java流写入数据库_成为Java流大师–第4部分：数据库流

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-02-25 03:59 74阅读 0赞

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][Link 1] ，另外还有一个[GitHub存储库，][Link 1]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][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。

![format_png][]*下表显示了Speedment如何在SQL流和Java流之间进行映射。*

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。

![format_png 1][]

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。

![format_png 2][]

*`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);

![format_png 3][]

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。

### 下一篇 ###

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！

### s ###

Per Minborg  
  
Julia·古斯塔夫森（Julia Gustafsson）

### 资源资源 ###

GitHub开源项目[加速][Speedment]

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

> 翻译自: [https://www.javacodegeeks.com/2019/11/become-a-master-of-java-streams-database-streams.html][https_www.javacodegeeks.com_2019_11_become-a-master-of-java-streams-database-streams.html]

java流写入数据库

[Link 1]: https://github.com/speedment/hol-streams
[Speedment]: https://github.com/speedment/speedment
[format_png]: /images/20230209/ff22407c657d4b93b9b51c5c4838be0a.png
[format_png 1]: /images/20230209/38bc1286fc7441cf9df1a36a83bf5e53.png
[format_png 2]: /images/20230209/1d76742dafdb4708ad4980b54cc9ef88.png
[format_png 3]: http://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly93d3cuamF2YWNvZGVnZWVrcy5jb20vd3AtY29udGVudC91cGxvYWRzLzIwMTkvMTEvNF80LnBuZw?x-oss-process=image/format,png
[Link 2]: https://speedment.com/download/
[1]: https://minborgsjavapot.blogspot.com/2019/10/become-master-of-java-streams-part-1.html
[2]: https://minborgsjavapot.blogspot.com/2019/10/become-master-of-java-streams-part-2.html
[3]: https://minborgsjavapot.blogspot.com/2019/10/become-master-of-java-streams-part-3.html
[https_www.javacodegeeks.com_2019_11_become-a-master-of-java-streams-database-streams.html]: https://www.javacodegeeks.com/2019/11/become-a-master-of-java-streams-database-streams.html