Post on 23-Feb-2016
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Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Jonas BandiSimon Martinelli
Simon Martinelli
email: sm@simas.ch blog: http://simonmartinelli.blogspot.com/ Geschäftsführer der simas GmbH Nebenamtdozent an der Berner Fachhochschule
(SWS und Medical Technology Center) Software Architekt, Entwickler, Berater und
Trainer im Java EE Umfeld mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in der Software Entwicklung
Jonas Bandi
email: jonas.bandi@gmail.com blog: http://blog.jonasbandi.net Studium der Elektrotechnik und
Informationstechnologie an der ETH Zürich Angestellt bei TechTalk Software AG in Zürich Seit 10 Jahren in verschiedenen Bereichen der
Softwareentwicklung tätig Mein besonderes Interesse gilt dem Einsatz von
modernen Technologien und Methodiken in der Entwicklung von Enterprise Applikationen.
Kursziele
Einführung in Objekt-Relationales Mapping Einführung in JPA Fortgeschrittene Themen beim Einsatz von JPA Unterschiede JPA / JPA2 Wir versuchen möglichst neutral bezüglich des
verwendeten JPA Providers zu sein Übungen: EclipseLink, Maven Kursunterlagen:
http://code.google.com/p/jpaworkshop/
Über euch
Wer setzt Objekt-Relationales Mapping ein?
Wer arbeitet mit JPA? Wer setzt Hibernate ein? Was setzten die andern ein? Ist JPA 2 ein Thema? Erwartungen an diesen Workshop? Wer hat die Übungen angeschaut?
Einführung ORM & JPA
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Silver Bullet oder unnötiger Overhead? Objektrelationales Mapping ist
ein umstrittenes Thema, das immer wieder Anlass für hitzige Diskussionen bietet.
Hier zwei Beispiele...
Flame Wars “The Best ORM is No ORM” “The database is an object.” “ORM is, for the most part,
solving the wrong problem. In fact the problem does not really exist.”
Hibernate should be to programmers what cake mixes are to bakers: beneath their dignity. [...] As professional programmers, we should be more sceptical of generic frameworks like hibernate.
The Vietnam of Computer Science
Ted Neward: “Object/Relational Mapping is the Vietnam of Computer Science” (Juni 2006).Original Blog Post: http://tinyurl.com/heapfPDF: http://www.odbms.org/about_news_20070212.html
“Law of Diminishing Returns” Schnelle anfängliche Erfolge führen zu grossen
Erwartungen Mit dem Fortschreiten des Unterfangens werden
die Erfolge aber immer spärlicher und die dafür notwendigen Investitionen immer grösser
Schlussendlich werden die Investitionen nicht mehr durch den Gewinn gerechtfertigt. Aber es gibt keinen Weg zurück...
Anwendung von bewährten OO-Techniken für die Implementation der Geschäftslogik:Kapselung, Vererbung, Polymorphie, Design Patterns ...
OO verspricht:• bessere Skalierung bei zunehmender Komplexität
• bessere Erweiterbarkeit• bessere Wartbarkeit• weniger Redundanz
Ausgangslage Domain Model
Ausgangslage: Relationale Datenbanken Vorherrschende Technologie
zum Speichern von Daten im Enterprise-Umfeld.
Gründe: Grosse Investitionen Bewährte, ausgereifte Technologie Flexibilität, Applikationsunabhängigkeit Daten leben länger als Applikationen Optimierte Konzepte zum Speichern
von Daten
Ausgangslage: Der Konflikt De facto Standard-Konstellation für
Enterprise-Applikationen: OO-Technologie für die Applikations-
entwicklung Relationale Datenbanken für die
Persistenz der Daten An dieser Ausgangslage wird sich
mittelfristig kaum etwas ändern. Der OO-Ansatz und der relationale Ansatz
weisen grundsätzliche Unterschiede auf Aus diesen Unterschieden resultiert der
sog. Object-Relational-Mismatch
Der O/R-Mismatch Technische Ausprägungen des O/R-Mismatch:
Typen-Systeme Null Datum/Zeit
Abbildung von Beziehungen Richtung Mehrfachbeziehungen
Vererbung Identität
Objekte haben eine implizite Identität Relationen haben eine explizite Identität (Primary Key)
Transaktionen
DB OODesignziele • Speichern und
Abfragen von Daten• Speicherung
unabhängig von konkreten Business-Problemen
• Vereinigung von Zustand und Verhalten
• Kapselung, Modularisierung, Abstraktion
• Modellierung konkreter Business-Probleme
Architektur-ansätze
• Client/Server: verteiltes System
• Objekte sind lokal und nicht verteilt
Abfrage/Zugriff
• Deklarative Abfragesprache
• Beziehungen zwischen Daten müssen nicht explizit definiert sein
• Imperative Navigation entlang von Referenzen
• Beziehungen zwischen Objekten müssen explizit definiert sein
Der O/R-Mismatch
Der O/R-Mismatch
In heutigen Enterprise Umfeldern ist der O/R-Mismatch ein Fakt.
Der O/R-Mismatch folgt aus konzeptionellen Unterschieden der zugrundeliegenden Technologien.
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten den O/R-Mismatch zu überwinden.
O/R-Mapping resp. O/R-Mapping Frameworks sind ein möglicher Lösungsansatz.
History Konzepte zum Überbrücken des O/R-Mismatch
existieren seit es OO gibt. Unterschiedliche Ansätze wie der O/R-Mismatch
überwunden werden soll Bekannteste Java Frameworks
Hibernate TopLink, TopLink Essentials, EclipseLink KODO, OpenJPA JPOX , DataNucleus
Java Standardisierung: EJB2, JDO, JPA
Versprechen von O/R-Mapping
Die Applikation wird von der DB entkoppelt Applikationsentwickler muss kein SQL beherrschen Das relationale Modell der Datenbank hat keinen Einfluss auf
das OO-Design Automatische Persistenz
Automatisierte Abbildung der Objekte in die relationalen Strukturen
Der Applikationsentwickler muss sich nicht um die “low-level”-Details des CLI (z.B. connections) kümmern.
Transparente Persistenz / Persistence Ignorance Die Klassen des Domain-Models wissen nicht dass sie
persistiert und geladen werden können und haben keine Abhängigkeit zur Persistenz-Infrastruktur.
Versprechen von O/R-Mapping
Abstraktion Abstraktion ist eines der wichtigsten
Werkzeuge um Komplexität zu bewältigen Separation of Concerns
Bei der Applikationsentwicklung kann man sich ausschliesslich auf die Geschäftsprobleme konzentrieren
Infrastruktur-Probleme können separat gelöst werden und beeinflussen das Design und die Implementation der Geschäftslogik nicht.
Versprechen von O/R-Mapping Frameworks Umsetzung der Versprechen von O/R-
Mapping Einsatz von bewährten Patterns und
Konzepten Einsparungen von viel Code
Manuell codierter DataAccess-Layer kann einen grossen Code-Anteil ausmachen
Referenzbeispiele zeigen Einsparungen um Faktor 7
Strukturierung / Layerung des Codes vorgegeben
Pitfalls von O/R-Mapping Frameworks O/R-Mapping-Frameworks sind komplex und bieten viel
Funktionalität. Hibernate Core: 1.3 Mio LOC, 363 Personen-Jahre, $19 Mio
(Source: Ohloh.net) O/R-Mapping-Frameworks sind keine Rapid-
Application-Development-Tools Der Einsatz eines O/R-Mapping-Frameworks hat
Einfluss auf die Architektur und den Design der gesamten Applikation
Die zugrundeliegenden Konzepte sollten verstanden sein.
Gründliche Auseinandersetzung ist Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz eines O/R-Mapping-Frameworks
No Silver Bullet – find the sweet spot
21
Konzeptionelle Probleme beim O/R-Mapping Folgende konzeptionelle Probleme sollten
beim O/R-Mapping beachtet werden: Location Transparency Optimiertes SQL Mengen-Manipulationen Relationale Suche / Reports /
OLAP
Location Transparencey
Alle Daten immer verfügbar Für die Applikation sollte es keinen
Unterschied machen, ob die sich Daten im lokalen Speicher oder auf der entfernten Datenbank befinden.
Wieviele Daten werden geladen? Zuviele: Speicher, Bandbreite -> Ladezeit! Zuwenige: Konstantes Nachladen -> Ladezeit! Stichworte: Lazy-Loading / Eager-Loading
Dynamisch Generiertes SQL
SQL ist nicht so performant wie handgeschriebens, getuntes SQL Problematik analog Assembler vs. High Level
Sprache Dynamisch generiertes SQL muss auch nicht
gewartet werden! Ausgereifte Frameworks generieren gut
optimiertes SQL (torpedo-group.org)
Nutzung von relationalen Konzepten, die keine Entsprechung in der OO-Welt haben Unproblematische
Abfragen:– Alle Personen, welche
einen schwarzen Mantel bestellen.
– Alle Personen, welche einen schwarzen Mantel bestellen mit all ihren Bestellungen und allen Bestell-Posten
Relationale Suche / Reports
Problematische Abfrage: Alle Tupel bestehend aus Vorname, Nachname
und ProduktnameFirstName LastName ProductName
Thomas Anderson Beretta 92FS 9mm
Thomas Anderson Black Coat
Thomas Anderson Cool Sunglasses
Tyler Durden Perfumed Soap
Relationale Suche / Reports
Relationale Suche / ReportsProbleme: Karthesisches Produkt
In der DB sehr effizient umgesetzt In der OO-Welt keine Entsprechung
Die Struktur des Resultats der Anfrage existiert nicht in der OO-Welt Es gibt keinen Typ mit den Attributen (Vorname, Nachname, Produktname) Die relationale Welt erlaubt flexible (untypisierte) Sichten auf die Daten
(Deklarative ad-hoc formulierte Anfragen) Resultat einer Anfrage kann völlig entkoppelt sein von der Struktur wie die
Daten gespeichert werden. Die OO-Welt verlangt definierte, stark typisierte Strukturen
Das ‚Flachdrücken‘ / ‚Denormalisieren‘ muss in der OO-Welt manuell ausgeführt werden
Alle beteiligten Objekte müssen geladen werden (Performance!)
