ORM “杀器”之 JOOQ
ORM “杀器”之 JOOQ
IN 后端编程,JAVA,敏捷开发,数据库
JOOQ是啥?
JOOQ 是基于Java访问关系型数据库的工具包,轻量,简单,并且足够灵活,可以轻松的使用Java面向对象语法来实现各种复杂的sql。对于写Java的码农来说ORMS再也熟悉不过了,不管是Hibernate或者Mybatis,都能简单的使用实体映射来访问数据库。但有时候这些 ‘智能’的对象关系映射又显得笨拙,没有直接使用原生sql来的灵活和简单,而且对于一些如:joins,union, nested selects等复杂的操作支持的不友好。JOOQ 既吸取了传统ORM操作数据的简单性和安全性,又保留了原生sql的灵活性,它更像是介于 ORMS和JDBC的中间层。对于喜欢写sql的码农来说,JOOQ可以完全满足你控制欲,可以是用Java代码写出sql的感觉来。就像官网说的那样 :
get back in control of your sql
这货有啥优点
JOOQ 目前在国内还是很小众,第一次听说这玩意还是通过stream 大神的推荐。对于从SSH成长起来的猿类来说,心里也会质疑 “这玩意用的人那么少,靠不靠谱” ,“会不会有很多坑要踩”。通过对着官方文档写了几个demo,顿时心生敬畏,一个念头冲到脑袋 ” 这东西一定会火”,于是果断在项目中使用。在使用过程中也会遇到各种小问题,通过帮助手册和DEMO都能最终解决。相对于Hibernate或者其他ORMS的,JOOQ的编程模式有很大不同,强大的Fluent API使用起来非常方便和流畅。现在我们的项目(MaxWon)使用JOOQ已经在生产环境运行了很长的一段时间,从来没花太多时间折腾在数据访问层上面。对于开发来说感受最深的就是这货真的很简单很灵活,正如文章标题那样,这是一个‘杀器’。下面是我总结的几点,个人愚见。
- DSL(Domain Specific Language )风格,代码够简单和清晰。遇到不会写的sql可以充分利用IDEA代码提示功能轻松完成。
- 保留了传统ORM 的优点,简单操作性,安全性,类型安全等。不需要复杂的配置,并且可以利用Java 8 Stream API 做更加复杂的数据转换。
- 支持主流的RDMS和更多的特性,如self-joins,union,存储过程,复杂的子查询等等。
- 丰富的Fluent API和完善文档。
- runtime schema mapping 可以支持多个数据库schema访问。简单来说使用一个连接池可以访问N个DB schema,使用比较多的就是SaaS应用的多租户场景。
如何使用
具体怎么使用官网文档说的其实已经很详细了,爱学习的同学可以参阅一下。下面我根据实际项目中使用的过程讲述JOOQ的入门使用方法。
环境
描述 | 名称 |
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平台 | JDK 1.8 |
maven | 3.3.9 |
JOOQ | 3.7.3 |
RDS | Mysql 5.7 |
mysql-connector | 5.1.39 |
maven依赖配置如下:
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<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jooq</groupId>
<artifactId>jooq</artifactId>
<version>${jooq.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jooq</groupId>
<artifactId>jooq-meta</artifactId>
<version>${jooq.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jooq</groupId>
<artifactId>jooq-codegen</artifactId>
<version>${jooq.version}</version>
</dependency>
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代码生成
目前官方提供了通过java org.jooq.util.GenerationTool
来生成映射代码,但过程还是有点繁琐,这里就不演示了。还好万能的maven插件帮助我们解决了这个问题。
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<profiles>
<profile>
<id>jooq</id>
<properties />
<activation>
<property>
<name>jooq</name>
</property>
</activation>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.jooq</groupId>
<artifactId>jooq-codegen-maven</artifactId>
<version>${jooq.version}</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>generate</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<configuration>
<jdbc>
<driver>${jdbc.driver}</driver>
<url>${jdbc.url}</url>
<user>${jdbc.user}</user>
<password>${jdbc.password}</password>
</jdbc>
<generator>
<database>
<name>org.jooq.util.mysql.MySQLDatabase</name>
<includes>.*</includes>
<excludes />
<inputSchema>${jdbc.database.name}</inputSchema>
<forcedTypes>
<forcedType>
<name>BOOLEAN</name>
<types>(?i:TINYINT(\s*\(\d+\))?(\s*UNSIGNED)?)</types>
</forcedType>
</forcedTypes>
</database>
<generate>
<deprecated>false</deprecated>
</generate>
<target>
<packageName>com.maxleap.jooq.data.jooq</packageName>
<directory>src/main/java</directory>
</target>
<generate>
<pojos>false</pojos>
<daos>false</daos>
</generate>
</generator>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</profile>
</profiles>
