Spring Data JPA ストリームのクエリ メソッド
導入
従来、大量のデータをフェッチすると、結果セット全体をメモリにロードすることが多くなるため、メモリ リソースに負担がかかる可能性があります。
=>;ストリーム クエリ メソッドは、Java 8 Streams を使用してデータを段階的に処理する方法を提供することで、ソリューションを提供します。これにより、常にデータの一部のみがメモリに保持されるようになり、パフォーマンスとスケーラビリティが向上します。
このブログ投稿では、Spring Data JPA でストリーム クエリ メソッドがどのように機能するかを詳しく掘り下げ、そのユースケースを調査し、その実装を示します。
このガイドでは次のものを使用します:
- IDE: IntelliJ IDEA (Spring アプリケーションに推奨) または Eclipse
- Java バージョン: 17
- Spring Data JPA バージョン: 2.7.x 以降 (Spring Boot 3.x と互換性あり)
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency>
注: より詳細な例については、こちらの GitHub リポジトリにアクセスしてください
1. ストリームクエリメソッドとは何ですか?
Spring Data JPA のストリーム クエリ メソッドを使用すると、クエリ結果をリストや他のコレクション型ではなくストリームとして返すことができます。このアプローチにはいくつかの利点があります。
効率的なリソース管理: データは段階的に処理され、メモリのオーバーヘッドが削減されます。
遅延処理: 結果はオンデマンドでフェッチされ、処理されます。これは、ページネーションやバッチ処理などのシナリオに最適です。
関数型プログラミングとの統合: ストリームは Java の関数型プログラミング機能に適合し、フィルター、マップ、収集などの操作を可能にします。
2. ストリームクエリメソッドの使用方法?
=>;電子商取引アプリケーションを開発していて、次のことをしたいと想像してみましょう。
- 特定の日付以降に注文したすべての顧客を取得します。
- 指定された合計金額を超える注文をフィルターします。
- 過去 6 か月以内の合計注文額に基づいて顧客をグループ化します。
- 顧客名とその合計注文額の概要としてデータを返します。
エンティティ
- 顧客: 顧客を表します。
@Setter @Getter @Entity @Entity(name = "tbl_customer") public class Customer { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; private String email; @OneToMany(mappedBy = "customer", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY) private List<Order> orders; }
- 注文: 顧客による注文を表します。
@Setter @Getter @Entity(name = "tbl_order") public class Order { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private Double amount; private LocalDateTime orderDate; @ManyToOne @JoinColumn(name = "customer_id") private Customer customer; }
リポジトリ
-
CustomerRepository は、顧客と、特定の日付以降に行われた関連する注文を選択するために使用されます。そして、Stream
を使用しました。 List の代わりにクエリの結果を処理します。
public interface CustomerRepository extends JpaRepository<Customer, Long> { @Query(""" SELECT c FROM tbl_customer c JOIN FETCH c.orders o WHERE o.orderDate >= :startDate """) @QueryHints( @QueryHint(name = AvailableHints.HINT_FETCH_SIZE, value = "25") ) Stream<Customer> findCustomerWithOrders(@Param("startDate") LocalDateTime startDate); }
注:
JOIN FETCH により、注文は積極的にロードされます。
JPA に追加のヒントを提供するために使用される @QueryHints (Hibernate など) は、クエリの実行を最適化します。
=>;たとえば、クエリが 100 レコードを返した場合:
- 最初の 25 レコードがアプリケーションによってフェッチされ、処理されます。
- それらが処理されると、次の 25 がフェッチされ、100 レコードすべてが処理されるまで同様に繰り返されます。
- この動作により、メモリ使用量が最小限に抑えられ、100 件すべてのレコードが一度にメモリにロードされることがなくなります。
サービス
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency>
これは、startDate と minOrderAmount の 2 つのパラメーターを使用してデータを処理するサービス クラスです。ご覧のとおり、SQL クエリを使用してフィルタリングすることはなく、すべてのデータをストリームとしてロードし、Java コードでフィルタリングしてグループ化します。
コントローラー
@Setter @Getter @Entity @Entity(name = "tbl_customer") public class Customer { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; private String email; @OneToMany(mappedBy = "customer", cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY) private List<Order> orders; }
テスト
=>;テスト用のデータを作成するには、ソース コード内で次のスクリプトを実行するか、自分で追加することができます。
src/main/resources/dummy-data.sql
リクエスト:
- startDate: 2024-05-01T00:00:00
- 最小注文量: 100
@Setter @Getter @Entity(name = "tbl_order") public class Order { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private Double amount; private LocalDateTime orderDate; @ManyToOne @JoinColumn(name = "customer_id") private Customer customer; }
応答:
- 合計金額が minOrderAmount 以上のすべての顧客を返します。
public interface CustomerRepository extends JpaRepository<Customer, Long> { @Query(""" SELECT c FROM tbl_customer c JOIN FETCH c.orders o WHERE o.orderDate >= :startDate """) @QueryHints( @QueryHint(name = AvailableHints.HINT_FETCH_SIZE, value = "25") ) Stream<Customer> findCustomerWithOrders(@Param("startDate") LocalDateTime startDate); }
3. ストリームとリスト
=>; IntelliJ Profiler を使用して、メモリ使用量と実行時間を監視できます。大規模なデータセットを追加してテストする方法の詳細については、私の GitHub リポジトリを参照してください
小規模データセット: (顧客 10 人、注文 100 件)
- ストリーム: 実行時間 (~5ms)、メモリ使用量 (低)
- リスト: 実行時間 (~4ms)、メモリ使用量 (低)
大規模なデータセット (顧客 10,000、注文 100,000)
- ストリーム: 実行時間 (~202ms)、メモリ使用量 (中程度)
- リスト: 実行時間 (~176ms)、メモリ使用量 (高)
パフォーマンス指標
Metric | Stream | List |
---|---|---|
Initial Fetch Time | Slightly slower (due to lazy loading) | Faster (all at once) |
Memory Consumption | Low (incremental processing) | High (entire dataset in memory) |
Memory Consumption | Low (incremental processing) | High (entire dataset in memory) |
Processing Overhead | Efficient for large datasets | May cause memory issues for large datasets |
Batch Fetching | Supported (with fetch size) | Not applicable |
Error Recovery | Graceful with early termination | Limited, as data is preloaded |
まとめ
Spring Data JPA ストリーム クエリ メソッドは、Java Streams の機能を活用しながら、大規模なデータセットを効率的に処理するエレガントな方法を提供します。データを段階的に処理することでメモリ消費を削減し、最新の関数型プログラミング パラダイムとシームレスに統合します。
ストリームクエリメソッドについてどう思いますか?以下のコメント欄であなたの経験や使用例を共有してください!
次の投稿でお会いしましょう。コーディングを楽しんでください!
以上がSpring Data JPA ストリームのクエリ メソッドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