JPA – Java Persistence API JPA ist eine Bestrebung OR-Mapping mit Java zu
standardisieren JPA ist ein Teil der EJB 3 Spezifikation welche vom JCP
erarbeitet wurde JSR 220, final release: 2.5.2006 TopLink Essentials ist die Referenzimplementation
Es gibt verschiedene JPA Implementationen, diese werden auch JPA Providers genannt
JPA 2 ist eine eigenständge Spezifikation, welche auf JPA aufbaut und etliche zusätzliche Features bietet JSR 317, final release: 10.12.2009 EclipseLink ist die Referenzimplementation Die bekannten JPA Providers unterstützen alle JPA2
Session Beans / Java Applikation
Java Persistence API
Java Persistence API Implementation
JDBC - Driver
JDBC API
JPA Spezifikation
JDBC 4.0
RDB
SQL SQL 2003 oder Dialekte
Java 5+
Herstellerspezifisch
EclipseLink (TopLink), Hibernate, OpenJPA etc.
Technologiestack
Packagesjavax.persistencejavax.persistence.spi
ClassesPersistence
InterfacesEntityManagerFactoryEntityManagerEntityTransactionQuery
Runtime Exceptions ( ~8 )RollbackException
Annotations ( ~64 )EntityIdOneToOneOneToMany
Enumerations ( ~10 )InheritanceTypeCascadeTypeFetchType
Java API
JPA Providers Die bekanntesten JPA Providers sind:
Hibernate Toplink / TopLink Essentials / EclipseLink KODO / OpenJPA JPOX / DataNucleus
Weniger bekannt sind: Apache Cayenne Resin Amber CocoBase
JPA Providers in JavaEE Servers
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Server Default-ProviderWebLogic OpenJPA/KodoWebSphere WebSphereJPA (OpenJPA)GlassFish EclipseLinkJBoss HibernateResin EclipseLink
Getting Started
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Entity Überblick Eine Entity ist persistierbar. Der Zustand kann in einer
Datenbank abgespeichert und später wieder darauf zugegriffen werden
Wie jedes andere Java Objekt hat eine Entity eine Objektidentität. Zusätzlich besitzt sie eine Datenbankidentität (Primary Key)
In Zusammenhang mit der Datenbank werden die Entities transaktional verwendet. Die Erstellung, Änderung und das Löschen wird in einer Transaktion durchgeführt
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Entity Metadata Kennzeichnung mit Annotation @Entity oder Mapping mit
XML Klasse kann Basisklasse oder abgeleitet sein Klasse kann abstrakt oder konkret sein Serialisierbarkeit ist bezüglich Persistenz nicht erforderlich Anforderungen:
Standardkonstrukutor muss vorhanden sein. Klasse darf nicht final, kein Interface und keine Enumeration sein und
keine final-Methoden enthalten Felder müssen private oder protected sein. Zugriff von Clients auf Felder nur über get/set- oder Business-Methoden
erlaubt. Jede Entity muss einen Primärschlüssel (@Id) haben
Configuration by Exception / Conventions over Configuration
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Entity, Beispiel
@Entitypublic class Employee {
@Id protected int id; protected String name; protected long salary;
public Employee(int id) { } ...}
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Entity Manager, ÜberblickPersistence
«interface»EntityManagerFactory
«interface»EntityManager
Persistence Unit
Persistence Context
1
-Erstellt*
1
-Erstellt*
-Konfiguriert durch
1 1
-Manages
1 *
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Entity Manager, Beispiel Entity Manager erstellen
Entity persistieren
Entitiy suchen
EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("jpa.emp.2008");EntityManager em = emf.createEntityManager();
Employee emp = new Employee(158);em.persist(emp);
Employee emp = em.find(Employee.class, 158);
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Entity Manager, Beispiel
Entity verändern
Entity löschen
Queries
em.getTransaction().begin();emp.setSalary(emp.getSalary() + 1000);em.getTransaction().commit();
em.getTransaction().begin();em.remove(emp);em.getTransaction().commit();
Query q = em.createQuery("SELECT e FROM Employee e");Collection emps = q.getResultList();
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Persitence Unit
Eine Persistence Unit ist eine logische Einheit von Entities. Sie wird beschrieben durch: Einen Namen Die zu dieser Unit gehörenden Entity-Klassen Angaben zum Persistence Provider Angabe zum Transaktionstyp Angaben zur Datenquelle Weitere Properties Namen von XML O/R-Mapping Files
Technisch wird die Beschreibung einer Persistence Unit in der Datei META-INF/persistence.xml abgelegt.
Persitence Archive = JAR
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Persistence Unit, Beispiel
META-INF/persistence.xml
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<persistence> <persistence-unit name="emp" transaction-type="RESOURCE_LOCAL"> <provider>oracle.toplink.essentials.PersistenceProvider</provider> <class>examples.model.Employee</class> <properties> <property name="toplink.jdbc.driver" value="oracle.jdbc.driver.OracleDriver" /> <property name="toplink.jdbc.url" value="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:xe" /> <property name="toplink.jdbc.user" value="emp3" /> <property name="toplink.jdbc.password" value="emp3" /> </properties> </persistence-unit></persistence>
Entity Mapping
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Access Typ Für das Persistenz-Framework existieren zwei
Zugriffspunkte auf die Daten einer Klasse
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// Field Access@Entity public class Employee { @Id private int id;}
//Property Access@Entity public class Employee { protected int id; @Id public int getId() { return id; }}
Access Typ Options (JPA 2.0)
Verschiedene Access Types pro Klasse möglich Mischen von Acces Types in einer
Vererbungshierarchie
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@Entity @Access(FIELD)public class Vehicle {... @Transient double fuelEfficiency; @Access(PROPERTY) protected double getDbFuelEfficiency() {
return convertToImperial(fuelEfficiency); }...}
Mapping
Es wird immer vom Defaultverhalten ausgegangen
Das Defaultverhalten kann übersteuert werden
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@Entity@Table(name = "EMP")public class Employee { @Id @Column(name = "EMP_ID") ...}
Persistente Datentypen Erlaubt:
Alle primitiven Typen, String Alle Wrapperklassen und serialisierbaren Typen
(z.B. Integer, BigDecimal, Date, Calendar) byte[], Byte[], char[], Character[] Enumerations Beliebige weitere Entity-Klassen Collections von Entities, welche als Collection<>, List<>, Set<> oder
Map<> deklariert sind.
Nicht erlaubt: Alle Arten von Arrays ausser die obgenannten Collections von etwas anderem als Entities, also z.B. Wrapperklassen
und andere serialiserbare Typen.
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Java / SQL Type Mapping
Implizit durch JDBC “Data Type Conversion Table“ definiert
Explizit durch die @Column Annotation, z.B.
Produktspezifisch durch JPA-Implementation oder im JDBC-Driver für die jeweilige Datenbank
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@Column(name = "sender")protected String sender;
Lazy Fetching und Large Objects
Lazy Field Loading
Large Objects
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@Basic(fetch = FetchType.LAZY)private String comments;
@Basic(fetch = FetchType.LAZY)@Lobprivate byte[] picture;
Enumerations
Enumerations können persistent sein. In der Datenbank wird entweder der Ordinalwert (Position) oder der Stringwert (Name der Konstante) abgelegt.
Vorsicht bei Änderungen an der Enumeration
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// Variante Ordinal@Enumerated(EnumType.ORDINAL)protected MessageStatus status;
// Variante String@Enumerated(EnumType.STRING)protected MessageStatus status;
Temporale Typen
Erlaubte Zeittypen: java.sql.Date, java.sql.Time, java.sql.Timestamp java.util.Date, java.util.Calendar
java.sql Typen brauchen keine weitere Definition
Bei java.util Typen muss der JDBC Typ angegeben werden:
Mögliche Typen: TemporalType.DATE, TemporalType.TIME, TemporalType.TIMESTAMP
50
@Temporal(TemporalType.DATE)private Calendar dob;
Transiente Attribute
Attribute können von der Persistierung ausgeschlossen werden
Entweder mittels transient:
oder wenn das Attribut serialisiert werden soll mittels Annotation:
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transient private String translatedName;
@Transientprivate String translatedName;
Entity Identity - Primärschlüssel Jede Entity-Klasse muss einen mit @Id bezeichneten
Primärschlüssel besitzen.
Eine Id kann von folgenden Typen sein: Primitive Java Typen: byte, int, short, long, char Wrapper Klassen: Byte, Integer, Short, Long, Character Array von primitiven Typen oder Wrapper Klassen java.lang.String java.math.BigInteger Zeittypen: java.util.Date, java.sql.Date
Floating Point Typen sind ebenfalls erlaubt, aber sind aufgrund der möglichen Rundungsfehler nicht zu empfehlen
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Primärschlüssel Generierung
Primärschlüssel können in Zusammenarbeit mit der Datenbank generiert werden. Beispiel:
Strategien sind Identity, Table, Sequence und Auto
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@Entity public class Employee { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) public Integer id;}
GenerationType.TABLE
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public class Employee {
@TableGenerator(name = "Emp_Gen", table = "ID_GEN", pkColumnName = "GEN_NAME", valueColumnName = "GEN_VAL") @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.TABLE, generator = "Emp_Gen") private int id; ...}
ID_GEN
PK GEN_NAME
GEN_VAL
Beziehungen
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Eine Parent-Child Beziehung
Wie sieht das Klassen-Modell aus? Employee hat eine Referenz auf Department Department hat eine Collection von Employee
Referenzen Beides: Bidirektionale Beziehung
Unabhängig davon ist das zugrundeliegende DB-Schema:
Eine Parent-Child Beziehung
Mapping des Klassenmodells auf das DB-Schema mittels JPA: Metadata ist erforderlich. Je nach Klassenmodell wird entweder eine many-
to-one Beziehung oder eine one-to-many Beziehung gemappt
Falls beide Richtungen gemappt werden sollen, so muss definiert werden, dass für beide derselbe Foreign-Key zugrunde liegt.
