Spring-data-jpa详解，全方位介绍。
1. Like表达式
@Query(value = "select name,author,price from Book b where b.name like %:name%")
List<Book> findByNameMatch(@Param("name") String name);
2. 使用Native SQL Query
所谓本地查询，就是使用原生的sql语句（根据数据库的不同，在sql的语法或结构方面可能有所区别）进行查询数据库的操作。
@Query(value = "select * from book b where b.name=?1", nativeQuery = true) List<Book> findByName(String name);
本篇进行Spring-data-jpa的介绍，几乎涵盖该框架的所有方面，在日常的开发当中，基本上能满足所有需求。这里不讲解JPA和Spring-data-jpa单独使用，所有的内容都是在和Spring整合的环境中实现。如果需要了解该框架的入门，百度一下，很多入门的介绍。在这篇文章的接下来一篇，会有一个系列来讲解mybatis，这个系列从mybatis的入门开始，到基本使用，和spring整合，和第三方插件整合，缓存，插件，最后会持续到mybatis的架构，源码解释，重点会介绍几个重要的设计模式，这样一个体系。基本上讲完之后，mybatis在你面前就没有了秘密，你能解决mybatis的几乎所有问题，并且在开发过程中相当的方便，驾轻就熟。
大致整理一个提纲：
1、Spring-data-jpa的基本介绍；
2、和Spring整合；
3、基本的使用方式；
4、复杂查询，包括多表关联，分页，排序等；
现在开始：
1、Spring-data-jpa的基本介绍：JPA诞生的缘由是为了整合第三方ORM框架，建立一种标准的方式，百度百科说是JDK为了实现ORM的天下归一，目前也是在按照这个方向发展，但是还没能完全实现。在ORM框架中，Hibernate是一支很大的部队，使用很广泛，也很方便，能力也很强，同时Hibernate也是和JPA整合的比较良好，我们可以认为JPA是标准，事实上也是，JPA几乎都是接口，实现都是Hibernate在做，宏观上面看，在JPA的统一之下Hibernate很良好的运行。
上面阐述了JPA和Hibernate的关系，那么Spring-data-jpa又是个什么东西呢？这地方需要稍微解释一下，我们做Java开发的都知道Spring的强大，到目前为止，企业级应用Spring几乎是无所不能，无所不在，已经是事实上的标准了，企业级应用不使用Spring的几乎没有，这样说没错吧。而Spring整合第三方框架的能力又很强，他要做的不仅仅是个最早的IOC容器这么简单一回事，现在Spring涉及的方面太广，主要是体现在和第三方工具的整合上。而在与第三方整合这方面，Spring做了持久化这一块的工作，我个人的感觉是Spring希望把持久化这块内容也拿下。于是就有了Spring-data-**这一系列包。包括，Spring-data-jpa,Spring-data-template,Spring-data-mongodb,Spring-data-redis，还有个民间产品，mybatis-spring，和前面类似，这是和mybatis整合的第三方包，这些都是干的持久化工具干的事儿。
这里介绍Spring-data-jpa，表示与jpa的整合。
2、我们都知道，在使用持久化工具的时候，一般都有一个对象来操作数据库，在原生的Hibernate中叫做Session，在JPA中叫做EntityManager，在MyBatis中叫做SqlSession，通过这个对象来操作数据库。我们一般按照三层结构来看的话，Service层做业务逻辑处理，Dao层和数据库打交道，在Dao中，就存在着上面的对象。那么ORM框架本身提供的功能有什么呢？答案是基本的CRUD，所有的基础CRUD框架都提供，我们使用起来感觉很方便，很给力，业务逻辑层面的处理ORM是没有提供的，如果使用原生的框架，业务逻辑代码我们一般会自定义，会自己去写SQL语句，然后执行。在这个时候，Spring-data-jpa的威力就体现出来了，ORM提供的能力他都提供，ORM框架没有提供的业务逻辑功能Spring-data-jpa也提供，全方位的解决用户的需求。使用Spring-data-jpa进行开发的过程中，常用的功能，我们几乎不需要写一条sql语句，至少在我看来，企业级应用基本上可以不用写任何一条sql，当然spring-data-jpa也提供自己写sql的方式，这个就看个人怎么选择，都可以。我觉得都行。
2.1与Spring整合我们从spring配置文件开始，为了节省篇幅，这里我只写出配置文件的结构。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo" xmlns:jpa="http://www.springframework.org/schema/data/jpa" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/data/mongo http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsd http://www.springframework.org/schema/data/jpa http://www.springframework.org/schema/data/jpa/spring-jpa.xsd"> <!-- 数据库连接 --> <context:property-placeholder location="classpath:your-config.properties" ignore-unresolvable="true" /> <!-- service包 --> <context:component-scan base-package="your service package" /> <!-- 使用cglib进行动态代理 --> <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" /> <!-- 支持注解方式声明式事务 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /> <!