多年的教训:根据DDD设计原则改变JPA/Hibernate的使用方式
liuian 2025-07-08 20:04 2 浏览
我(lorenzo)最近一直在更新一些培训材料,思考JPA更好的教学方法和讨论方式。我一直在思考的一件事是我们通常是如何使用JPA?这里结合我所经历的(和观察到的)痛苦,应该如何改变传统使用方式?
JPA通常被视为一组注释(或XML文件),它们提供O/R(对象关系)映射信息。大多数开发人员认为他们知道和使用的映射注释越多,他们得到的好处就越多。但是在过去的几年里,与中小规模的巨石/单体/整体系统(大约有200张表/实体)的搏斗教会了我一些别的东西。
教训:
- 按ID引用实体(仅映射聚合中的实体关系)
- 不要让JPA窃取你的ID(尽可能避免@GeneratedValue)
- 使用特殊join来join不相关的实体
按标识符ID引用实体
仅映射DDD聚合中的实体关系。
传统 JPA或Hibernate教程(和培训)通常会涵盖所有可能的实体关系映射。在教学基本映射之后,许多映射将从简单的单向@manytone映射开始。然后继续双向@OneToMany和@ManyToOne。不幸的是,大多数情况下,他们没有明确指出,这种映射关系不是很好。因此,初学者在完成训练时往往会认为,不映射相关实体是错误的。他们错误地认为外键字段必须映射为相关实体。
|
将上面@ManyToOne 应该改为@Column,将相关实体的主键映射为一个字段即可:
|
映射所有实体关系会增加了不必要的遍历的机会,这通常会导致不必要的内存消耗。这也会导致不必要的EntityManager操作级联。
如果您只处理少数几个实体/表,这可能并不多。但是当与几十个(如果不是几百个)实体一起工作时,它就变成了维护的噩梦。
何时映射相关实体?
仅当相关实体位于聚合中时才映射它们(在DDD中)。
聚合是领域驱动设计中的一种模式。DDD聚合是可以作为单个单元处理的域对象的集群。例如订单及其行项目,它们将是单独的对象,但将订单(及其行项目)视为单个聚合非常有用。
https://martinfowler.com/bliki/DDD_Aggregate.html
|
更现代的聚合设计方法提倡在聚合之间进行更干净的分离。通过存储聚合根的ID(唯一标识符)而不是完整的引用来引用聚合根是一种很好的做法。
如果我们展开上面的简单订单示例,那么行项目(OrderItem类)不应该有到产品的@ManyToOne映射,相反,它应该只有产品的ID:
|
但是…如果产品(聚合根实体)的@Id字段映射为@GeneratedValue呢?我们是否必须先持久化/flush刷新,然后使用生成的ID值?
那么,join呢?我们还能在JPA中Join这些实体吗?
别让JPA偷走你的标识
使用@GeneratedValue最初可能会使映射简单易用。但是,当您开始通过ID(而不是通过映射关系)引用其他实体时,这将成为一个挑战。
如果产品(聚合根实体)的@Id字段映射为@GeneratedValue,则调用getId()可能返回null。当它返回null时,行项目(OrderItem类)将无法引用它!
在所有实体都有一个非空Id字段的环境中,按Id引用任何实体都会变得更容易。此外,始终具有非空的Id字段,使得equals(Object)和hashCode()更容易实现。
因为所有Id字段都显式初始化,所以所有(聚合根)实体都有一个接受Id字段值的公共构造函数。可以添加一个受保护的no-args构造函数来让JPA满意。
|
在写这篇文章的时候,我发现了James Brundege的一篇文章(2006年发布的), Don't Let Hibernate Steal Your Identity (感谢Wayback Machine),他说,不要让Hibernate管理你的Id。但愿我早点听他的劝告。
但要小心!当使用Spring Data JPA save()保存一个在其@Id字段上不使用@GeneratedValue的实体时,在预期的INSERT之前会发出一个不必要的SQL SELECT。这是由于SimpleJpaRepository的save()方法(如下所示)。它依赖于@Id字段(非空值)的存在来确定是调用persist(Object)还是merge(Object)。
|
精明的读者会注意到,如果@Id字段从不为null,save()方法将始终调用merge()。这会导致不必要的SQL SELECT(在预期的INSERT之前)。
幸运的是,解决方法很简单-实现 Persistable<ID>.
|
使用特殊Join连接来join不相关的实体
那么,连接join呢?既然我们通过ID引用了其他实体,那么如何在JPA中连接join不相关的实体呢?
在jpa2.2版本中,不相关的实体不能连接。但是,我无法确认这是否已经成为3.0版的标准,在3.0版中,所有javax.persistence引用都被重命名为jakarta.persistence。
给定OrderItem实体,缺少@manytone映射会导致它无法与产品实体联接。
|
值得庆幸的是,Hibernate 5.1.0+(2016年发布)和EclipseLink 2.4.0+(2012年发布)一直在支持无关实体的连接。这些连接也称为特殊连接 ad-hoc joins。
|
另外,这也是一个API问题(支持两个根实体的JOIN/ON)。我真的希望它能很快成为一种标准。
相关推荐
- Python tkinter学习笔记(七):Notebook和Treeview
-
‘Pythontkinter’是Python自带的GUI工具包,非常适合开发小型的GUI应用。最近使用‘tkinter’开发了一些自己日常使用的小工具,效果不错,于是把开发过程中学习到的一些tkin...
