如何使用Java Streams進行資料庫查詢？

本文介紹瞭如何編寫能夠處理現有資料庫資料的Java應用程式，而無需編寫單行SQL(或類似語言)程式碼，也無需浪費時間將所有的內容組合在一起。在您的應用程式準備就緒之後，您可以透過新增兩行程式碼，使用in-JVM-acceleration加速效能。

本文，我們使用Speedment框架，可以直接從資料庫模式生成程式碼，並可以自動將Java Streams生成SQL，您可以使用Java編寫程式碼。

示例資料庫

我們使用的示例資料庫是Sakila。它有Film（影片）, Actor（演員）, Category（類別）等表格，下載地址： https://dev.mysql.com/doc/index-other.html 。

步驟一：連線資料庫

我們使用 配置pom.xml檔案，點選下載後，將得到一個帶有自動生成Main.java檔案的專案資料夾。

然後，解壓資料夾zip.，開啟命令列，然後轉到pO.xml檔案所在的位置。輸入以下命令：

mvn speedment:tool

Speedment將被啟動，會提示您輸入授權碼。選擇“Start Free”，您將獲得免費許可。然後便可以連線資料庫開始使用。

步驟二：生成程式碼

當資料庫開始載入schema data時，便可以點選"Generate"生成完整的Java域模型。

步驟三：編寫應用程式程式碼

步驟二中還會自動生成一個Speedment的生成器。開啟Main.java檔案，將main()方法中的程式碼替換成以下程式碼：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
    .withPassword("sakila-password") // Replace with your own password
    .build();

接下來，我們將編寫一個列印出所有影片的應用程式。當然這只是一個小程式，我們還要對其進行改進。

// Obtains a FilmManager that allows us to
// work with the "film" table
FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);
// Create a stream of all films and print
// each and every film
films.stream()
    .forEach(System.out::println);

執行時，Java stream將自動生成SQL。為了檢視SQL程式碼，需要修改Application Builder，並使用STREAM日誌型別開啟日誌記錄。

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
    .withPassword("sakila-password")
    .withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM)
    .build();

以下是執行應用程式時的SQL程式碼：

SELECT
    `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
    `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
    `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`
 FROM
     `sakila`.`film`,
values:[]

SQL程式碼會因您選擇的資料庫型別而異（例如MySQL，MariaDB，PostgreSQL，Oracle，MS SQL Server，DB2，AS400等），且這些變化都是自動的。

上面的程式碼將產生以下輸出（簡潔為主）

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...}
FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...}
...

步驟四：使用過濾器

Speedment流包括過濾器在內的所有流操作。假設我們只想過濾掉那些超過60分鐘的影片，可以透過以下程式碼來實現：

films.stream()
    .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))
    .forEach(System.out::println);

生成SQL:

SELECT
    `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
    `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
     `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
    `last_update`
FROM
    `sakila`.`film`
WHERE
    (`length` > ?),
 values:[60]

生成輸出:

FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...}
FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}

可以透過組合過濾器來建立更復雜的表示式，如下所示：

films.stream()
    .filter(
        Film.LENGTH.greaterThan(60).or(Film.LENGTH.lessThan(30))
    )
    .forEach(System.out::println);

這將回收掉那些不到30分鐘或者超過一小時的影片。這時檢查您的日誌檔案，您將發現這個流已生成SQL。

步驟五：定義元素的順序

預設情況下，出現在流中的元素是未被定義的。想要定義一個特定順序，您需要將SORTED（）操作應用到這樣的流：

films.stream()
    .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))
    .sorted(Film.TITLE)
    .forEach(System.out::println);

生成SQL

SELECT
    `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
    `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
    `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
    `last_update`
FROM
    `sakila`.`film`
WHERE
    (`length` > ?)
ORDER BY
    `length` ASC,
values:[60]

生成輸出:

FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...}
FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,}
FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..}
...

您還可以組合多種分類機來定義主順序、次順序等。

films.stream()
    .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60))
    .sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed()))
    .forEach(System.out::println);

這將按照LENGTH順序（升序）和TITLE順序（降序）對影片元素進行排序。您可以對數量欄位進行任意組合。

注意：如果您按升序組成兩個或兩個以上欄位時，你應該使用.comparator(). I.e.欄位方法。例如：sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator()))。

步驟六：避免大物件塊（Large Object Chunks）

人們一般會對結果進行分頁來避免使用不必要的大物件塊（Large Object Chunks）。假設我們希望在每頁看到50個元素，我們可以透過以下程式碼來實現：

private static final int PAGE_SIZE = 50;
public static <T> Stream<T> page(
    Manager<T> manager,
    Predicate<? super T> predicate,
    Comparator<? super T> comparator,
    int pageNo
) {
    return manager.stream()
        .filter(predicate)
        .sorted(comparator)
        .skip(pageNo * PAGE_SIZE)
        .limit(PAGE_SIZE);
}

該方法可以使用任意過濾器對任意表進行隨意排序。

例如，呼叫：

page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3)

將回收掉那些超過60分鐘的影片流，並按照第三頁的標題進行排序(即，跳過150部影片並顯示以下50部影片)。

生成SQL

SELECT
    `film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
    `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
    `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
    `last_update`
FROM
    `sakila`.`film`
WHERE
    (`length` > ?)
ORDER BY
     `title` ASC
LIMIT ? OFFSET ?,
values:[60, 50, 150]

生成輸出

FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...}
FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... }
FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...}
...

同樣，如果我們使用了另一種資料庫型別，那麼SQL程式碼就會不同。

步驟七: In-JVM-Memory加速

由於您在初始化程式中使用了標準配置，所以In-JVM-memory加速在POM.XML檔案中就被啟動。如果要啟用應用程式中的加速，只需要將初始程式碼修改成如下程式碼：

SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
    .withPassword("sakila-password")
    .withBundle(InMemoryBundle.class)
    .build();
    
    // Load data from the database into an in-memory snapshot
    app.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();

現在，表流將直接在RAM中被提供，而不是生成SQL查詢。記憶體索引也將加速過濾、排序和跳過。記憶體表和索引都儲存在堆外，避免了垃圾回收的延遲。