-- dao --> <jpa:repositories base-package="your dao package" repository-impl-postfix="Impl" entity-manager-factory-ref="entityManagerFactory" transaction-manager-ref="transactionManager" /> <!-- 实体管理器 --> <bean id="entityManagerFactory" class="org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource" /> <property name="packagesToScan" value="your entity package" /> <property name="persistenceProvider"> <bean class="org.hibernate.ejb.HibernatePersistence" /> </property> <property name="jpaVendorAdapter"> <bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaVendorAdapter"> <property name="generateDdl" value="false" /> <property name="database" value="MYSQL" /> <property name="databasePlatform" value="org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect" /> <!-- <property name="showSql" value="true" /> --> </bean> </property> <property name="jpaDialect"> <bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaDialect" /> </property> <property name="jpaPropertyMap"> <map> <entry key="hibernate.query.substitutions" value="true 1, false 0" /> <entry key="hibernate.default_batch_fetch_size" value="16" /> <entry key="hibernate.max_fetch_depth" value="2" /> <entry key="hibernate.generate_statistics" value="true" /> <entry key="hibernate.bytecode.use_reflection_optimizer" value="true" /> <entry key="hibernate.cache.use_second_level_cache" value="false" /> <entry key="hibernate.cache.use_query_cache" value="false" /> </map> </property> </bean> <!-- 事务管理器 --> <bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager"> <property name="entityManagerFactory" ref="entityManagerFactory"/> </bean> <!-- 数据源 --> <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"> <property name="driverClassName" value="${driver}" /> <property name="url" value="${url}" /> <property name="username" value="${userName}" /> <property name="password" value="${password}" /> <property name="initialSize" value="${druid.initialSize}" /> <property name="maxActive" value="${druid.maxActive}" /> <property name="maxIdle" value="${druid.maxIdle}" /> <property name="minIdle" value="${druid.minIdle}" /> <property name="maxWait" value="${druid.maxWait}" /> <property name="removeAbandoned" value="${druid.removeAbandoned}" /> <property name="removeAbandonedTimeout" value="${druid.removeAbandonedTimeout}" /> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${druid.timeBetweenEvictionRunsMillis}" /> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${druid.minEvictableIdleTimeMillis}" /> <property name="validationQuery" value="${druid.validationQuery}" /> <property name="testWhileIdle" value="${druid.testWhileIdle}" /> <property name="testOnBorrow" value="${druid.testOnBorrow}" /> <property name="testOnReturn" value="${druid.testOnReturn}" /> <property name="poolPreparedStatements" value="${druid.poolPreparedStatements}" /> <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}" /> <property name="filters" value="${druid.filters}" /> </bean> <!