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配置目标数据库schema信息后运行
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$ mvn clean install -Djooq
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如果一切顺利的话,在项目目录下会看到JOOQ自动生成的代码
使用数据库的schema信息,JOOQ会自动生成对应的Java Record,这样就可以使用Record来操作对应的数据库和表,不需任何其他的关系映射配置。
下面展示使用JOOQ 增删改查的例子
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public class JOOQTest {
private DSLContext dslContext;
@Before
public void before() {
this.dslContext = getDSLContext();
}
@Test
public void insert() {
MyStore store = new MyStore();
store.setName("foo");
store.setAddress("mars No. 1989");
StoreRecord storeRecord = dslContext.newRecord(Tables.STORE, store);
storeRecord.insert();
dslContext.insertInto(Tables.STORE)
.set(Store.STORE.NAME, "bar")
.set(Store.STORE.ADDRESS, "eclipse No.1891")
.execute();
}
@Test
public void find() {
dslContext.selectFrom(Tables.STORE)
.where(Store.STORE.NAME.eq("foo"))
.fetchInto(MyStore.class)
.stream()
.forEach(myStore -> System.out.println(myStore.getName()));
}
@Test
public void update() {
dslContext.update(Tables.STORE)
.set(Store.STORE.ADDRESS, "sun No.1988")
.where(Store.STORE.ID.eq(UInteger.valueOf(1)))
.execute();
}
@After
public void after() {
dslContext.delete(Tables.STORE);
}
private DSLContext getDSLContext() {
try {
Connection connection =
DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://2.mysql.myself:3306/app_maker", "mars","mars");
return DSL.using(connection, SQLDialect.MYSQL)
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
public static class MyStore {
private String name;
private String address;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getAddress() {
return address;
}
public void setAddress(String address) {
this.address = address;
}
}
}
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首先根据mysql connection 信息构造DSLContext,然后使用它来对数据库进行增删改查操作。对于具体方法我就不解释了,懂一点sql我相信都应该能看懂。
上面例子可以窥探出JOOQ DSL 语法风格以及JOOQ的基本使用方法,通过代码可以so easy 的在脑子里映射出对应的sql语句,感觉就像直接写sql一样。但JOOQ和sql不同之处在于它保证了你写的sql语法正确性和类型安全,如果配上IDEA代码提示功能,那就更加完美了,再难写的sql只要 . 一下就会有完整的代码提示。
查看DSL类源码看以看到里面大概有14000多行代码,都是静态方法,里面包含JOOQ支持的各种DB操作。对于常用的的场景使用DSLContext一般都能满足需求,但是对于是一些复杂的需求,如创建一个临时表,column别名,table别名,schema 动态设置,就必须使用DSL来进行操作。
JOOQ最令人满意的就是在实际使用过程中解决问题的灵活性。下面将展示获取商品(prodcut)和商品评论(comment)总量逻辑。product 和comment 是通过product_id 关联。
直接上码
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List<MyProduct> products = dslContext.select()
.from(Tables.PRODUCT)
.leftJoin(DSL.table(
DSL.select(Comment.COMMENT.PRODUCT_ID, DSL.count().as("comment_num"))
.from(Tables.COMMENT)
.where(Comment.COMMENT.PRODUCT_ID.in(ids))
.groupBy(Comment.COMMENT.PRODUCT_ID)
).as("c1")
)
.on(Product.PRODUCT.ID.eq(DSL.field(DSL.name("c1",
Comment.COMMENT.PRODUCT_ID.getName()),UInteger.class)))
.where(Product.PRODUCT.ID.in(ids))
.fetch()
.map(record -> {
MyProduct product = record.into(MyProduct.class);
return product;
});
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下面是原生sql的版本
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select * from `product` as `prod`
left outer join
(select `comment`.`product_id`,count(*) as `comment_num` from `comment`
where `commment`.`product_id`=?