一部のアプリケーションが適切に機能しないようにする会社のセキュリティソフトウェアのトラブルシューティングとソリューション。多くの企業は、内部ネットワークセキュリティを確保するためにセキュリティソフトウェアを展開します。 ...

システムドッキングでのフィールドマッピング処理は、システムドッキングを実行する際に難しい問題に遭遇することがよくあります。システムのインターフェイスフィールドを効果的にマッピングする方法A ...

データベース操作にMyBatis-Plusまたはその他のORMフレームワークを使用する場合、エンティティクラスの属性名に基づいてクエリ条件を構築する必要があることがよくあります。あなたが毎回手動で...

多くのアプリケーションシナリオでソートを実装するために名前を数値に変換するソリューションでは、ユーザーはグループ、特に1つでソートする必要がある場合があります...

intellijideaultimatiateバージョンを使用してスプリングを開始します...

Javaオブジェクトと配列の変換:リスクの詳細な議論と鋳造タイプ変換の正しい方法多くのJava初心者は、オブジェクトのアレイへの変換に遭遇します...

eコマースプラットフォーム上のSKUおよびSPUテーブルの設計の詳細な説明この記事では、eコマースプラットフォームでのSKUとSPUのデータベース設計の問題、特にユーザー定義の販売を扱う方法について説明します。

データベースクエリにTKMYBATISを使用する場合、クエリ条件を構築するためにエンティティクラスの変数名を優雅に取得する方法は一般的な問題です。この記事はピン留めします...