-- 事务 --> <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager"> <tx:attributes> <tx:method name="*" /> <tx:method name="get*" read-only="true" /> <tx:method name="find*" read-only="true" /> <tx:method name="select*" read-only="true" /> <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" /> <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" /> <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED" /> <tx:method name="insert*" propagation="REQUIRED" /> </tx:attributes> </tx:advice> <!-- 事务入口 --> <aop:config> <aop:pointcut id="allServiceMethod" expression="execution(* your service implements package.*.*(..))" /> <aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethod" advice-ref="txAdvice" /> </aop:config> </beans>
2.2对上面的配置文件进行简单的解释，只对“实体管理器”和“dao”进行解释，其他的配置在任何地方都差不太多。
1.对“实体管理器”解释：我们知道原生的jpa的配置信息是必须放在META-INF目录下面的，并且名字必须叫做persistence.xml，这个叫做persistence-unit，就叫做持久化单元，放在这下面我们感觉不方便，不好，于是Spring提供了
org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean
这样一个类，可以让你的随心所欲的起这个配置文件的名字，也可以随心所欲的修改这个文件的位置，只需要在这里指向这个位置就行。然而更加方便的做法是，直接把配置信息就写在这里更好，于是就有了这实体管理器这个bean。使用
<property name="packagesToScan" value="your entity package" />
这个属性来加载我们的entity。
2.3 解释“dao”这个bean。这里衍生一下，进行一下名词解释，我们知道dao这个层叫做Data Access Object，数据库访问对象，这是一个广泛的词语，在jpa当中，我们还有一个词语叫做Repository，这里我们一般就用Repository结尾来表示这个dao，比如UserDao，这里我们使用UserRepository，当然名字无所谓，随意取，你可以意会一下我的意思，感受一下这里的含义和区别，同理，在mybatis中我们一般也不叫dao，mybatis由于使用xml映射文件（当然也提供注解，但是官方文档上面表示在有些地方，比如多表的复杂查询方面，注解还是无解，只能xml），我们一般使用mapper结尾，比如我们也不叫UserDao，而叫UserMapper。
上面拓展了一下关于dao的解释，那么这里的这个配置信息是什么意思呢？首先base-package属性，代表你的Repository接口的位置，repository-impl-postfix属性代表接口的实现类的后缀结尾字符，比如我们的UserRepository，那么他的实现类就叫做UserRepositoryImpl，和我们平时的使用习惯完全一致，于此同时，spring-data-jpa的习惯是接口和实现类都需要放在同一个包里面（不知道有没有其他方式能分开放，这不是重点，放在一起也无所谓，影响不大），再次的，这里我们的UserRepositoryImpl这个类的定义的时候我们不需要去指定实现UserRepository接口，根据spring-data-jpa自动就能判断二者的关系。
比如：我们的UserRepository和UserRepositoryImpl这两个类就像下面这样来写。
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Integer>{} public class UserRepositoryImpl {}
那么这里为什么要这么做呢？原因是：spring-data-jpa提供基础的CRUD工作，同时也提供业务逻辑的功能（前面说了，这是该框架的威力所在），所以我们的Repository接口要做两项工作，继承spring-data-jpa提供的基础CRUD功能的接口，比如JpaRepository接口，同时自己还需要在UserRepository这个接口中定义自己的方法，那么导致的结局就是UserRepository这个接口中有很多的方法，那么如果我们的UserRepositoryImpl实现了UserRepository接口，导致的后果就是我们势必需要重写里面的所有方法，这是Java语法的规定，如此一来，悲剧就产生了，UserRepositoryImpl里面我们有很多的@Override方法，这显然是不行的，结论就是，这里我们不用去写implements部分。
spring-data-jpa实现了上面的能力，那他是怎么实现的呢？这里我们通过源代码的方式来呈现他的来龙去脉，这个过程中cglib发挥了杰出的作用。
在spring-data-jpa内部，有一个类，叫做