Eine Parent-Child Beziehung@Entitypublic class Employee { … @ManyToOne private Department department; …
@Entitypublic class Department { … @OneToMany @JoinColumn (name=”department_id”) private Set<Employee> employees =
new HashSet<Employee>(); …
@Entitypublic class Department { … @OneToMany (mappedBy = “department“) private Set<Employee> employees =
new HashSet<Employee>(); …
Mapping der one-to-many Beziehung• Field/Property muss ein Interface
sein• Achtung:– Unidirektionales one-to-many ohne
Beziehungstabelle wird erst ab JPA2 unterstützt
Mapping der many-to-one Beziehung
Mapping der bidirektionalen Beziehung
• JPA muss wissen, dass nur ein Foreign-Key für beide Richtungen existiert.
Association Types• Richtung
– Unidirektional
– Bidirektional
• Kardinalität
– One-to-one
– Many-to-one
– One-to-many
– many-to-many
Employee Project
Employee AddressSource Target
Employee Department* 1
Employee Project* *
Employee Address1 1
Employee Phone1 *
one-to-one, unidirektional
Employee@OneToOneprivate Address address;
entspricht:@OneToOne@JoinColumn(name="address_id", referencedColumnName = "id")private Address address;
(JPA2 unterstützt auch one-to-one mit einer zusätzlichen Zwischentabelle)
-id : int-name : String-salary : long
Employee
-id : int-street : String-city : String-state : String-zip : String
Address
0..1
ADDRESS
ID
CITY (O) STATE (O) STREET (O) ZIP (O)
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
many-to-one, unidirektional
-id : int-name : String-salary : long
Employee
-id : int-name : String
Department
* 0..1
DEPARTMENT
ID
NAME (O)
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
DEPARTMENT
ID
NAME (O)
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
DEPARTMENT
ID
NAME (O)
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
Employee@ManyToOneprivate Department department;
(JPA2 unterstützt auch many-to-one mit einer zusätzlichen Zwischentabelle)
one-to-many, bidirektional
Phone@ManyToOne(optional = false)private Employee employee;
Employee@OneToMany(mappedBy = "employee")private Collection<Phone> phones;
-id : int-phonenumber : String-type : String
Phone-id : int-name : String-salary : long
Employee
* 1
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
PHONE
ID
PHONENUMBER (O) TYPE (O) EMPLOYEE_ID (O) (FK)
many-to-many, bidirektional
Employee@ManyToMany(mappedBy = "employees")private Collection<Project> projects;
Project@ManyToManyprivate Collection<Employee> employees;
-id : int-name : String-salary : long
Employee
-id : int-name : String
Project
* *
PROJECT
ID
DTYPE (O) NAME (O)
PROJECT_EMPLOYEE
PROJECTS_ID (FK)EMPLOYEES_ID (FK)
EMPLOYEE
ID
NAME (O) SALARY (O) STARTDATE (O) DEPARTMENT_ID (O) (FK)MANAGER_ID (O) (FK)ADDRESS_ID (O) (FK)
Many-To-Many Beziehungen
„If you think that two objects share a simple many-to-many relationship, you haven't looked closely enough at the domain. There is a third object waiting to be discovered with attributes and a life cycle all its own.“ - Dierk König
• Oft sind weitere Daten auf der Zwischentabelle nötig• Üblicherweise mappt
man dann die Zwischentabelle auf eine eigene Entity
one-to-many, unidirektional• Bei einer unidirektionalen one-to-many Beziehungen
fehlt das mappedBy Element und das Target hat keine Rückbeziehung
• JPA verwendet in diesen Fällen ebenfalls eine Beziehungstabelle
• JPA 2 spezifiziert die unidirektionale one-to-many Beziehung ohne Zwischentabelle.
@OneToMany@JoinColumn (name=”department_id”)private Set<Employee> employees = new HashSet<Employee>();
@OneToManyprivate Set<Employee> employees = new HashSet<Employee>();
Bidirektionale Beziehungen
JPA verändert die Java-Semantik nicht! D.h. der korrekte Unterhalt von bidirektionalen
Beziehungen ist Sache der Applikation!Department taxes = new Department();Employee john = new Employee();taxes.getEmployees().add(john);john.setDepartment(taxes);
Bidirektionale Beziehungen Best Practice: Convenience Methoden auf den
Entities:@Entitypublic class Department { … @OneToMany private List<Employee> employees = new ArrayList<Employee>();
public void addEmployee(Employee employee){ if (employee == null)
throw new IllegalArgumentException(“Null employee“); if (employee.getDepartment() != null) employee.getDepartment().getEmployees().remove(employee); getEmployees().add(employee); employee.setDepartment(this); } …}
Analog: removeEmployee() sowie Methoden auf Employee.
Verwendung von Collections• java.util.Set
– Eindeutig (Object.equals())– @OneToMany
private Set<Phone> phones;
• java.util.List– geordnet, kann sortiert werden– @OneToMany
@OrderBy("phonenumber ASC")private List<Phone> phones;
• java.util.Map– Key/Value Paare– @OneToMany
@MapKey(name = "phonenumber")private Map<String, Phone> phones;
JPA 2:Persistenter Index@OneToMany@OrderColumn(name="index")private List<Phone> phones;
Lazy- und Eager-Loading
• Default bei one-to-one und many-to-one– FetchType.EAGER
• Default bei one-to-many und many-to-many– FetchType.LAZY
• Defaultverhalten kann übersteuert werden. z.B.– @OneToMany(fetch = FetchType.EAGER)
private Set<Phone> phones;
EntityManager em = ...Department sales = em.find(Department.class, 123);sales.getEmployees().iterator().next();
Beziehungen werden transparent (nach)geladen:
Speichern und Löschen von Beziehungen
Department taxes = new Department();Employee john = new Employee();taxes.addEmployee(john);Employee jane = new Employee();taxes.addEmployee(jane);
em.persist(taxes);em.persist(john);em.persist(jane);em.flush();
for (Employee empl : taxes.getEmployees()){ em.remove(empl);}em.remove(taxes);em.flush();
• Jede Entity hat einen eigenen, unabhängigen Lifecycle!• IllegalStateException
wenn vergessen wird, eine assoziierte Entity zu persistieren.
• Delete all entities individually
Transitive Persistenz Persistenz wird von JPA propagiert auf assoziierte Entities.
@OneToMany (mappedBy = “department“, cascade = CascadeType.ALL)
private Set<Employee> employees = new
HashSet<Employee>();Department taxes = new Department();Employee john = new Employee();taxes.addEmployee(john);Employee jane = new Employee();taxes.addEmployee(jane);
em.persist(taxes);em.flush();
em.delete(taxes);em.flush();
• Kaskadierung wird auf der Assoziation konfiguriert• Speichern eines Parents
speichert auch alle Kinder
• Löschen eines Parents löscht auch alle Kinder.
CascadeType {ALL, PERSIST, MERGE, REMOVE, REFRESH, DETACH};
Orphan DeletionPhone phone1 = …Employee john = em.find(Employee.class, 123);john.getPhones().remove(phone1);em.flush();
• Child wird nicht gelöscht!
Entfernen eines Kindes aus der Collection des Parents setzt nur den Foreign Key auf der Kind-Tabelle auf NULL.
– FK Constraint Verletzung möglich– Das Kind ist nun “orphaned”
• In JPA 1 muss das Löschen von Orphans explizit in der Applikation erfolgen.• JPA 2 unterstützt das automatische Löschen von Orphans
@OneToMany(cascade=ALL, mappedBy=”customer”, orphanRemoval=true) public Set<Order> getOrders() { return orders; }
Working With Persistent Objects
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Persistence Context
Der Persistence Context definiert das physische Umfeld von Entities zur Laufzeit: die Menge aller Managed Entities in der
Applikation den Entity Manager für diese Entities die laufende Transaktion den Contexttyp
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Kontext Typen
TRANSACTION Standard im Java EE Umfeld Lesender und schreibender Zugriff nur innerhalb der Transaktion. Gelesene Objekte sind nach der Transaktion im Zustand detached Wiedereinkopplung in eine Transaktion mit merge()
EXTENDED Standard im Java SE Umfeld Alle Objekte sind lesend und schreibend zugreifbar Modifikationen finden lokal statt Effekt von persist(), remove() usw. wird aufbewahrt Propagation von Efffekten und Änderungen in die DB aber nur, wenn
nachträglich begin()/commit() ausgeführt wird
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Objektverwaltung
Der Transfer von Objekten von und zur Datenbank erfolgt automatisch: so spät wie möglich Lazy Access
Der Transfer von Objekten von und zur Datenbank kann manuell erzwungen werden synchron zum Aufruf
Selbstverständlich gilt ein Transaktionsmodell: Der Zugriff auf Objekte erfolgt ab Beginn der Transaktion, die Synchronisation mit der Datenbank wird spätestens beim Commit abgeschlossen und unterliegt der ACID-Regel
Auf Objekte kann auch ausserhalb von Transaktionen zugegriffen werden, jedoch ohne Konsistenz- und Synchronisationsgarantie
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Objektzustand
Objekte haben vier mögliche Zustände: New
Objekt ist neu erzeugt, hat noch keinen Zusammenhang mit der Datenbank und noch keine gültige ID.
