hibernate跨数据库，columnDefinition不可移植性改造方案

背景&问题描述

很多项目选择jpa/hibernate，更多是为了代码的可移植性，不限制数据库的选择。特别是toB的业务系统，不同的客户，要求用不同的数据库。特别近几年，大力倡导软件国产化，国产数据库也在崛起，很多政府、国企、电力、银行在数据库的选择上，纷纷转向国产数据库。也许mybatis+mysql很香，但是代码可移植性却成了toB\toG软件类平台的关键竞争力。
hibernate，在字段定义，很多人都喜欢用columnDefinition注解去定义表的DDL，可能是曾经留下来的习惯吧。以前的hibernate对数据库字段及数据库移植性支持的比较差，像json、time、blob等一些特殊字段类型，表字段注释等支持的不好，为了方便，大家基本都会用columnDefinition注解直接去定义表，columnDefinition注解属性定义的ddl是不可移植性的，导致了整个项目不能跨数据库自动创建表。
下文讲解columnDefinition字段的替代方案。

解决方案

以mysql为例

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@Colum(columnDefinition="decimal(15,2) comment '产品单价' default 1.5 ")

• 字段注释
  需要将hibernate升级到5.6版本以上
  字段注释使用注解org.hibernate.annotations.Comment
  @Comment("产品单价")
• 字段长度、精度
  字段长度使用javax.persistence.Column注解中的length属性，精度使用scale
  @Column(length=15,scale=2)
• 字段默认值
  字段默认值使用org.hibernate.annotations.ColumnDefault注解
  注意：字符型，需要加单引号
  @ColumnDefault("1.5")
• 大字段类型
  大字段处理用javax.persistence.Lob，同时加注解@javax.persistence.Basic(fetch = FetchType.LAZY)懒加载，避免加载大数据，导致性能很差
  对应数据库text\blob字段等

    @Column
    @Lob
    @Basic(fetch = FetchType.LAZY)

• 时间类
  时间类型字段使用注解javax.persistence.Temporal
  通过传入注解参数TemporalType类型，可以指定时间类型
  

@Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) // 时间戳
@Temporal(TemporalType.DATE) // 日期
@Temporal(TemporalType.TIME) // 时间

• json类型
  json数据，如果数据库不支持json类型，hibernate会默认转为varchar类型，并且长度默认为255，对于json数据，通常都是大字段，下期将改造方案。

@TypeDef(name = "json", typeClass = JsonStringType.class)
public class Test {
  @Type(type = "json")
  private TestModel testModel;
}

@Type(type = "json") 其含义是将当前表格列映射成“Hibernate Types”中的 JsonStringType类型。JsonStringType进一步将对应的数据实体映射成VARCHAR类型。

hibernate支持json字段类型，可参考
•https://github.com/vladmihalcea/hibernate-types

注意事项

• 汉字编码长度不同
  不同数据库编码对字符长度的定义不一致，比如，mysql，varchar(20)可以存放20个汉字，而sqlserver相同的字段定义只能存放10个汉字。建议在定义表字段时，取大不取小，考虑汉字占位符；
• 参数限制
  传参不能超过2100条，条数不能超过1000条，in参数不能超过1000条（SqlServer、oracle都有这个限制）
  对于一些表参数传递，尽可能用关联查询，推荐使用querydsl做关联查询，避免大量参数传递
• 唯一键名称重复限制
  mysql中，唯一键就是索引，在同一个表，索引名称不能重复，而SqlServer是有唯一键，是整库内，所有唯一键名称不能重复。建议在建唯一键时，不填写索引name,hibernate会自动生产不重复name
  @Table(uniqueConstraints = {@UniqueConstraint(columnNames = {"name", "age"})})