public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>, JpaSpecificationExecutor<T>
我们可以看到这个类是实现了JpaRepository接口的，事实上如果我们按照上面的配置，在同一个包下面有UserRepository，但是没有UserRepositoryImpl这个类的话，在运行时期UserRepository这个接口的实现就是上面的SimpleJpaRepository这个接口。而如果有UserRepositoryImpl这个文件的话，那么UserRepository的实现类就是UserRepositoryImpl，而UserRepositoryImpl这个类又是SimpleJpaRepository的子类，如此一来就很好的解决了上面的这个不用写implements的问题。我们通过阅读这个类的源代码可以发现，里面包装了entityManager，底层的调用关系还是entityManager在进行CRUD。
3. 下面我们通过一个完整的项目来基本使用spring-data-jpa，然后我们在介绍他的高级用法。
a.数据库建表：user,主键自增
b.对应实体：User
@Entity @Table(name = "user") public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id; private String name; private String password; private String birthday; // getter,setter }
c.简历UserRepository接口
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Integer>{}
通过上面3步，所有的工作就做完了，User的基础CRUD都能做了，简约而不简单。
d.我们的测试类UserRepositoryTest
public class UserRepositoryTest {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@Test
public void baseTest() throws Exception {
User user = new User();
user.setName("Jay");
user.setPassword("123456");
user.setBirthday("2008-08-08");
userRepository.save(user);
// userRepository.delete(user);
// userRepository.findOne(1);
}
}
测试通过。
说到这里，和spring已经完成。接下来第三点，基本使用。
4.前面把基础的东西说清楚了，接下来就是spring-data-jpa的正餐了，真正威力的地方。
4.1 我们的系统中一般都会有用户登录这个接口，在不使用spring-data-jpa的时候我们怎么做，首先在service层定义一个登录方法。如：
User login(String name, String password);
然后在serviceImpl中写该方法的实现，大致这样：
@Override
public User login(String name, String password) {
return userDao.login(name, password);
}
接下来，UserDao大概是这么个样子：
User getUserByNameAndPassword(String name, String password);
然后在UserDaoImpl中大概是这么个样子：
public User getUserByNameAndPassword(String name, String password) {
Query query = em.createQuery("select * from User t where t.name = ?1 and t.password = ?2");
query.setParameter(1, name);
query.setParameter(2, password);
return (User) query.getSingleResult();
}
ok，这个代码运行良好，那么这样子大概有十来行代码，我们感觉这个功能实现了，很不错。然而这样子真正简捷么？如果这样子就满足了，那么spring-data-jpa就没有必要存在了，前面提到spring-data-jpa能够帮助你完成业务逻辑代码的处理，那他是怎么处理的呢？这里我们根本不需要UserDaoImpl这个类，只需要在UserRepository接口中定义一个方法
User findByNameAndPassword(String name, String password);
然后在service中调用这个方法就完事了，所有的逻辑只需要这么一行代码，一个没有实现的接口方法。通过debug信息，我们看到输出的sql语句是
select * from user where name = ? and password = ?
跟上面的传统方式一模一样的结果。这简单到令人发指的程度，那么这一能力是如何实现的呢？原理是：spring-data-jpa会根据方法的名字来自动生成sql语句，我们只需要按照方法定义的规则即可，上面的方法findByNameAndPassword，spring-data-jpa规定，方法都以findBy开头，sql的where部分就是NameAndPassword，被spring-data-jpa翻译之后就编程了下面这种形态：
where name = ? and password = ?
在举个例，如果是其他的操作符呢，比如like，前端模糊查询很多都是以like的方式来查询。比如根据名字查询用户，sql就是
select * from user where name like = ?
这里spring-data-jpa规定，在属性后面接关键字，比如根据名字查询用户就成了
User findByNameLike(String name);
被翻译之后的sql就是
select * from user where name like = ?