Managed Das Objekt hat eine Entsprechung in der Datenbank. Änderungen werden
vom Entity Manager automatisch getracked und mit der DB abgeglichen. Detached
Das Objekt hat eine Entsprechung in der Datenbank, wurde aber abgekoppelt. Der Zustand wird nicht mehr automatisch abgeglichen mit der Datenbank.
Removed Das Objekt existiert noch, ist aber zum Löschen markiert.
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Zustände und Übergänge
new
managed
detached
removed
EntityManager.persist
EntityManager.remove
(Transaction.commit)Transaction.rollback
Serialisierung
EntityManager.clearEntityManager.close
EntityManager.merge
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Entity persistieren
Mit persist() wird eine neue Entity vom EntityManager verwaltet
Die Methode contains() kann geprüft werden ob eine Entity managed ist
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Department dept = em.find(Department.class, deptId);Employee emp = new Employee();emp.setId(empId);emp.setName(empName);emp.setDepartment(dept);dept.getEmployees().add(emp);em.persist(emp);
Objekt ID
Ein neues Objekt bekommt erst eine ID, wenn es das erste Mal physisch in die Datenbank transportiert wird
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Employee emp = new Employee();em.persist(emp);System.out.println(emp.getId()); // null
em.flush(); oder em.getTransaction().commit();System.out.println(emp.getId()); // gültige ID, z.B. 1
Kaskadierte Persistenz (1)
Kaskadierte Persistenz heisst: Alle von einem persistenten Objekt aus erreichbaren Objekte sind ebenfalls persistent
Die Kaskadierung muss deklariert werden: PERSIST MERGE REMOVE REFRESH ALL
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Employee employee = new Employee();em.persist(emp);Address address = new Address();employee.setAddress(address);
Kaskadierte Persistenz (2)
Die Kaskadierung kann für das Erstellen und das Löschen der Persistenz separat eingestellt werden
Die Kaskadierung bezieht sich nun auf die persist() und die remove()-Methode.
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public class Employee { @OneToOne( cascade={CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE } ) private Address address; ...}
Orphan Removal (JPA 2.0)
Sollen abhängige Kindelemente bei to-many Beziehungen ebenfalls gelöscht werden, kann dies seit JPA 2.0 ebenfalls deklariert werden:
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@OneToMany(cascade=ALL, mappedBy=”customer”, orphanRemoval=true) private Set<Order> orders;
Entity suchen
Mit find() kann eine Entity über ihren Primary Key gefunden werden
Die gefunden Entity wird kommt automatisch in den Zustand managed
Da find() über den Primary Key sucht, kann diese Methode vom Persistence Provider optimiert werden und unter Umständen einen Datenbankzugriff vermieden werden
Soll eine one-to-one oder many-to-one Reference auf eine bestehende Entity gebildet werden, kann getReference() verwendet werden um das vollständige Laden der Target-Entity zu verhindern
84
Einlesen
Der Objektzustand wird beim ersten Zugriff auf das Objekt eingelesen.
Wenn FetchType.EAGER gesetzt ist, werden referenzierte Objekte ebenfalls mitgeladen.
Wenn FetchType.LAZY gesetzt ist, werden referenzierte Objekte beim ersten Gebrauch eingelesen.
Der Objektzustand wird nie automatisch aufgefrischt, nur via die EntityManager.refresh()-Methode.
Eine neue Transaktion führt nicht automatisch zum erneuten Einlesen bestehender Objekte.
85
Entity löschen
Mit remove() wird dem EntityManager mitgeteilt, dass diese Entity gelöscht werden kann
86
Employee emp = em.find(Employee.class, empId);em.remove(emp);
Objektzustand nach Commit
Wenn der Persistence Context EXTENDED ist, bleibt ein Objekt im Zustand managed nach dem Commit. Änderungen nach dem Commit werden aufbewahrt und im
Rahmen der nächsten Transaktion in die Datenbank übernommen.
Wenn der Persistence Context TRANSACTION ist, geht ein Objekt in den Zustand detached über nach dem Commit. Änderungen müssen mit EntityManager.merge() innerhalb der
nächsten Transaktion wieder eingekoppelt werden.
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Objektzustand nach Rollback
Nach einem Rollback ist jedes noch vorhandene Objekt im Zustand detached. Die Belegung der Felder wird durch den Rollback nicht geändert, jedoch der Zustand in der Datenbank
Vorsicht vor möglichen Inkonsistenzen
Objekte via Methoden des Entity Manager neu laden:find(), getReference(), createQuery() usw.
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Persistence Context aufräumen
Ab und zu kann es vorkommen, dass der Persistence Context gelöscht werden soll
Dies kann mit der Methode clear() des EntityManager erreicht werden
Alle Entities kommen in den Zustand detached
Vorsicht: enthält der Persistence Context Änderungen welche noch nicht mit commit() gespeichert wurden, gehen diese verloren
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Synchronisation mit der Datenbank Das Zurückschreiben findet zum Commit-Zeitpunkt oder
explizit mit der flush() Methode statt. Das Zurückschreiben beinhaltet kein Refresh allfälliger
Änderungen in der Datenbank in der Zwischenzeit -> Lost Update!
Das Zurückschreiben betrifft nur Änderungen, nicht ungeänderte Daten.Applikationm.setContent("A")tx.commit()
m.setContent("C")tx.commit()
SQL-Client
update Messageset content = 'B'; commit
Zustand von m in Appl in DB A A
A B
C C
90
Foreign Key Constraints
Änderungsoperationen erzeugen oft Konflikte mit Fremdschlüssel-bedingungen, wenn Datensätze in der falschen Reihenfolge gelöscht werden.
Oracle erlaubt die Constraints DEFERABLE zu definieren, damit diese erst zum Commit Zeitpunkt geprüft werden:
91
ALTER TABLE EMPLOYEE ADD CONSTRAINT EMPLOYEE_ADDRESS_FK FOREIGN KEY (ADDRESS_ID) REFERENCES ADDRESS(ID) DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED;
Querying
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Entities laden
In JPA gibt es verschiedene Optionen Entitäten zu laden: Eine einzelne Instanz über die ID laden Navigation auf dem Objektgraphen Queries in der Java Persistence Query
Language (JPQL) Queries in SQL
In JPA2 kommt neu die Criteria API hinzu
Entity über die ID laden
Der EntityManager stellt zwei Möglichkeiten zur Verfügung: find() und getReference()EntityManager em = …Integer id = 1234;Employee john = em.find(Employee.class, id);
Falls die Entität bereits im Persistence Context geladen ist, so wird kein DB-Query ausgeführt.
find(): Wenn sich die Entity noch nicht im Persistence Context befindet, so wird sie von der DB geladen. Resultat is null, falls die Entity nicht existiert
getReference(): Wenn sich die Entität noch nicht im Persistence Context befindet, so wird ein Proxy zurückgegeben. Es wird vorerst kein DB-Query ausgeführt. Dieses erfolgt erst wenn auf die Entität zugegriffen wird. EntityNotFoundException erst beim Zugriff, falls die Entity nicht existiert.
Navigation des Objektgraphen
Ausgehend von einer Entity kann ein Objektgraph traversiert werden. Dabei lätdt JPA transparent alle notwendigen Daten von der DB.
– Dieses Feature wird “Lazy Loading” genannt
– Die Entities müssen persistent und der EntityManager muss offen sein
– Dies ist ein mächtiges Feature, birgt aber auch Gefahren
Queries mit JPQL
JPQL ist eine mächtige Abfragesprache basierend auf dem Entitätenmodell: Stark an SQL angelehnt Unabhängig von der darunterliegenden Datenbank Abfragen basieren auf dem Klassenmodell (Entitäten), nicht auf
dem Datenmodell (Tabellen) Unterstützt OO-Konstrukte wie Vererbung, Polymorphismus
und Pfadausdrücke
String queryString = "select e.address from Employee e where e.mainProject.name = ‘JPA
Kurs‘";Query query = em.createQuery(queryString);List<Address> users = query.getResultList();
Verwendung von JPQL
Typischerweise wird JPQL verwendet um Entities zu laden. JPQL unterstützt aber auch andere Szenarien: Abfrage von skalaren Werten (Projektionen oder
Aggregationen) Bulk Updates und Deletes Reporting Queries: Rückgabe von Daten-Tupels, Nutzung von
Gruppierungs- und Aggregationsfunktionen der DB Constructor Expressions: Abfüllen von beliebigen Objekten
(nicht notwendigerweise Entities)
JPQL kann entweder in Dynamischen Queries oder in Named Queries verwendet werden.
