Bagaimanakah lapisan akses data dalam rangka kerja Java Spring direka?
Dalam rangka kerja Spring, lapisan akses data (DAO) digunakan untuk interaksi antara aplikasi dan pangkalan data, menggunakan JDBC atau JPA untuk berkomunikasi dengan pangkalan data. Akses data JDBC melibatkan penggunaan Templat JDBC untuk melaksanakan pertanyaan dan kemas kini SQL, manakala akses data JPA menggunakan kelas entiti dan anotasi untuk memetakan jadual dan objek pangkalan data serta melaksanakan pertanyaan dan kemas kini JPA melalui Templat JPA. Dalam pertempuran sebenar, anda boleh menggunakan rangka kerja Spring untuk mencipta JDBC DAO, dengan mencipta kacang DataSource, kacang Template JDBC dan melaksanakan kaedah dalam antara muka UserDao.
Reka bentuk lapisan akses data dalam rangka kerja Java Spring
Lapisan akses data (DAO) ialah komponen dalam aplikasi yang bertanggungjawab untuk berinteraksi dengan pangkalan data. Dalam rangka kerja Spring, DAO biasanya menggunakan JDBC (Java Database Connectivity) atau JPA (Java Persistence API) untuk berkomunikasi dengan pangkalan data.
JDBC Akses Data
Melaksanakan DAO menggunakan JDBC melibatkan penciptaan Templat JDBC yang menyediakan kaedah untuk melaksanakan pertanyaan dan kemas kini SQL. Templat JDBC memudahkan operasi peringkat rendah JDBC dan menyediakan pengendalian ralat di luar kotak.
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import javax.sql.DataSource; public class JdbcUserDao implements UserDao { private JdbcTemplate jdbcTemplate; public JdbcUserDao(DataSource dataSource) { this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource); } public User findUserById(int id) { return jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT * FROM users WHERE id = ?", new Object[]{id}, new BeanPropertyRowMapper(User.class) ); } }
JPA Akses Data
JPA menyediakan cara yang lebih maju untuk berinteraksi dengan pangkalan data. Ia menggunakan kelas entiti dan anotasi untuk memetakan jadual dan objek pangkalan data. Templat JPA menyediakan cara yang mudah untuk melaksanakan pertanyaan dan kemas kini JPA.
import javax.persistence.EntityManager; import javax.persistence.PersistenceContext; public class JpaUserDao implements UserDao { @PersistenceContext private EntityManager entityManager; public User findUserById(int id) { return entityManager.find(User.class, id); } }
Kes praktikal
Berikut ialah kes praktikal untuk mencipta JDBC DAO yang mudah menggunakan rangka kerja Spring:
- Mencipta kacang DataSource: Gunakan rangka kerja DataSource untuk mencipta kacang Spring yang disediakan oleh pangkalan data.
- Buat kacang Templat JDBC: Gunakan kacang DataSource untuk mencipta kacang Templat JDBC.
- Laksanakan antara muka UserDao: Buat kelas JdbcUserDao dan laksanakan kaedah yang ditakrifkan dalam antara muka UserDao.
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; @Repository public class JdbcUserDao implements UserDao { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; @Override public User findUserById(int id) { return jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT * FROM users WHERE id = ?", new Object[]{id}, new BeanPropertyRowMapper(User.class) ); } }
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah lapisan akses data dalam rangka kerja Java Spring direka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sebagai peneraju industri, Spring+AI menyediakan penyelesaian terkemuka untuk pelbagai industri melalui API yang berkuasa, fleksibel dan fungsi lanjutannya. Dalam topik ini, kami akan menyelidiki contoh aplikasi Spring+AI dalam pelbagai bidang Setiap kes akan menunjukkan cara Spring+AI memenuhi keperluan khusus, mencapai matlamat dan meluaskan LESSONSLEARNED ini kepada rangkaian aplikasi yang lebih luas. Saya harap topik ini dapat memberi inspirasi kepada anda untuk memahami dan menggunakan kemungkinan Spring+AI yang tidak terhingga dengan lebih mendalam. Rangka kerja Spring mempunyai sejarah lebih daripada 20 tahun dalam bidang pembangunan perisian, dan sudah 10 tahun sejak versi Spring Boot 1.0 dikeluarkan. Sekarang, tiada siapa boleh mempertikaikan Spring itu