这也是简单到令人发指，spring-data-jpa所有的语法规定如下图：
通过上面，基本CRUD和基本的业务逻辑操作都得到了解决，我们要做的工作少到仅仅需要在UserRepository接口中定义几个方法，其他所有的工作都由spring-data-jpa来完成。
接下来：就是比较复杂的操作了，比如动态查询，分页，下面详细介绍spring-data-jpa的第二大杀手锏，强大的动态查询能力。
在上面的介绍中，对于我们传统的企业级应用的基本操作已经能够基本上全部实现，企业级应用一般都会有一个模糊查询的功能，并且是多条的查询，在有查询条件的时候我们需要在where后面接上一个 xxx = yyy 或者 xxx like '% + yyy + %'类似这样的sql。那么我们传统的JDBC的做法是使用很多的if语句根据传过来的查询条件来拼sql，mybatis的做法也类似，由于mybatis有强大的动态xml文件的标签，在处理这种问题的时候显得非常的好，但是二者的原理都一致，那spring-data-jpa的原理也同样很类似，这个道理也就说明了解决多表关联动态查询根儿上也就是这么回事。
那么spring-data-jpa的做法是怎么的呢？有两种方式。可以选择其中一种，也可以结合使用，在一般的查询中使用其中一种就够了，就是第二种，但是有一类查询比较棘手，比如报表相关的，报表查询由于涉及的表很多，这些表不一定就是两两之间有关系，比如字典表，就很独立，在这种情况之下，使用拼接sql的方式要容易一些。下面分别介绍这两种方式。
a.使用JPQL,和Hibernate的HQL很类似。
前面说道了在UserRepository接口的同一个包下面建立一个普通类UserRepositoryImpl来表示该类的实现类，同时前面也介绍了完全不需要这个类的存在，但是如果使用JPQL的方式就必须要有这个类。如下：
public class StudentRepositoryImpl {
@PersistenceContext
private EntityManager em;
@SuppressWarnings("unchecked")
public Page<Student> search(User user) {
String dataSql = "select t from User t where 1 = 1";
String countSql = "select count(t) from User t where 1 = 1";
if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
dataSql += " and t.name = ?1";
countSql += " and t.name = ?1";
}
Query dataQuery = em.createQuery(dataSql);
Query countQuery = em.createQuery(countSql);
if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
dataQuery.setParameter(1, user.getName());
countQuery.setParameter(1, user.getName());
}long totalSize = (long) countQuery.getSingleResult();
Page<User> page = new Page();
page.setTotalSize(totalSize);
List<User> data = dataQuery.getResultList();
page.setData(data);
return page;
}
}
通过上面的方法，我们查询并且封装了一个User对象的分页信息。代码能够良好的运行。这种做法也是我们传统的经典做法。那么spring-data-jpa还有另外一种更好的方式，那就是所谓的类型检查的方式，上面我们的sql是字符串，没有进行类型检查，而下面的方式就使用了类型检查的方式。这个道理在mybatis中也有体现，mybatis可以使用字符串sql的方式，也可以使用接口的方式，而mybatis的官方推荐使用接口方式，因为有类型检查，会更安全。
b.使用JPA的动态接口，下面的接口我把注释删了，为了节省篇幅，注释也没什么用，看方法名字大概都能猜到是什么意思。
public interface JpaSpecificationExecutor<T> {
T findOne(Specification<T> spec);
List<T> findAll(Specification<T> spec);
Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);
List<T> findAll(Specification<T> spec, Sort sort);
long count(Specification<T> spec);
}
上面说了，使用这种方式我们压根儿就不需要UserRepositoryImpl这个类，说到这里，仿佛我们就发现了spring-data-jpa为什么把Repository和RepositoryImpl文件放在同一个包下面，因为我们的应用很可能根本就一个Impl文件都不存在，那么在那个包下面就只有一堆接口，即使把Repository和RepositoryImpl都放在同一个包下面，也不会造成这个包下面有正常情况下2倍那么多的文件，根本原因：只有接口而没有实现类。
上面我们的UserRepository类继承了JpaRepository和JpaSpecificationExecutor类，而我们的UserRepository这个对象都会注入到UserService里面，于是如果使用这种方式，我们的逻辑直接就写在service里面了，下面的代码：一个学生Student类，一个班级Clazz类，Student里面有一个对象Clazz，在数据库中是clazz_id，这是典型的多对一的关系。我们在配置好entity里面的关系之后。就可以在StudentServiceImpl类中做Student的模糊查询，典型的前端grid的模糊查询。代码是这样子的：
@Service
public class StudentServiceImpl extends BaseServiceImpl<Student> implements StudentService {
@Autowired
private StudentRepository studentRepository;
@Override
public Student login(Student student) {
return studentRepository.findByNameAndPassword(student.getName(), student.getPassword());
}
@Override
public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
@Override
public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) {
Predicate stuNameLike = null;