Dynamische Queries
Bei Dynamischen Queries wird der JPQL String zur Laufzeit erstellt. Kontextabhängige Queries String Concatenation
EntityManager em = ...String queryString =
“select e from Employee e where e.address.city = ‘Bern‘“;Query query = em.createQuery(queryString);List<Employee> employees = query.getResultList();
Named Queries Named Queries werden statisch definiert und können überall in
der Applikation verwendet werden. Die JPA Infrastruktur kann Named Queries vor der eigentlichen
Ausführung parsen und kompilieren (Prepared Statements) Parsen/Kompilierung muss nur einmal durchgeführt werden Kann beim Deployen/Startup erfolgen und überprüft werden (Fail Fast)
@NamedQuery(name = "Employee.findAll", query = "SELECT e FROM Employee e")public class Employee { ... }
EntityManager em = ...Query q = em.createNamedQuery("Employee.findAll");List<Employee> employees = query.getResultList();
Parameter Binding Queries sollten parametrisert werden. Es gibt
zwei Arten der Parametrisierung:• Named Parameters
• Positional Parameters
SELECT e FROM Employee eWHERE e.department = :dept
AND e.salary > :base
Query q = ...q.setParameter("dept", "Taxes");q.setParameter("base", "3500");
SELECT e FROM Employee eWHERE e.department = ?1 AND e.salary > ?2
Query q = ...q.setParameter(1, "Taxes");q.setParameter(2, "3500");
Queries ausführen• Abholen des Resultates mit Methoden von Query
List getResultList()Object getSingleResult()int executeUpdate()
• BeispielQuery q = em.createQuery("SELECT e FROM Employee e");List<Employee> emps = q.getResultList();
for(Employee e : emps) { System.out.println(e);}
JPQL Sprach-Features
JPQL ist eine sehr mächtige und flexible Abfragesprache. Hier nur einige Features:
JOINS und Subqueries (IN, EXISTS) Aggregatsfunktionen (AVG, COUNT, MIN, MAX, SUM) GROUP BY und HAVING Funktionen (LOWER, ABS, TRIM ...) LIKE Collection-Abfragen: IS EMPTY, MEMBER ANY, ALL, SOME,
Pfad-Ausdrücke Ein Pfadausdruck ermöglicht die direkte
Navigation von einem äusseren zu inneren, referenzierten Objekten:
SELECT e.address FROM Employee e SELECT e.address.name FROM Employee e
Ein Pfadausdruck kann in einer Collection enden: SELECT e.projects FROM Employee e
Ein Pfadausdruck kann nicht über eine Collection hinweg navigieren:
SELECT e.projects.name FROM Employee e
Pagination
String queryString = “select e from Employee“;Query query = em.createQuery(queryString);query.setFirstResult(110);query.setMaxResults(10);List<Order> orders = query.getResultList();
• JPA schreibt nicht vor, wie Pagination umgesetzt wird! Dies kann von JPA-Implementation und DB-Dialekt abhängen.– In der Regel wird das resultierende SQL-Query für
den entsprechenden SQL-Dialekt optimiert.– Achtung: Meist wird das SQL-Rowset limitiert, und
nicht die resultierenden Entities!
Mit JPA ist Pagination sehr einfach:
Fetching & Lazy Loading
Die Idee von Lazy Loading ist es, die Daten erst dann von der DB zu laden, wenn sie auch wirklich in der Applikation benötigt werden. Das Laden sollte für den Client transparent sein Dem Programmierer wird viel Arbeit erspart
Nachteile: Traversieren eines Objekt-Graphen kann in vielen einzelnen
DB-Queries resultieren “N+1 select problem”: Für eine Parent-Child Beziehung wird
für jedes Kind ein eigenes DB-Query abgesetzt Das Gegenteil von Lazy Loading ist Eager Loading
Fetching & Lazy Loading• In JPA kann das Lade-Verhalten auf zwei
Weisen beeinflusst werden:– Global Fetch Plan: Konfiguriert in den
Entity-Metadaten (Annotationen/XML)
– Programmatisch beim Erstellen eines Queries mittels Join Fetch
@OneToMany(mappedBy = "employee", fetch = FetchType.EAGER)private Set<Phone> phones = new HashSet<Phone>();
SELECT d FROM Department d LEFT JOIN FETCH d.employees
Fetch Join analog mit JPA 2 Criteria API.
Joins & Fetching Es gibt unterschiedliche Joins in JPQL:
SELECT d FROM Department d LEFT JOIN FETCH d.employees
• Explizite Joins für Selektion und Projektion
• Implizite Joins aus Pfadausdrücken
• Fetch Joins für Eager Loading
SELECT e FROM Employee e where e.address.city = 'Bern'
SELECT employee FROM Employee employee JOIN employee.projects project WHERE project.name = 'Arcos'
SELECT e.address FROM Employee e where e.name = 'John'
SELECT project FROM Employee employee JOIN employee.projects project WHERE employee.name = 'John'
Polymorphe Queries
Query q = em.createQuery("select p FROM Project
p");List<Project> projects = q.getResultList();
JPQL unterstützt Polymorphie:
• JPA 1: Queries sind immer polymorph!• JPA 2: Einschränkungen des Typs mittels
Type-Expression möglichSELECT p FROM Project p WHERE TYPE(p) IN (DesignProject)
Selektion aufgrund einer Subklasse:SELECT employee FROM Employee employee JOIN employee.projects project, DesignProject dprojectWHERE project = dproject AND dproject.innovationLevel > 2
Reporting Queries Wird mehr als eine Expression in der SELECT Klausel
verwendet, wird ein Object[]-Array zurückgegeben:List result = em.createQuery( "SELECT e.name, e.department.name " + "FROM Project p JOIN p.employees e " + "where p.name = "ZLD").getResultList();
for (Iterator i = result.iterator(); i.hasNext()) { Object[] values = (Object[])i.next(); System.out.println(values[0] + "," + values[1]);}
• Solche Queries werden typischerweise für Reporting verwendet
• Das Resultat sind keine Entities und wird nicht vom Persistence Context gemanagt!
Constructor Expressions Mit Constructor Expressions existiert eine einfache Möglichkeit
um Resultate auf Klassen zu mappen: public class EmployeeDTO { public String employeeName; public String deptName; public EmployeeTO(String employeeName, String deptName) {...}}
List result = em.createQuery( "SELECT NEW jpa.util.EmployeeDTO(e.name, e.department.name) " + "FROM Project p JOIN p.employees e " + "where p.name = "ZLD").getResultList();
for (EmployeeTO emp : result) { System.out.println(emp.employeeName + "," + emp.deptName);}
• Achtung: Klasse muss vollqualifiziert angegeben werden!• Kann auch mit Entities verwendet werden.• Das Resultat wird nicht vom Persistence Kontext
gemanagt.
Bulk Statements In JPQL können UPDATE und DELETE-Statements formuliert
werden, welche auf eine Menge von Entities angewendet werden.
Query q = em.createQuery("DELETE from Employee e");int count = q.executeUpdate();
Query q = em.createQuery("UPDATE Employee e " + "SET e.name = 'Simon' " + "WHERE e.name = 'Peter');int count = q.executeUpdate();
Achtung: Bulk Statements umgehen den Entity Manager!Damit geladene Entities die Veränderungen mitbekommen, müssen sie mit der Datenbank synchronisiert werden.
Vorteile und Nachteile von JPQL• Vorteile
– Sehr mächtig und flexibel– Stark an SQL angelehnt
• Nachteile– JPQL ist eine embedded Language die in Java
mittels Stings verwendet wird.• Keine Überprüfung beim Kompilieren, keine Typ-Sicherheit
– Flexible Komposition eines Queries ist nicht elegant möglich (String-Manipulation)
– Für nicht-triviale Anwendungen ist SQL Knowhow und Verständnis des Datenmodels ist notwendig
SQL Queries
• Stored Procedures werden in JPA nicht unterstützt. Die meisten JPA-Implementationen bieten jedoch proprietäre Mechanismen zum Einbinden von Stored Procedures.
• JPA ermöglicht die Formulierung von SQL-Queries:
Query q = em.createNativeQuery("SELECT * FROM emp WHERE id = ?", Employee.class);q.setParameter(1, employeeId);List<Employee> employees = q.getResultList();
• SQL-Queries könne auch als NamedQuery definiert werden:
@NamedNativeQuery(name = "employeeReporting", query = "SELECT * FROM emp WHERE id = ?", resultClass = Employee.class)
Ausführung analog Named Queries in JPQL
SQL Queries• Update und Delete Statements:
Query q = em.createNativeQuery("UPDATE emp SET salary = salary + 1");int updated = q.executeUpdate();
• Flexibles Mapping des Result-Sets
String s = "SELECT e.*, a.* FROM emp e, address a" + "WHERE e.adress_id = a.id";
Query q = em.createNativeQuery(s, "EmployeeWithAddress");List<Employee> employees = q.getResultList();
@SqlResultSetMapping(name = "EmployeeWithAddress",entities = {@EntityResult(entityClass = Employee.class), @EntityResult(entityClass = Address.class)}
Criteria API in JPA 2
Mit der Criteria API wird in JPA 2 eine Objekt-Orientierte Schnittstelle zum programmatischen Erstellen von Queries standardisiert.