- 如何用 Python实现简单的表格界面
-
Excel有表格编辑功能,为什么我还要弄一个,不是多此一举么。道理是对的,但是很多会员功能才更加强大,不是吗?我们学语言,一来可以练习编码熟练的,巩固知识点,更重要的是你熟悉开发,以后如果你想实现一...
- 土地增值税清算中的施工合同进行判断是否有重复施工的情况
-
对土地增值税清算中的施工合同进行判断是否有重复施工的情况,使用Python中的Pandas库对施工合同的相关数据进行处理,基于文本相似度进行判断。1.读取施工内容数据:将施工内容数据存储在一个...
- 大模型时代必备技能:Embedding与向量数据库开发完全指南
-
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在官网-聚客AI学院大模型应用开发微调项目实践课程学习平台一.Embeddings与向量数据库1.1Embeddings的...
- 分布式实时搜索和分析引擎——Elasticsearch
-
一、概述Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTPWeb界面和无架构JSON文档的分布式,多租户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的...
- elasticsearch v9.0.0重磅发布!解锁最新核心特性与性能飞跃!
-
时隔3年,Elasticsearch迎来重大版本更新!基于Lucene10.1.0构建,9.0.0版本在AI搜索、安全分析、向量计算、集群管理等多个领域实现突破性升级版本亮点o新...
- Java中间件-Elasticsearch(java中间件技术及其应用开发)
-
Elasticsearch是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个IT公司。Elasticsearch是由Elastic公司创建。它的代码位于GitHub-elastic/...
- 知名互联网公司和程序员都看好的数据库是什么?
-
2017年数据库领域的最大趋势是什么?什么是最热的数据处理技术?学什么数据库最有前途?程序员们普遍不喜欢的数据库是什么?本文都会一一揭秘。大数据时代,数据库的选择备受关注,此前本号就曾揭秘国内知名互联...
- 快速了解Elasticsearch(快速了解词语浑话的读音、释义等知识点)
-
Elasticsearch是一款基于Lucene的开源分布式全文搜索引擎,它支持实时搜索,具有优秀的可扩展性和可靠性。作为一款搜索引擎,Elasticsearch提供了丰富的API,使得开发人员可以通...
- 面试官:Kafka和ES选主有什么区别?
-
Kafka和ES都是用来处理大数据的中间件,一个是消息中间件的代表(Kafka),另一个是大数据搜索引擎的代表(ES)。它们在Java领域的使用非常广泛,在大数据方面就更不用说了,但它们的选...
- ElasticSearch 23 种映射参数详解
-
ElasticSearch系列教程我们前面已经连着发了四篇了,今天第五篇,我们来聊一聊Es中的23种常见的映射参数。针对这23种常见的映射参数,松哥专门录制了一个视频教程:视频链接:...
- 还不会Elasticsearch?看这些知识入门刚刚好
-
作者:MacroZheng链接:https://juejin.im/post/5e8c7d65518825736512d097记得刚接触Elasticsearch的时候,没找啥资料,直接看了遍Ela...
- Elasticsearch学习,请先看这一篇!
-
题记:Elasticsearch研究有一段时间了,现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度,从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论……0.带着问题上路——ES是如何产...
- Elasticsearch企业级应用全景图:原理/场景/优化/避坑四重奏
-
一、核心概念与架构原理1.基本定义Elasticsearch是基于ApacheLucene构建的分布式实时搜索与分析引擎,具有以下核心特性:分布式架构:支持PB级数据水平扩展近实时(NRT):数据...
- ELK Stack系列之基础篇(八) - Elasticsearch原理总结(图示)
-
前言通过前面的知识,我们已经了解到了ELk到底是什么、以及他们的工作原理、ES集群架构、专有名词的一些解释。在进入下一阶段ES实操学习环节前,那么今天我将以图解的方式将ELK重点以及ES的相关逻辑进行...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
系统C盘清理:微信PC端文件清理,扩大C盘可用空间步骤
-
10款高性能NAS丨双十一必看,轻松搞定虚拟机、Docker、软路由
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
- 最近发表
-
- Python tkinter学习笔记(七):Notebook和Treeview
- 如何用 Python实现简单的表格界面
- 土地增值税清算中的施工合同进行判断是否有重复施工的情况
- 大模型时代必备技能:Embedding与向量数据库开发完全指南
- 分布式实时搜索和分析引擎——Elasticsearch
- elasticsearch v9.0.0重磅发布!解锁最新核心特性与性能飞跃!
- Java中间件-Elasticsearch(java中间件技术及其应用开发)
- 知名互联网公司和程序员都看好的数据库是什么?
- 快速了解Elasticsearch(快速了解词语浑话的读音、释义等知识点)
- 面试官:Kafka和ES选主有什么区别?
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- vscode切换git分支 (35)
- python bytes转16进制 (35)
- grep前后几行 (34)
- hashmap转list (35)
- c++ 字符串查找 (35)