JDBC中的ORM框架集成

发布时间: 2024-03-06 08:55:31 阅读量: 37 订阅数: 37
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JDBC+映射文件(M.xml)+反射+对象来完成一个伪ORM框架

# 1. 理解ORM框架 ## 1.1 什么是ORM框架? 在数据库编程中,ORM(Object-Relational Mapping)框架是一种将对象模型和关系数据库之间的数据进行映射的技术。通过ORM框架,我们可以将数据库表的记录映射为对象,从而通过面向对象的方式来操作数据库,而不需要直接编写SQL语句。 举个例子,假设有一个数据库表`employee`,包含字段`id`、`name`、`age`。通过ORM框架,我们可以将这个表映射为一个Employee对象,使得我们可以像操作普通对象一样来操作数据库中的记录。 ## 1.2 ORM框架的原理及作用 ORM框架的核心原理是利用元数据(metadata)来描述对象和数据库之间的映射关系,实现对象的持久化存储。在ORM框架中,对象模型与数据库模型之间的转换由框架自动完成,开发人员无需关心底层的数据库操作细节。 通过ORM框架,我们可以提高开发效率、减少重复性的代码编写,降低维护成本。同时,ORM框架还能提供对象级别的缓存、事务管理等功能,使得数据操作更加方便和灵活。 ## 1.3 ORM框架与传统JDBC的对比 传统的JDBC编程需要开发人员手动编写SQL语句来操作数据库,对数据库的操作比较底层,需要处理连接、事务等操作。而ORM框架则封装了这些底层的操作,提供了更高级的抽象,使得开发更加简洁、易于维护。 虽然ORM框架能提供便利,但有时也会因为框架自身的复杂性导致性能问题,开发人员需要根据实际情况选择合适的ORM框架以及优化方案。 # 2. 常见的ORM框架 ORM(Object-Relational Mapping)框架是一种将对象模型和关系数据库之间的映射关系进行管理的技术。在JDBC中集成ORM框架可以帮助开发人员更轻松地操作数据库,提高开发效率。 ### 2.1 Hibernate框架简介 Hibernate是一个开源的ORM框架,通过对象的方式来操作数据库,将Java类映射到数据库表中。Hibernate提供了丰富的API,支持复杂的数据库操作,同时也提供了缓存机制和事务管理。开发人员可以通过Hibernate的映射文件配置实体类与数据库表的映射关系,从而实现对象与数据库的交互。 ```java // 示例Hibernate实体类 @Entity @Table(name = "user") public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @Column(name = "username") private String username; @Column(name = "password") private String password; // 省略getter和setter方法 } ``` ### 2.2 MyBatis框架简介 MyBatis是另一个流行的ORM框架,它通过XML或注解的方式来配置SQL语句,将Java方法与SQL语句进行绑定。MyBatis相对于Hibernate更加灵活,开发人员可以直接编写SQL语句,并且可以自定义映射关系。 ```java <!-- 示例MyBatis SQL映射文件 --> <select id="getUserById" resultType="User"> SELECT * FROM user WHERE id = #{id} </select> ``` ### 2.3 其他常见的ORM框架 除了Hibernate和MyBatis,还有其他一些常见的ORM框架,如JPA、Spring Data JPA等。这些框架都有各自的特点和适用场景,开发人员可以根据项目需求选择合适的ORM框架进行集成。 # 3. ORM框架在JDBC中的集成 在本章中,我们将探讨ORM框架在JDBC中的集成,包括集成的动机、方式以及集成后的优势和挑战。 #### 3.1 为什么要在JDBC中集成ORM框架? 使用ORM框架可以简化数据持久化操作,避免手动编写繁琐的JDBC代码。通过将对象映射到数据库表,ORM框架可以提高开发效率,并减少程序员在数据访问层的工作量。此外,ORM框架还提供了对象关系映射的功能,使得对象与数据库之间的转换更加便捷。 #### 3.
