12个很棒的Spring数据教程来启动您的数据项目

Spring Data的任务是为数据访问提供一个熟悉且一致的，基于Spring的编程模型，同时仍保留基础数据存储的特殊特征。

它使使用数据访问技术，关系和非关系数据库，map-reduce框架以及基于云的数据服务变得容易。这是一个总括项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些项目是通过与这些令人兴奋的技术背后的许多公司和开发人员共同开发的。（来源）

在本文中，我们提供了Spring Data示例的汇编，可帮助您启动自己的项目。我们涵盖了广泛的主题，从设置环境和创建基础项目到处理各种模块（例如JPA，MongoDB，Redis等）。通过我们简单易懂的教程，您将能够在最短的时间内启动并运行自己的项目。

在此示例中，我们将演示如何配置Spring Framework以使用JPA和Hibernate作为JPA供应商与数据库进行通信。

使用Spring Data的好处是，它消除了许多样板代码，并提供了更清洁，更易读的DAO层实现。此外，它还有助于使代码松散耦合，因此，在不同JPA供应商之间进行切换是配置问题。

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在前面的示例中，我们演示了如何使用Spring Data通过Spring连接到Relational / SQL数据库。在此示例中，我们将看到如何使用Spring Data连接Gemfire。

Gemfire是一个高度可扩展，低延迟的内存中数据管理平台，它以键值形式存储数据。数据可能会保留在磁盘上。 Gemfire提供了自己的一套数据管理工具– gfsh，一个命令行实用工具。

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在前面的示例中，我们演示了如何使用内存NoSQL数据库GemFire配置Spring Data。因此，继续同一系列，在本示例中，我们将演示如何将Spring Data Application连接到基于列的NoSql数据库Apache Cassandra。

Cassandra是一个分布式数据库管理系统，可以通过跨多个数据中心的数据复制来处理大量数据，因此不会出现单点故障。

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在过去的几个示例中，我们一直在将Spring Data与NoSql数据库集成在一起。在此示例中，我们将Spring数据与基于键值的NoSQL数据库Redis集成在一起。

通过公开存储库，Spring Data在执行查询的传统方式上提供了抽象级别。这样，根据底层数据库，用户无需编写查询和调用特定方法。

Redis使用密钥存储数据结构来存储数据。它可以用于存储复杂的数据结构，如列表，集合，哈希等，这就是为什么它也被称为数据结构服务器的原因。

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Spring徽标水平

在本教程中，我将向您展示如何通过使用Spring和MongoDB开发RESTful Web应用程序，而无需实现无聊的统一控制器。

对于RESTful应用程序，我们需要一个主要处理CRUD操作的api。让我给你举个例子，以澄清我上面的句子的意思。假设您有一个REST端点/ products，该端点可以执行与产品相关的操作，例如产品创建，产品更新，产品视图，产品删除或产品搜索。

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在此示例中，我们将演示如何将Spring数据与Apache Solr集成。

Solr是基于Apache Lucene库构建的搜索引擎。它可以与HTTP API之类的REST进行通信，因此，无论调用Solr Server的应用程序中使用的是哪种底层编程语言，它都可以轻松地用作REST-ful Web服务使用。但是，为了这个示例，我们将使用Java作为编程语言，并使用Spring Data作为框架。

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在此示例中，我们将演示如何将Spring Data与MongoDb连接。 MongoDb还是类似于Solr的基于文档的NoSql数据库，我们在上周进行了演示。

Spring Data MongoDb是Spring Data的模块，为MongoDb提供支持。与本系列中演示的其他模块一样，该模块也提供了对派生查询（基于方法名称）和带注释查询的支持。

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弹簧数据徽标

在前面的几个示例中，我们演示了如何配置不同的spring数据模块以及它们对NoSql数据库的支持。在此示例中，我将演示如何通过HTTP将CRUD存储库公开为REST Web服务。

我们将使用MySQL作为该项目的数据库。但是，我们将在此处构建的应用程序将很大程度上独立于所使用的基础数据库技术。这是由于Spring数据模块添加了抽象层。

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在这个例子中，我们将演示如何将基于图形的NoSql数据库Neo4J与Spring Data集成在一起。

Neo4j是使用Java和Scala开发的基于图形的开源NoSQL数据库。像传统的关系数据库一样，Neo4J也支持ACID属性。基于图的数据库可在用例中找到其用途，在这些用例中，重点主要放在领域实体之间的相互关系上，例如匹配，社交网络，路由。

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Elasticsearch是一个高度可扩展的开源，可用于数据存储，文本搜索和分析引擎。每个ElasticSearch实例都称为一个节点，几个节点可以组合在一起组成一个集群。

在本文中，我们将看到如何使用将spring-data和elasticsearch集成在一起的spring-data-elasticsearch模块。

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Spring数据存储库抽象的目标是显着减少实现各种持久性存储的数据访问层所需的样板代码量。如果我们尝试自己实现应用程序的数据访问层，那么最终将获得很多样板代码。

Spring提供的JPA模块不仅消除了样板代码，而且照顾了CRUD操作，为简单的查询提供了内置的实现，执行了分页和审计。使用Spring Data JPA，我们可以编写我们自己的存储库接口，包括自定义finder方法，并且Spring将自动提供实现。在本文中，我们将看到一些Spring Data JPA的示例。

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Couchbase是一个高度可扩展的基于文档的NoSQL数据库。基于文档的NoSQL数据库在键值对的类映射概念上工作。键是唯一可识别的属性，例如字符串，路径等，值是要保存的文档。

Spring Data CouchBase是Spring模块，可帮助我们与CouchBase Database Server集成。与本系列中演示的其他模块一样，该模块也提供了对派生查询（基于方法名称）和带注释查询的支持。

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