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Cakera U ialah salah satu peranti storan yang biasa digunakan dalam kerja dan kehidupan harian kita, tetapi kadangkala kita menghadapi situasi di mana cakera U dilindungi tulis dan tidak boleh menulis data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah mudah dan berkesan untuk membantu anda mengalih keluar perlindungan tulis pemacu kilat USB dan memulihkan penggunaan biasa pemacu kilat USB. Bahan alatan: Versi sistem: Windows1020H2, macOS BigSur11.2.3 Model jenama: SanDisk UltraFlair USB3.0 pemacu denyar, Kingston DataTraveler100G3USB3.0 pemacu denyar Versi perisian: DiskGenius5.4.2.1239, ChipGenius4.19.1225 1. Periksa suis perlindungan tulis fizikal pemacu kilat USB pada beberapa pemacu kilat USB Direka dengan

Antara muka API ialah spesifikasi untuk interaksi antara komponen perisian dan digunakan untuk melaksanakan komunikasi dan pertukaran data antara aplikasi atau sistem yang berbeza. Antara muka API bertindak sebagai "penterjemah", menukar arahan pembangun ke dalam bahasa komputer supaya aplikasi boleh berfungsi bersama. Kelebihannya termasuk perkongsian data yang mudah, pembangunan yang dipermudahkan, prestasi yang lebih baik, keselamatan yang dipertingkatkan, produktiviti yang lebih baik dan kesalingoperasian.

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang menyediakan fungsi utama berikut: Penyimpanan dan pengurusan data: Mencipta dan menyusun data, menyokong pelbagai jenis data, kunci utama, kunci asing dan indeks. Pertanyaan dan perolehan data: Gunakan bahasa SQL untuk membuat pertanyaan, menapis dan mendapatkan semula data serta mengoptimumkan rancangan pelaksanaan untuk meningkatkan kecekapan. Kemas kini dan pengubahsuaian data: Tambah, ubah suai atau padam data melalui INSERT, UPDATE, DELETE arahan, menyokong transaksi untuk memastikan konsistensi dan mekanisme rollback untuk membuat asal perubahan. Pengurusan pangkalan data: Cipta dan ubah suai pangkalan data dan jadual, sandarkan dan pulihkan data, serta sediakan pengurusan pengguna dan kawalan kebenaran.

Lapisan Perkhidmatan di Java bertanggungjawab untuk logik perniagaan dan peraturan perniagaan untuk melaksanakan aplikasi, termasuk memproses peraturan perniagaan, pengkapsulan data, memusatkan logik perniagaan dan meningkatkan kebolehujian. Di Java, lapisan Perkhidmatan biasanya direka bentuk sebagai modul bebas, berinteraksi dengan lapisan Pengawal dan Repositori, dan dilaksanakan melalui suntikan kebergantungan, mengikut langkah-langkah seperti mencipta antara muka, menyuntik kebergantungan dan memanggil kaedah Perkhidmatan. Amalan terbaik termasuk memastikannya mudah, menggunakan antara muka, mengelakkan manipulasi langsung data, mengendalikan pengecualian dan menggunakan suntikan pergantungan.

Skema dalam MySQL ialah struktur logik yang digunakan untuk mengatur dan mengurus objek pangkalan data (seperti jadual, paparan) untuk memastikan ketekalan data, kawalan capaian data dan memudahkan reka bentuk pangkalan data. Fungsi Skema termasuk: 1. Organisasi data; 3. Kawalan capaian data;

Lapisan akses data dalam rangka kerja Java bertanggungjawab untuk interaksi antara aplikasi dan pangkalan data. Untuk memastikan kebolehpercayaan, DAO harus mengikut prinsip tanggungjawab tunggal, gandingan longgar dan kebolehujian. Prestasi dan ketersediaan aplikasi Java boleh dipertingkatkan dengan memanfaatkan perkhidmatan pangkalan data awan seperti Google Cloud SQL atau Amazon RDS. Menyambung kepada perkhidmatan pangkalan data awan melibatkan penggunaan kilang penyambung dan soket JDBC khusus untuk berinteraksi dengan pangkalan data terurus dengan selamat. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan rangka kerja JDBC atau ORM untuk melaksanakan operasi CRUD biasa dalam rangka kerja Java.