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一、SBORM 介绍 1、目前只考虑支持 mysql; 2、基于spring jdbc的上层封装,底层jdbc操作基于JdbcTemplate,对于使用spring jdbc的人会有一点价值,比较简洁的封装可以节省很多重复劳动,具体节省多少可以看看example; 3、实现一套简单的ORM(直接使用spring rowmapper,insert自己实现),可以基于对象进行crud和相对复杂(感觉比hibernate强大一点)的sql操作; 4、基于对象指定查询的字段,大部分时候可以忘掉表结构进行业务开发; 5、支持简单的数据库路由,读写分离(半自动,需要指定取writer还是reader,默认规则reader采用随机的方式,当然也可以手动指定); 6、支持简单的分表,主要是针对一定规则的分表,比如百分表、千分表,也可以自己指定分表后缀; 7、简单的单表查询(比如所有条件是and或者or结构),基本实现0sql代码编写(类似HibernateTemplate selectByExample、findByCriteria、find等方法); 8、简单的单表排序支持,支持多个排序条件组合; 9、对于复杂的sql查询,提供获取jdbctemplate实例进行操作,类似spring jdbc的常规用法; 10、提供Entity代码生成接口,Entity并非简单的pojo(尽可能不要去修改此类),引入字段常量类,方便查询的时候指定选择字段,从而更好实现查询条件的封装; 二、为什么写SBORM? 1、hibernate:过于臃肿,使用不够灵活,优化难(其实主要是因为很少用),HQL感觉就是个渣,在 mysql几乎一统天下的背景下,跨数据库级别的兼容吃力不讨好。Hibernate的对象化关联处理确实挺强大,但是使用起来坑太多,有多少人敢在项目 中大范围使用真不知道,屠龙刀不是人人都提的起啊。 2、mybatis:轻量级,基于xml的模式感觉不利于封装,代码量不小,基于xml维护也麻烦(个人观点, 现在注解模式貌似也挺不错),感觉mybatis更适合存在dba角色的年代,可以远离代码进行sql调优,复杂的查询拼装起来也更加优雅(java基本 就是if else ...),但是对于查询业务简单但是数据库集群环境的场景有点憋屈(其实对mybatis使用也不多,瞎评论^_^)。 3、spring jdbc:小巧,灵活,足够优秀,个人比较喜欢使用,但是代码量偏大,原生的接口重复劳动量大,比如insert、mapper之类的; SBORM只是针对spring jdbc的一些不方便的地方,做了一些封装,更加简化日常的开发工作,基于spring jdbc的RowMapper自动实现对象映射,也勉强算的上叫ORM,只是大部分功能已经由spring jdbc实现了。 平时不太喜欢使用hibernate和mybatis,主要是使用spring jdbc,写这个东西的出发点主要是平时使用spring jdbc觉 得比较麻烦,重复性的代码偏多,一方面通过自动mapper降低返回结果处理工作量,另一方面参考hibernate对象化查询条件的模式,写了一个 QueryBudiler,使得更多简单的单表查询可以通过对象组织查询、更改逻辑,避免过多去写相似性的SQL语句,减少DAO接口量。 三、一些亮点 1、Entity的设计:很多人看了也许会说,这个不是POJO,不是纯粹的Java Bean,显得很另类。但是有多人在开发过程中(特别是在写sql的时候),经常要去看看表结构设计?还有多少次因为改了表某个字段,还得遍历去查找哪些 sql使用了这个字段?多少次看到在代码中直接传入字段名作为查询参数感到别扭?如果将表结构字段都用java对象去描述,能够解决这些问题,就不必要在 乎是不是POJO了,后面看example的时候应该能体会这么做的一些好处,至少我觉得是挺方便的,将大部分查询脱离表结构设计。 2、简单的数据库路由:如果分库结构不是太复杂(比如简单的读写分离、或者多个库集成),BaseDao可以自 动进行路由(比如读写分离,根据业务模式指定读、写库),如果非默认的路由规则,也可以通过手动设置的模式,进行数据库路由。数据库路由直接由 Entity指定,所有的路由都是根据Entity识别,也就是说查询也是围绕Entity展开的,避免类似使用spring jdbc的时候,各种 template实例跳来跳去,硬编码引入,写一个业务还得看看到底该用哪个template,尤其是多个数据库共用一个template实例的时候。 3、QueryBuilder:单表查询基本上都可以实现零Sql(除非查询条件特别复杂的),更新、删除等操作也可以通过QueryBuilder进行批量处理,不局限于根据主键来处理。 4、分表操作的支持:对于分表操作和常规的使用没有区别,只是指定分表规则,mybatis好像也可以通过制定参数实现分表处理,没搞清楚hibernate对这个是怎么处理的(hibernate好像是bean和表一对一绑定的)? 标签:sborm

LI_李波

资深数据库专家
北理工计算机硕士,曾在一家全球领先的互联网巨头公司担任数据库工程师,负责设计、优化和维护公司核心数据库系统,在大规模数据处理和数据库系统架构设计方面颇有造诣。
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