if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
}
Predicate clazzNameLike = null;
if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%");
}
if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
return null;
}
}, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
}
}
先解释下这里的意思，然后我们在结合框架的源码来深入分析。
这里我们是2个表关联查询，查询条件包括Student表和Clazz表，类似的2个以上的表方式差不多，但是正如上面所说，这种做法适合所有的表都是两两能够关联上的，涉及的表太多，或者是有一些字典表，那就使用sql拼接的方式，简单一些。
先简单解释一下代码的含义，然后结合框架源码来详细分析。两个Predicate对象，Predicate按照中文意思是判断，断言的意思，那么放在我们的sql中就是where后面的东西，比如
name like '% + jay + %';
下面的PageRequest代表分页信息，PageRequest里面的Sort对象是排序信息。上面的代码事实上是在动态的组合最终的sql语句，这里使用了一个策略模式，或者callback，就是
studentRepository.findAll(一个接口)
studentRepository接口方法调用的参数是一个接口，而接口的实现类调用这个方法的时候，在内部，参数对象的实现类调用自己的toPredicate这个方法的实现内容，可以体会一下这里的思路，就是传一个接口，然后接口的实现自己来定义，这个思路在nettyJavaScript中体现的特别明显，特别是JavaScript的框架中大量的这种方式，JS框架很多的做法都是上来先闭包，和浏览器的命名空间分开，然后入口方法就是一个回调，比如ExtJS：
Ext.onReady(function() {
// xxx
});
参数是一个function，其实在框架内部就调用了这个参数，于是这个这个方法执行了。这种模式还有一个JDK的排序集合上面也有体现，我们的netty框架也采用这种方式来实现异步IO的能力。
接下来结合框架源码来详细介绍这种机制，以及这种机制提供给我们的好处。
这里首先从JPA的动态查询开始说起，在JPA提供的API中，动态查询大概有这么一些方法，
从名字大概可以看出这些方法的意义，跟Hibernate或者一些其他的工具也都差不多，这里我们介绍参数为CriteriaQuery类型的这个方法，如果我们熟悉多种ORM框架的话，不难发现都有一个Criteria类似的东西，中文意思是“条件”的意思，这就是各个框架构建动态查询的主体，Hibernate甚至有两种，在线和离线两种Criteria，mybatis也能从Example中创建Criteria，并且添加查询条件。
那么第一步就需要构建出这个参数CriteriaQuery类型的参数，这里使用建造者模式，
CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder(); CriteriaQuery<Student> query = builder.createQuery(Student.class);
接下来：
Root<Student> root = query.from(Student.class);
在这里，我们看方法名from，意思是获取Student的Root，其实也就是个Student的包装对象，就代表这条sql语句里面的主体。接下来：
Predicate p1 = builder.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
Predicate p2 = builder.equal(root.<String> get("password"), student.getPassword());
Predicate是判断的意思，放在sql语句中就是where后面 xxx = yyy, xxx like yyy这种，也就是查询条件，这里构造了2个查询条件，分别是根据student的name属性进行like查询和根据student的password进行“=”查询，在sql中就是
name like = ? and password = ?
这种形式，接下来
query.where(p1, p2);
这样子一个完整的动态查询就构建完成了，接下来调用getSingleResult或者getResultList返回结果，这里jpa的单个查询如果为空的话会报异常，这点感觉框架设计的不好，如果查询为空直接返回一个null或者一个空的List更好一点。
这是jpa原生的动态查询方式，过程大致就是，创建builder => 创建Query => 构造条件 => 查询。这么4个步骤，这里代码运行良好，如果不使用spring-data-jpa，我们就需要这么来做，但是spring-data-jpa帮我们做得更为彻底，从上面的4个步骤中，我们发现：所有的查询除了第三步不一样，其他几步都是一模一样的，不使用spring-data-jpa的情况下，我们要么4步骤写完，要么自己写个工具类，封装一下，这里spring-data-jpa就是帮我们完成的这样一个动作，那就是在JpaSpecification<T>这个接口中的
Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);
这个方法，前面说了，这是个策略模式，参数spec是个接口，前面也说了框架内部对于这个接口有默认的实现类
@Repository
@Transactional(readOnly = true)
public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>,
JpaSpecificationExecutor<T> {
}
，我们的Repository接口就是继承这个接口，而通过cglib的RepositoryImpl的代理类也是这个类的子类，默认也就实现了该方法。这个方法的方法体是这样的：
/*
* (non-Javadoc)
* @see org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor#findOne(org.springframework.data.jpa.domain.Specification)
*/
public T findOne(Specification<T> spec) {
try {
return getQuery(spec, (Sort) null).getSingleResult();
} catch (NoResultException e) {
return null;
}
}
这里的
getQuery(spec, (Sort) null)
返回类型是
TypedQuery<T>
进入这个getQuery方法：
/**
* Creates a {@link TypedQuery} for the given {@link Specification} and {@link Sort}.