Vorteile: Dynamisches Erstellen von Queries (Komposition) Keine String-Manipulation notwendig OO-Konstrukte zum Erstellen komplexer Queries Gewisse Typsicherheit Zwei Möglichkeiten: String- oder Metamodel based
Criteria API in JPA 2Beispiel mit Strings für Referenzen:
Beispiel mit dem typsicheren, statischen Metamodel:
QueryBuilder qb = ... CriteriaQuery q = qb.create(); Root<Customer> cust = q.from(Customer.class); Join<Order, Item> item = cust.join("orders").join("lineitems"); q.select(cust.get("name")).where( qb.equal(item.get("product").get("productType"), "printer"));
QueryBuilder qb = ... CriteriaQuery q = qb.create(); Root<Customer> cust = q.from(Customer.class); Join<Customer, Order> order = cust.join(Customer_.orders); Join<Order, Item> item = order.join(Order_.lineitems); q.select(cust.get(Customer_.name)) .where(qb.equal(item.get(Item_.product).get(Product_.productType), "printer"));
Metamodel API
Metamodel: statische Klassen, welche das Entity-Model abbilden
Queries mit der Criteria API kann können mit dem Metamodel komplett typsicher programmiert werden
@StaticMetamodel(Department.class)public class Department_ { public static volatile SingularAttribute<Department, Integer> id; public static volatile SingularAttribute<Department, String> name; public static volatile SetAttribute<Department, Employee> employees;}
Metamodel API Erstellung des Metamodels ist nicht
standardisiert. Typischerweise erfolgt sie über einen JDK6 Annotation Processor (APT)
Java CompilerDepartment.java
Department_.java
Department_.classDepartment.class
AnnotationProcessor
call
generate
compile
compile
Advanced Mapping
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Embedded Objects
-id : int-name : String-salary : long
Employee
-id : int-street : String-city : String-state : String-zip : String
Address
0..1
120
Komposition: Mutterobjekt mit eingebetteten Objekten
Eingebettete Objekte haben keine eigene Identität
Mutterobjekt und eingebettete sind in derselben Tabelle abgelegt
EMPLOYEE
PK ID
NAME SALARY STREET CITY STATE ZIP
Embedded Objects, Beispiel
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@Embeddablepublic class Address { private String street; private String city; private String state; private String zip;}
@Entitypublic class Employee { @Id private int id; private String name; private long salary; @Embedded private Address address;}
Enhanced Embeddables (JPA 2.0)
Verschachtelung von Embeddables und Embeddables mit Beziehungen
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@Embeddablepublic class Assembly { ... @Embedded ShippingDetail shipDetails;
@ManyToOne Supplier supplier; ...}
Zusammengesetzte Primärschlüssel
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public class EmployeeId implements Serializable { protected String country; protected int id;}
// Variante 1@IdClass( EmployeeId.class )@Entity public class Employee { @Id protected String country; @Id protected int id;}
// Variante 2@Entity public class Employee { @EmbeddedId public EmployeeId id;}
Composite Primary Key With Relationships (JPA 2.0)
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@Entity @IdClass(PartPK.class)public class Part { @Id int partNo; @Id @ManyToOne Supplier supplier;}
public class PartPK { int partNo; int supplier;}
Read-Only Mappings und Optional
Read-Only@Column(insertable = false, updateable = false)
Optional@ManyToOne(optional = true) // Default
125
Mehrere Tabellen pro Entity
Gelegentlich wird eine Entity in der Datenbank in mehrere Tabellen modelliert oder muss umgekehrt aus mehreren Tabellen zusammengesetzt werden.
Eine Entity kann beliebig viele Sekundärtabellen haben:
126
@Entity@Table( name = "Employee" )@SecondaryTable( name = "EmployeeExt", pkJoinColumns = { @PrimaryKeyJoinColumn(name="idRef", referencedColumnName = "id")})public class Employee { ...}
Mapping von SQL-Views
Komplexe Abfragen werden in einer Datenbank gerne als (materialisierte) View vorgehalten. Um Performance-Vorteile zu nutzen, kann eine View wie eine Entity angesprochen werden. Beispiel:
127
@Entity public class EmployeeStats{ @Id protected long id; @Column( insertable=false, updatable=false) protected int numPhones; // ... CREATE VIEW employeestats ( id, numPhones ) AS SELECT e.id, COUNT(p.*) FROM employee e LEFT OUTER JOIN PHONES P on (…) group by e.id
Vererbung
Vererbungshierarchien können problemlos verwendet und abgebildet werden.
Klassen können abstrakt oder konkret sein.
Alle Klassen in der Vererbungshierarchie müssen den Primärschlüssel der Basisklasse verwenden (erben).
Es gibt vier Mappingstrategien auf die Datenbank:
Eine einzige Tabelle für die gesamte Verbungshierarchie Eine Tabelle für jede konkrete Klasse Eine Tabelle für jede Klasse Mapped Superclass
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SINGLE_TABLE
-id : int-name : String
Project
DesignProject QualityProject
PROJECT
ID
DTYPE (O) NAME (O)
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@Entity @Inheritance public class Project
@Entity public class DesignProject extends Project
@Entity public class QualityProject extends Project
JOINEDPROJECT
ID
DTYPE (O) NAME (O)
QUALITYPROJECT
ID (FK)DESIGNPROJECT
ID (FK)
-id : int-name : String
Project
DesignProject QualityProject
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@Entity @Inheritance(strategy=InheritanceType.JOINED)public class Project
@Entity public class DesignProject extends Project
@Entity public class QualityProject extends Project
TABLE_PER_CLASS (Optional)
-id : int-name : String
Project
DesignProject QualityProject
DesignProject
name (O)
QualityProject
name (O)
131
@Entity @Inheritance(strategy=InheritanceType.TABLE_PER_CLASS)public class Project
@Entity public class DesignProject extends Project
@Entity public class QualityProject extends Project
MAPPED_SUPERCLASS
-phonenumber : String-type : String
Phone
-id : Integer-createdAt : Date-createdFrom : String-updatedAt : String-updatedFrom : String-version : Integer
BaseEntity
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// Klasse BaseEntity@MappedSuperclasspublic abstract class BaseEntity { @Id @GeneratedValue protected Integer id; protected Integer version; protected Timestamp createdAt; protected String createdFrom; protected Timestamp updatedAt; protected String updatedFrom;
// Klasse Phone@Entitypublic class Phone extends BaseEntity
Performance
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
“Premature Optimization is the Root of all Evil.”
- Donald Knuth
“You can't control what you can't measure.”
- Tom DeMarco
SQL Logging• Logging des JPA-Providers
– z.B: in persistence.xml:
• Logging/Profiling Funktionalität der DB• Logging/Profiling auf JDBC Ebene
– Log4jdbc (http://code.google.com/p/log4jdbc/)– Log4jdbc-remix (
http://code.google.com/p/log4jdbc-remix/)– P6Spy (http://www.p6spy.com/)
<property name="eclipselink.logging.level.sql" value="FINE"/>
<property name="eclipselink.logging.level.parameters" value=“true"/>
Minimizing Query Count• Typischer Weise entstehen die ersten
Persistenz bezogenen Performance Probleme aufgund der Anzahl Queries auf die DB – Analyse– Optimierung des Globalen Fetch Plans– Optimierung des Fetch Plans auf Use-Case
Ebene– Caching in der Applikation (z.B. DAO,
Manager)– 2nd Level Cache / Query Cache– “Reporting View” mit Constructor Expressions
Teure Queries• Analyse, auch auf DB Ebene (Execution-
Plan)– Meist hilft das setzten eines Index in der
DB– Optimierung der Fetch-Strategie– Optimierung von Queries– Verwendung von Query Hints – Verwendung von SQL-Queries
Named Queries• Named Queries können vom JPA-Provider
beim Deploy oder Startup-Zeitpunkt geparst und kompiliert werden. Das resultierende prepared Statement kann dann wiederverwendet werden.
Instanzierung und Marshalling
• In Typischen Anwendungen ist dies kaum ein Performance Problem.– Objektinstanzierung ist um
Grössenordnungen schneller als DB-Query• Bei sehr grossen Datenmengen können
Probleme entstehen aufgrund der Session Grösse (Identity-Map)
Result SetsObjekte / Objekt-Graphen
Statements
Constructor Expressions• Erlaubt “Views” auf Daten, welche nicht
den Entity-Strukturen entspricht.
Session Grösse• Eine grosse Session kann zu Performance
Problemen führen– Out of Memory– Garbage Collector– Identity Map
• Typischerweise ein Problem in Batch Szenarien– Frühe Erkennung während des Designs
sinnvoll– Anwendung einer anderen Persistenz
Strategie• Achtung: Session-Management sollte von
Transktions-Steuerung getrennt behandelt werden!
Session Grösse• Lösungsansätze
– Regelmässiges flush() und clear()– Bulk-Statements in JPQL– Direktes SQL über JDBC– Proprietäre Mechanismen des JPA-Providers,
z.B. Hibernate Stateless Session
Entity Caching• Explizites Caching in der Applikation
– z.B. DAO, Business-Komponente, Application-Infrastruktur
– Lifetime kann explizit kontrolliert werden (z.B. Request, Conversation, Session, Application)
• Verwendung eines transparenten Caching Mechanismus (2nd Level Cache)– Lernkurve! Oft beinahe “Black Magic”.– Grösse, Invalidation, Transaction-Isolation ...