group by `comment`.`product_id`
)
as `c1`
on `prod`.`id`=`c1`.`product_id`
where `prod`.`id`=?;
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通过上面代码的对比可以看出JOOQ既享受了Java封装带来的便捷又保留了原生sql的灵活。
集成数据源
目前流行的数据源DHCP和c3p0大家都很熟悉了,没啥讲的。我们的项目使用的是阿里的 Druid,它是一个用于实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析。下面就以Druid为例演示把数据源绑定到JOOQ中
添加maven依赖
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<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.0.20</version>
</dependency>
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还是上面的JOOQTest demo,只需要重写getDSLContext 方法
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private DSLContext getDSLContext() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/app_maker");
dataSource.setUsername("mars");
dataSource.setPassword("mars");
dataSource.setMaxActive(20);
dataSource.setMaxWait(20_000);
dataSource.setMinIdle(0);
dataSource.setTestOnBorrow(true);
dataSource.setTestWhileIdle(true);
dataSource.setInitialSize(1);
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(1000*60*10);
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60*1000);
dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20);
dataSource.setValidConnectionChecker(new MySqlValidConnectionChecker());
ConnectionProvider connectionProvider = new DataSourceConnectionProvider(dataSource)
Configuration configuration = new DefaultConfiguration()
.set(connectionProvider)
.set(SQLDialect.MYSQL);
return DSL.using(configuration);
}
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具体Druid配置可以参考官方文档。
事务
JOOQ 官方提供了 TransactionProvider 对事务的支持,只需要在创建DSLContext的时候设置一下。代码如下:
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ConnectionProvider connectionProvider = new DataSourceConnectionProvider(dataSource)
TransactionProvider transactionProvider = new DefaultTransactionProvider(connectionProvider, false);
Configuration configuration = new DefaultConfiguration()
.set(connectionProvider)
.set(transactionProvider)
.set(SQLDialect.MYSQL);
return DSL.using(configuration);
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下面展示事务的使用
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@Test
public void transaction() {
dslContext.transaction(configuration -> {
DSL.using(configuration).update(Tables.STORE)
.set(Store.STORE.ADDRESS, "transaction test1")
.where(Store.STORE.ID.eq(UInteger.valueOf(1)))
.execute();
DSL.using(configuration).update(Tables.STORE)
.set(Store.STORE.ADDRESS, "transaction test1")
.where(Store.STORE.ID.eq(UInteger.valueOf(2)))
.execute();
int i = 1/0;
});
}
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没错就这么简单,只需要把需要用事务的代码包在transaction里面,假如有异常发生,业务会自动回滚。需要注意一点的是必须使用configuration 重新构建context,要不然不会生效,这也是我为什么没有使用官方提供的事务管理器。正常的项目中一个业务需要组合若干个service 方法来完成,而官方提供的默认事务管理器就需要把所有业务写在一个方法中,这在实际应用中显然是不合理的。幸好JOOQ抽象了事务管理,这样我们就可以集成第三方的事务管理器。
以大家都熟悉的Spring事务管理器为例。添加依赖
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<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context</artifactId>
<version>4.1.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-jdbc</artifactId>
<version>4.1.2.RELEASE</version>
</dependency>
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TransactionAwareDataSourceProxy proxy = new TransactionAwareDataSourceProxy(druidDataSource);
DataSourceTransactionManager txMgr = new DataSourceTransactionManager(druidDataSource);
Configuration configuration = new DefaultConfiguration()
.set(new DataSourceConnectionProvider(proxy))
.set(new SpringTransactionProvider(txMgr))
.set(SQLDialect.MYSQL);
return DSL.using(configuration);
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public class SpringTransactionProvider implements TransactionProvider {