*
* @param spec can be {@literal null}.
* @param sort can be {@literal null}.
* @return
*/
protected TypedQuery<T> getQuery(Specification<T> spec, Sort sort) {
CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<T> query = builder.createQuery(getDomainClass());
Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);
query.select(root);
if (sort != null) {
query.orderBy(toOrders(sort, root, builder));
}
return applyRepositoryMethodMetadata(em.createQuery(query));
}
一切玄机尽收眼底，这个方法的内容和我们前面使用原生jpa的api的过程是一样的，而再进入
Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);
这个方法：
/**
* Applies the given {@link Specification} to the given {@link CriteriaQuery}.
*
* @param spec can be {@literal null}.
* @param query must not be {@literal null}.
* @return
*/
private <S> Root<T> applySpecificationToCriteria(Specification<T> spec, CriteriaQuery<S> query) {
Assert.notNull(query);
Root<T> root = query.from(getDomainClass());
if (spec == null) {
return root;
}
CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
Predicate predicate = spec.toPredicate(root, query, builder);
if (predicate != null) {
query.where(predicate);
}
return root;
}
我们可以发现spec参数调用了toPredicate方法，也就是我们前面service里面匿名内部类的实现。
到这里spring-data-jpa的默认实现已经完全明了。总结一下使用动态查询：前面说的原生api需要4步，而使用spring-data-jpa只需要一步，那就是重写匿名内部类的toPredicate方法。在重复一下上面的Student和Clazz的查询代码，
@Override
public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
@Override
public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) {
Predicate stuNameLike = null;
if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
}
Predicate clazzNameLike = null;
if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%"); }
if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
return null;
}
}, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
}
到这里位置，spring-data-jpa的介绍基本上就完成了，涵盖了该框架使用的方方面面。接下来还有一块比较实用的东西，我们看到上面第15行位置的条件查询，这里使用了一个多级的get，这个是spring-data-jpa支持的，就是嵌套对象的属性，这种做法一般我们叫方法的级联调用，就是调用的时候返回自己本身，这个在处理xml的工具中比较常见，主要是为了代码的美观作用，没什么其他的用途。
最后还有一个小问题，我们上面说了使用动态查询和JPQL两种方式都可以，在我们使用JPQL的时候，他的语法和常规的sql有点不太一样，以Student、Clazz关系为例，比如：
select * from student t left join clazz tt on t.clazz_id = tt.id
这是一个很常规的sql，但是JPQL是这么写：
select t from Student t left join t.clazz tt
left join右边直接就是t的属性，并且也没有了on t.clazz_id == tt.id，然而并不会出现笛卡尔积，这里解释一下为什么没有这个条件，在我们的实体中配置了属性的映射关系，并且ORM框架的最核心的目的就是要让我们以面向对象的方式来操作数据库，显然我们在使用这些框架的时候就不需要关心数据库了，只需要关系对象，而t.clazz_id = tt.id这个是数据库的字段，由于配置了字段映射，框架内部自己就会去处理，所以不需要on t.clazz_id = tt.id就是合理的。
结束：对于spring-data-jpa的介绍基本上完成了，本人文笔很有限，博客大多都是以这种流水账的方式写的，但是为了写这个帖子，话费的精力和时间也是很多的。
最后推荐spring-data-jpa的学习资料，就是他的官方文档，在spring官网和GitHub上面都有，那个东西介绍的是API的使用，和我这里不太一样。
补充类容：前面介绍了spring-data-jpa的使用，还有一点忘了，悲观所和乐观锁问题，这里的乐观锁比较简单，jpa有提供注解@Version，加上该注解，自动实现乐观锁，byId修改的时候sql自动变成：update ... set ... where id = ? and version = ?，比较方便。