Query Caching• Etliche JPA Providers ermöglichen das
Caching von Query-Results.– Ist nur in sehr seltenen Fällen sinnvoll– Queries sind meist parametrisiert ...– Invalidation und Read/Write Verhältnis
Testing
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
Testen mit Einbezug der DB
Schwierigkeiten:• Die DB repräsentiert den Zustand unseres Systems• Oft enthält die DB den Input und den Output unseres
Tests• Um gezielt und deterministisch zu Testen müssen wir
den DB Zustand kennen und beeinflussen• Zusätzlich: Fast immer enthält die DB auch Logik
(Constraints sind auch Logik)
Unit- vs. Integration Tests• Mocking der DB soweit möglich:
• Einbindung der DB– DB in einen definierten Zustand bringen– Tests durchführen– Veränderungen verifizieren– (Aufräumen)
Mocking• DAOs sind ein guter Ansatzpunkt
– Zentraler Zugriffspunkt, klares Interface– Formulierung der Erwartungen an den
Data-Access Layer mit Business Semantik– Erwartungen können gegen die DB
gestestet werden• Mocking der JPA-Infrastrukur
– Möglich, aber aufwändig (EntityManager, Query)
– Viel technische Komplexität, kein Business Value
In-Memory Datenbank• HSQLDB, H2 und Derby sind “reife”
Datenbanken mit einem In-Memory Mode• DB wird für jeden Test neu gestartet und
initialisiert– Einfache Integration, lokale Datenbank– Keine Seiteneffekte– Schema immer aktuell– Viele Persistenz bezogenen Probleme
können erkannt werden
Mehrstufige Testing Strategie• Unit-Tests mit Mocking
– Testen von Business Komponenten in Isolation– Korrektes Verhalten bezüglich erwartetem Business
• Funktionale Tests mit In-Memory Datenbank– Korrektes Verhalten mit Einbezug der Persistenz-API– Sehr einfache Integration, schnell, lokal– Setup/Teardown pro Test
• Integrations Tests gegen “Produktionsähnliche”-Datenbank
– Produktives Verhalten– Wenn möglich mit produktiven Datenbeständen– Komplizierteres Setup/Teardown, langsam
Testdaten Management• Wichtiges Thema das früh im Projekt
angegangen werden sollte• Wer liefert valide Testdaten• Wie und wann werden Testdaten in die
verschiedenen DBs eingespielt• Schema-Migrationen• Patterns für Unit-Tests:
– Object Mother, Test Data Builder
Architecture
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
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Java EE 6 Integration
JSF 2.0 und Bean Validation
<h:inputText id="name" value="#{employeeBean.employee.name}"> <f:validateBean for="name"/></h:inputText>
<h:message for="name" />
154
JSF und NULL Werte
Leere Input Felder werden von JSF als «» (leerer String) behandelt
Dies ist evtl. ein Problem für die BeanValidation @NotNull Constraint greift nicht
Lösung:<context-param> <param-name>javax.faces.INTERPRET_EMPTY_STRING_SUBMITTED_VALUES_AS_NULL</param-name> <param-value>true</param-value> </context-param>
Achtung vor allfälligen «Nebenwirkungen»!
155
EJB 3.x Dependency Injection
@PersistenceUnit Liefert eine Referenz zur EntityMangerFactory
@PersistenceContext Liefert eine Referenz zum EntityManger
156
@PersistenceContextprivate EntityManager em;
@PersistenceUnitprivate EntityManagerFactory emf;
JPA 2.0 und JSR 303
@NotNull statt @Column(nullable=false) @Size.max statt @Column.length @Digits statt @Column.precision/.scale @Min / @Max bei numerischen Columns @Future / @Past bei Datumstypen @Size für Collections und Arrays
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Stateless Session Beans
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@Statelesspublic class EmployeeService {
@PersistenceContext( type=PersistenceContextType.TRANSACTION) private EntityManager em;
public Employee findById(Integer id) { Employee e = em.find(Employee.class, id);
return e; }}
Stateful Session Beans
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@Statefulpublic class EmployeeService {
@PersistenceContext( type=PersistenceContextType.EXTENDED) private EntityManager em;
public Employee findById(Integer id) { Employee e = em.find(Employee.class, id);
return e; }}
Persistence Unit
160
<persistence> <persistence-unit name="jpa.sbb" transaction-type="JTA">
<jta-data-source>jdbc/emp</jta-data-source>
</persistence-unit></persistence>
JPA 2.0 und JSR 303
@NotNull statt @Column(nullable=false) @Size.max statt @Column.length @Digits statt @Column.precision/.scale @Min / @Max bei numerischen Columns @Future / @Past bei Datumstypen @Size für Collections und Arrays
161
162
Patterns
Data Access Object (DAO) Problem
You want to encapsulate data access and manipulation in a separate layer
SolutionUse a Data Access Object to encapsulate all access to the persistent store. The Data Access Object manages the connection with the data source to obtain and store data
DAOs werden als einfache, zustandslose Klassen realisiert, die den Zugriff auf eine Datenquelle kapseln
Ziele: Trennung von Business Logik und technischer Zugriffslogik Kapselung von Zugriff auf Datenbank oder Fremdsystem
DAO Klassendiagramm
Client Data Access Object Datenquelle
ResultSetTransfer Object
uses
uses createscreates
accesses
creates /uses
DAO und JPA
Häufig überflüssig dank EntityManager Wenn schon DAO dann generisch
public interface GenericDAO { <T extends BaseEntity> T create(T t); <T extends BaseEntity> T find(Class<T> type, Serializable id); <T extends BaseEntity> T update(T t); void delete(Object t); List findByNamedQuery(String queryName); List findByNamedQuery(String queryName, Map<String, Object> parameters);}
Transfer Object (TO)
ProblemYou want to transfer multiple data elements over a tier
SolutionUse a Transfer Object to carry multiple data across a tier
Daten werden in Datencontainern zusammengefasst und über Tier-Grenzen transportiert
Das Konzept sollte generell zwischen den Schichten eingesetzt werden
Ziel: Verringerung der übertragenen Datenmenge
TO und JPA
Mit Constructor Expressions existiert eine einfache Möglichkeit direkt aus den Resultaten Transfer Objects zu erzeugen. public class EmpMenu { public EmpMenu(String employeeName, String deptName){...}}
List result = em.createQuery( "SELECT NEW jpa.util.EmpMenu(e.name, e.department.name) " + "FROM Project p JOIN p.employees e " + "where p.name = "ZLD").getResultList();
for (EmpMenu menu : result) { log.info(menu.employeeName + "," + menu.deptName);}
Schichtung und Verteilung
Applikationsserver DB Server
Datenzugriff
Business
Client oder Webserver
Präsentations-schicht
Datenhaltung
Fassade Service
3rd Party
Applikation XY
TOs und Entities
Ausschliesslich TOs
Client/Server
Ausschliesslich TOs
Entities
Lazy Loading und Verteilung Lazy Loading deaktivieren
Vorteil: einfach, für wenig Daten nutzbar Nachteil: bei vielen Daten aus Performance Gründen nicht nutzbar
Open Session in View Pattern geht davon aus, dass in einer Webappliaktion die Session erst geschlossen wird, wenn der Request beendet ist. Vorteil: Die Daten werden bei Bedarf nachgeladen Nachteil: Funktioniert nur bei einer Webapplikation, Änderungen der Daten auf
dem GUI-Level unter Umgehung der Businesslogik, saubere Trennung der Layer nicht möglich.
Preload Pattern: Der Aufrufer einer DAO-Methode übergibt Informationen, welche Daten vorgeladen werden sollen. Vorteil: Abhängig von der Situation kann Lazy Loading eingesetzt oder
umgangen werden Nachteil: Kann zu einer Schwemme von DAO-Methoden führen um die
möglichen Kombinationen anzubieten.
170Java Persistence API
Open Session in View
171Java Persistence API
HTTP Session
Transaktion 1 Transaktion 2
O1 O1
Lazy
Preload Pattern nach Jürgen Kohl (1)
Jürgen Kohl beschreibt in der Ausgabe 4/2008 des Java Magazins sein Preload Pattern, dass in einigen Praxisprojekten erfolgreich eingesetzt wurde. Hierbei liegt der Fokus darauf die Methodenschwemme zu vermeiden und weiterhin die Nutzung eines GenericDAO zu erlauben.
Seine Anforderungen sind: generischer Mechanismus keine Verkomplizierung der Backend-Methoden bei
steigender Komplexität des Domain Models Anwender der Backend-Methoden können denkbare
Preload-kombinationen selbst definieren.
172Java Persistence API
Preload Pattern nach Jürgen Kohl (2)
173Java Persistence API
public class Preload { private Class modelClass; private String property;
public Preload(Class modelClass, String property) { this.modelClass = modelClass; this.property = property; }}
Preload Pattern nach Jürgen Kohl (3)
174Java Persistence API
public abstract class GenericDAO<T, ID> {
private Class<T> persistentClass;
private String getPropertyGetterName(String property ) { String propertyUpper = property.toUpperCase().substring(0, 1); return "get" + propertyUpper + property.substring(1); }
private Object invokeGetter(Object entity, Preload preload) { String getterName = getPropertyGetterName(preload.getProperty()); try { Method method = preload.getModelClass().getMethod( getterName, (Class[]) null); return method.invoke(entity, (Object[]) null); } catch (Exception ex) { throw new RuntimeException("Can't invoke getter for property: " + preload.getProperty(), ex); } }
Preload Pattern nach Jürgen Kohl (4)
175Java Persistence API
// Fortsetzung GenericDAO
protected void preload(Object entity, Preload[] preloads) { if (entity instanceof Collection) { for (Object resultEntity : (Collection) entity) { preload(resultEntity, preloads); } } else { for (Preload preload : preloads) { if (preload.getModelClass().isInstance(entity)) { Object getterResult = invokeGetter(entity, preload); preload( getterResult, preloads); } }}
Preload Pattern nach Adam Bien Idee: Verwendung JXPath für die Initiatlisierung von Lazy
Loading Beziehungen Beispielklasse mit Lazy OneToOne Beziehung:
Aufruf der Getter-Methode mit JXPath:
176Java Persistence API
@Entitypublic class Master { ... @OneToOne(fetch=FetchType.LAZY) private Detail detail; ...}
JXPathContext.newContext(master).getValue("/detail");
Batch
Problematik Sequenzielle Verarbeitung von grossen
Datenmengen Verwendung von Cursors mit JPA nicht möglich
Lösung Pagination
Vorsicht Persistence Context kann gross werden und
sollte regelmässig aufgeräumt werden (EntitManager.clear())
Clustering
Zur Erhöhung der Verfügbarkeit und der Verbesserung der Performance werden Application Server häufig geclustert
Problem Persistence Context auf mehreren Knoten vorhanden Synchronität mit Datenbank nicht gegeben
Lösung Synchronisation (Providerabhängig) Referesh der Entitäten bei Bedarf
Advanced Topics
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
SQL Queries EntityManager.createNativeQuery(String sql) EntityManager.createNativeQuery(String sql, Class
resultClass) Kann auch als NamedQuery definiert werden:
Ausführen des NamedQueries und Parameterübergabe:
180
@NamedNativeQuery( name = "employeeReporting", query = "SELECT * FROM emp WHERE id = ?", resultClass = Employee.class)
Query q = em.createNamedQuery("employeeReporting");q.setParameter(1, employeeId);q.getResultList()
Result Set Mapping (1)
Definition
Verwendung
181
@SqlResultSetMapping(name = "employeeResult",entities = @EntityResult(entityClass = Employee.class)
Query q = em.createNativeQuery( "SELECT * FROM EMPLOYEE", "employeeResult");
Result Set Mapping (2) Mapping Foreign Keys
Wenn die Foreign Keys im Resultat der Abfrage enthalten sind, werden die einfachen Beziehungen ebenfalls mitgeführt
Multiple Result Mapping
SELECT e.*, a.* FROM emp e, address a WHERE e.adress_id = a.id
182
@SqlResultSetMapping(name = "EmployeeWithAddress",entities = {@EntityResult(entityClass = Employee.class), @EntityResult(entityClass = Address.class)}
Result Set Mapping (3) Mapping Inheritance
SELECT id, name, start_date, daily_rate, term, vacation, hourly_rate, salary, pension, type FROM employee_stage
183
@SqlResultSetMapping( name="EmployeeStageMapping", entities= @EntityResult( entityClass=Employee.class, discriminatorColumn="TYPE", fields={ @FieldResult(name="startDate",column="START_DATE"), @FieldResult(name="dailyRate",column="DAILY_RATE"), @FieldResult(name="hourlyRate",column="HOURLY_RATE") } ) )
Lifecycle Callbacks Callbacks sind eine gängige Methode, um Einfluss auf den
Lade- oder Speichervorgang von Objekten zu nehmen.