private static final JooqLogger log = JooqLogger.getLogger(SpringTransactionProvider.class);
DataSourceTransactionManager txMgr;
public SpringTransactionProvider(DataSourceTransactionManager txMgr){
this.txMgr = txMgr;
}
@Override
public void begin(TransactionContext ctx) {
log.debug("Begin transaction");
TransactionStatus tx = txMgr.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
ctx.transaction(new SpringTransaction(tx));
}
@Override
public void commit(TransactionContext ctx) {
log.debug("commit transaction");
txMgr.commit(((SpringTransaction) ctx.transaction()).tx);
}
@Override
public void rollback(TransactionContext ctx) {
log.debug("rollback transaction");
txMgr.rollback(((SpringTransaction) ctx.transaction()).tx);
}
}
public class SpringTransaction implements Transaction {
final TransactionStatus tx;
SpringTransaction(TransactionStatus tx) {
this.tx = tx;
}
}
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集成完后 transaction 测试方法就可以这样写了
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@Test
public void transaction(){
dslContext.transaction(configuration -> {
dslContext.update(Tables.STORE) //共用同一个context
.set(Store.STORE.ADDRESS, "transaction test3")
.where(Store.STORE.ID.eq(UInteger.valueOf(1)))
.execute();
dslContext.update(Tables.STORE)
.set(Store.STORE.ADDRESS, "transaction test4")
.where(Store.STORE.ID.eq(UInteger.valueOf(2)))
.execute();
int i = 1/0;
});
}
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其他特性
JOOQ还有很多其他有意思的特性 如对其他语言的支持,数据导出,存储过程,JPA支持等等,感兴趣的可以参阅一下文档。说到文档,不得不说开发者对JOOQ的用心,简单、详细、美观是最直接的感受,并且还有丰富的demo示例,对于编程新手来说上手使用也是手到擒来。
下面我就抱砖引玉,通过demo简单介绍一下ExecuteListener 的使用。ExecuteListener 可以看作是一个JOOQ执行的观察者,它可以监控SQL执行的整个生命周期。并且可以通过执行上下文,做一些个性化的操作。下面SlowQueryListener类的作用就是收集sql执行过程的慢查询日志。
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class SlowQueryListener extends DefaultExecuteListener {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SlowQueryListener.class);
StopWatch watch;
@Override
public void executeStart(ExecuteContext ctx) {
super.executeStart(ctx);
watch = new StopWatch();
}
@Override
public void executeEnd(ExecuteContext ctx) {
try{
super.executeEnd(ctx);
if (watch.split() > 1_000_000_000L) {//记录执行时间超过1s的操作
ExecuteType type = ctx.type();
StringBuffer sqlBuffer = new StringBuffer();
if(type == ExecuteType.BATCH) {
for(Query query:ctx.batchQueries()) {
sqlBuffer.append(query.toString()).append("\n");
}
}else {
sqlBuffer.append(ctx.query() == null ? "blank query ":ctx.query().toString());
}
watch.splitInfo(String.format("Slow SQL query meta executed : [ %s ]",
sqlBuffer.toString() ));
}
}catch (Exception e) {
logger.error(" SlowQueryListener has occur,fix bug ",e);
}
}
}
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在初始化DSLContext 的时候把SlowQueryListener配置进去 代码如下:
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Configuration configuration = new DefaultConfiguration()
.set(new DataSourceConnectionProvider(proxy))
.set(new SpringTransactionProvider(txMgr))
.set(SQLDialect.MYSQL)
.set(DefaultExecuteListenerProvider.providers(new SlowQueryListener()));//配置执行监听器
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执行时间超过1s的sql,会打印如下日志
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Slow SQL query meta executed : [ call ama_procedure.ama_app('57a013edaa150a000101ffca') ]: Total: 3.644s
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写在最后
对于在国内占了大半边天的Hibernate/Mybatis,JOOQ还是一个小清新,很多人对它都还陌生。通过上面的简单介绍,也许对你有一点帮助。无论是强大的数据转换能力还是处理业务的灵活性,简洁性,都会带来一些不一样的体验。如果你已经厌倦了ORMS的开发模式,正好又接手一个新的项目,JOOQ也许是一个不错的选择。
作者信息
本文系力谱宿云 LeapCloud旗下MaxLeap团队_数据服务组 成员:马传林【原创】
– 力谱宿云 LeapCloud 首发 –
马传林,从事开发工作已经有多年。当前在MaxLeap数据服务组担任开发工程师,主要负责MaxWon服务器开发。