起。准备好应用程序之后，您将通过仅添加两行代码来学习如何使用JVM内加速将延迟性能提高1000倍以上。

在本文中，我们将使用Speedment，它是一个Java流ORM，可以直接从数据库模式生成代码，并且可以自动将Java Streams直接呈现为SQL，从而使您可以用纯Java编写代码。

您还将发现，通过直接在RAM中运行流的JVM内存技术可以显着提高数据访问性能。

示例数据库

我们将使用来自MySQL的示例数据库Sakila。它具有称为电影，演员，类别等的表格，可以在此处免费下载。

步骤1：连接到数据库

我们将开始使用可以在此处找到的Speedment Initializer配置pom.xml文件。按“下载”，您将获得带有自动生成的Main.java文件的项目文件夹。

查询数据库

接下来，解压缩项目文件夹的zip文件，打开命令行，转到解压缩的文件夹（pom.xml文件所在的文件夹）

查询数据库

然后，输入以下命令：

mvn speedment:tool

这将启动Speedment工具并提示您输入许可证密钥。选择“开始免费”，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使用：

查询数据库

步骤2：产生程式码

一旦从数据库中加载了模式数据，就可以通过按下“ Generate”按钮来生成完整的Java域模型。

查询数据库

这只需要一两秒钟。

步骤3：编写应用程序代码

与步骤2中的域模型一起，自动生成了Speedment实例的构建器。打开Main.java文件，并使用以下代码段替换main()方法中的代码：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password") // Replace with your own password.build();

接下来，我们将编写一个可以打印所有电影的应用程序。诚然，这是一个很小的应用程序，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);

这不是很简单吗？

运行时，Java流将在后台自动呈现为SQL。为了真正看到呈现的SQL代码，请修改我们的应用程序构建器并启用使用
STREAM日志类型：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password").withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM).build();

这是运行应用程序时SQL代码的外观：

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:[]

根据您选择的数据库类型（例如MySQL，MariaDB，PostgreSQL，Oracle，MS SQL Server，DB2，AS400等），呈现的SQL代码可能有所不同。这些变化是自动的。

上面的代码将产生以下输出（为简洁起见，以下简称）：

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：使用筛选器

Speedment流支持所有Stream操作，包括过滤器。假设我们只想过滤那些长于60分钟的电影。这可以通过将以下代码行添加到我们的应用程序中来完成：

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .forEach(System.out::println);

呈现的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]

产生的输出：

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...}
FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}

过滤器可以组合以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);

这将返回所有短于30分钟或长于1小时的电影。检查您的日志文件，您还将看到此Stream也呈现为SQL。

步骤5：定义元素的顺序

默认情况下，元素在流中出现的顺序是不确定的。要定义特定的订单，您可以应用
对这样的流sorted()操作：

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)).sorted(Film.TITLE).forEach(System.out::println);

呈现的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]

产生的输出：

FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...}
FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,}
FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..}
...

您还可以组成多个排序器来定义主要顺序，次要顺序等。

films.stream().filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)).sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed())).forEach(System.out::println);

这将按LENGTH顺序（升序）然后按TITLE顺序（降序）对影片元素进行排序。您可以组成任意数量的字段。

注意：如果要按升序组成两个或多个字段，则应使用该字段的方法
.comparator() 。即
sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator()))而不是 sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE))

步骤6：分页并避免大对象块

通常，人们希望分页结果以避免使用不必要的大对象块。假设我们希望每页看到50个元素，我们可以编写以下通用方法：

private static final int PAGE_SIZE = 50;public static <T> Stream<T> page(Manager<T> manager,Predicate<? super T> predicate,Comparator<? super T> 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ANY过滤器来分页ANY表，并按ANY顺序对其进行排序。

例如，调用：

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

将返回长度超过60分钟的电影流，并按标题显示第三页（即跳过150部电影并显示以下50部电影）。

呈现的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]

产生的输出：

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，如果我们使用其他数据库类型，则SQL代码将略有不同。

步骤7：JVM中的内存加速

由于在初始化程序中使用了标准配置，因此在pom.xml文件中启用了In-JVM内存加速。要在应用程序中激活加速，只需修改初始化代码，如下所示：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder().withPassword("sakila-password").withBundle(InMemoryBundle.class).build();// Load data from the database into an in-memory snapshotapp.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();

现在，表流将直接从RAM提供，而不是呈现SQL查询。内存索引也将加快筛选，排序和跳过。内存中表和索引都存储在堆外，因此它们不会增加垃圾回收的复杂性。

在我的笔记本电脑（Mac Book Pro，15英寸，2015年中，16 GB，i7 2.2 GHz）上，对于我计算与过滤器匹配的电影和经过分类的电影流，与对在本地计算机上运行的MySQL数据库（版本5.7.16）的标准安装。