Mögliche Events:PrePersist, PostPersist, PreRemove, PostRemove, PreUpdate, PostUpdate, PostLoad
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@Entitypublic class ImageMessage extends Message { @PrePersist @PreUpdate protected void compress(){ ... } @PostLoad @PostUpdate protected void uncompress() { ... }
Entity Listeners Wenn Sie dieselbe Funktionalität bei Callbacks von
verschiedenen Entities verweden wollen, können Sie einen Entity Listener erstellen:
Entity Listener verwenden:
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public class BaseEntityDebugListener { @PrePersist public void debugPrePersist(BaseEntity e) { log.debug("PrePresist: " + e); }}
@Entity@EntityListeners({BaseEntityDebugListener.class})public class Employee extends BaseEntity
Vererbung und Lifecycle Events
1. Prüfen ob Default Listeners existieren
2. Höchste Ebene der Vererbung auf @EntityListeners Annotations prüfen
3. Wiederhole Schritt 2 für die nächst tiefere Ebene
4. Höchste Ebene der Vererbung auf Methoden mit zum Event passender Annotation prüfen
5. Wiederhole Schritt 4 für die nächst tiefere Ebene
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Sperrzeitpunkt Daten werden in der Datenbank im Rahmen von
SQL-Befehlen gesperrt.
Da Änderungen vorerst lokal durchgeführt und erst zum Commit-Zeitpunkt in die DB propagiert werden, findet das Sperren erst beim Commit statt.
Allfällige Wartesituationen, Deadlocks, Integritätsverletzungen treten effektiv erst zum Commit-Zeitpunkt auf.
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Optimistic Locking / Versionierung Die Versionierung im Rahmen von JPA ist als optimistsches Locking
zu verstehen. Mit der Versionierung kann ein Concurrency Control über Transaktionen hinweg realisiert werden.
Mit einer @Version können Lost Updates detektiert und vermieden werden:Das Feld kann int, Integer, short, Short, long, Long oder java.sql.Timestamp sein
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@Entity public class Employee { @Version protected long version; ...
create table emp ( version bigint not null, ...
Weitere Locking Strategien
Soll REPEATABLE_READ zur Anwendung kommen, kann Read Locking verwendet werden:
em.lock(LockModeType.READ)
Um eine Entität zum Schreiben zu sperren, wird Write Locking verwendet
em.lock(LockModeType.WRITE)
Die Verwendung von anderen Isolationlevels, muss über die JDBC Connection erfolgen
189
Enhanced Locking (JPA 2.0)
JPA 2.0 führt neue Lockingstrategien ein: OPTIMISTIC ( = READ ) OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT ( = WRITE ) PESSIMISTIC_READ Repeatable Read PESSIMISTIC_WRITE Serialized PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT -> With
version field
Kombination Opitmistic/Pessimistic möglich! 190
191
Enhanced Locking (JPA 2.0)
Example in EntityManager.refresh()public void applyCharges() { Account acct = em.find(Account.class, acctId); // calculate charges, etc. int charge = … ; if (charge > 0) { em.refresh(acct, PESSIMISTIC_WRITE); double balance = acct.getBalance(); acct.setBalance(balance - charge); }}
Schema Generation Die Erzeugung von DDL kann, aber muss nicht
durch eine Implementation der JPA Spezifikation angeboten werden.
In der JPA Spezifikation sind verschiedene Angaben (Annotations und Attribute davon) vorgesehen, welche die Erzeugung von DDL-Befehlen ermöglichen
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public class Message { @Column (unique = false, nullable=false, columnDefinition="varchar", lenghth=64 ) public BigDecimal sender;
193
XML Mapping
The Metadata Puzzle
Reihenfolge bei der Verarbeitung der Metadaten:1. Annotations verarbeiten2. Klassen aus XML Mapping hinzufügen3. Attribute aus XML Mapping hinzufügen4. Defaultwerte setzen
194
Das Mapping File
Rootelement is entity-mappings:
195
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><entity-mappings xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/persistence/orm"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation= "http://java.sun.com/xml/ns/persistence/orm http://java.sun.com/xml/ns/persistence/orm_2_0.xsd"
version="2.0">
Defaults im Mapping File
Annotations ausschalten <xml-mapping-metadata-complete />
Persistence Unit Defaults schema catalog access cascade-persist entity-listeners
Diese können auch ausgeschaltet werden exclude-default-listeners @ExcludeDefaultListeners
196
Defaults im Mapping File
Mapping File Defaults package schema catalog access
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Queries und Generators
sequence-generator
table-generator
named-query
named-native-query
sql-result-set-mapping
198
Entity Mapping mit XML
199
<entity class="examples.model.Employee"><attributes> <id name="id"> <generated-value strategy="SEQUENCE" /> </id> <many-to-one name="department" /> <many-to-one name="manager" /> <one-to-many name="phones" mapped-by="employee" /> <one-to-many name="directs" mapped-by="manager" /> <one-to-one name="address" /> <many-to-many name="projects" mapped-by="employees" /></attributes></entity>
200
Packaging and Deployment
Configuring Persistence Units Persistence Unit Name
<persistence-unit name="EmployeeService" />
Transaction TypeRESOURCE_LOCAL oder JTA
Persistence Provider<provider>org.hibernate.ejb.HibernatePersistence</provider>
Data Source nur bei JTA
Mapping Files<mapping-file>META-INF/queries.xml</mapping-file>
201
Managed Classes
Lokale Klassen Alle annotierten Klassen im Deployment Unit in welcher das persistence.xml gepackt ist
Klassen in Mapping FilesMit XML gemappte Klassen
Explicitly Listed ClassesIm persistence.xml eingetragene Klassen
Zusätzliche JARs mit Managed ClassesIm persistence.xml unter jar-file eingetragene JARs
202
Properites zur Laufzeit übergeben
Die properties im persistence.xml können ebenfalls zur Laufzeit beim Erstellen der EntityManagerFactory übergeben werden:
203
Map props = new HashMap();props.put("toplink.jdbc.user", "emp");props.put("toplink.jdbc.password", "emp");EntityManagerFactory emf = Persistence .createEntityManagerFactory("EmployeeService", props);
204
Tools
IDE Integration
Eclipse Projekt DALI Oracle Enterprise Pack for Eclipse JBoss Tools
NetBeans IntelliJ IDEA
205
Zusammenfassung / Ausblick
Objektrelationales Mapping mit JPA 2.0
JPA 1.0 & 2.0• JPA 1 is inzwischen mehr als 4 Jahre alt
• JPA 2 ist eine eigenständge Spezifikation, welche auf JPA 1 aufbaut und etliche zusätzliche Features bietet
– JSR 317, final release: 10.12.2009– EclipseLink ist die Referenzimplementation– JPA 2 Provider: EclipseLink 2.0, Hibernate 3.5,
OpenJPA 2.0, DataNucleus 2.1
Zusammenfassung JPA 2.0 Features• Mixing field- and property-access in one Entity• Unidirectional one-to-many without join-table• Ordered lists with persistent order• Collections of basic and embeddable types• Orphan deletion for collections• Embeddables can be nested and have relationships• Improved support for maps• Pessimistic locking• Caching standardization• Improvements in JPQL (collection-valued expressions, polymorphism …)• Criteria API• Metadata Model API• More standardized properties for configuration• Integration with Bean Validation (JSR-303)
JPA 2.1 JSR 338 Support for the use of custom types and transformation methods
in object/relational mapping. Support for the use of "fetch groups" and/or "fetch plans" to
provide further control over data that is fetched, detached, copied, and/or used in merging.
Support for the specification of immutable attributes and readonly entities.
More flexibility in the use of generated values; support for UUID generator type.
Support for multitenancy. Additional event listeners and callback methods; availability of
entity manager to callbacks. Improvements to the Java Persistence query language and criteria
APIs, including: support for stored procedures; support for additional built-in functions, and for the invocation of other database
and vendor functions;