Spring Data 2021.1 (Q) Release Notes
Spring Data Commons—2.6版本
1、域模型现jMolecules增加了@Identity注解
2、QuerydslPredicateExecutor、QueryByExampleExecutor 及其响应式变体为 Spring Data 提供了强大的查询构建能力。它们允许你以更灵活和动态的方式定义查询，支持流式处理结果，并提供了与多种存储模块和响应式编程框架的集成。通过使用这些接口和特性，你可以构建出更高效、更易于维护的查询逻辑。
（1）QueryDslPredicateExecutor是Spring Data JPA提供的一个接口，用于在查询中使用动态条件。它允许开发人员根据不同的查询条件动态构建查询语句，而无需手动编写SQL语
// 1. 添加依赖
// pom.xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.querydsl</groupId>
<artifactId>querydsl-jpa</artifactId>
</dependency>
// 2. 创建实体类
@Entity
@Table(name = "users")
@QueryEntity
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String username;
private String email;
// other fields, getters, and setters
}
// 3. 创建查询接口
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long>, QueryDslPredicateExecutor<User> {
}
// 4. 使用动态条件查询
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
public List<User> searchUsers(String username, String email) {
QUser qUser = QUser.user;
BooleanExpression predicate = qUser.username.eq(username)
.and(qUser.email.eq(email));
return (List<User>) userRepository.findAll(predicate);
}
}
（2）QueryByExampleExecutor是一种查询技术，允许动态创建查询，并且不需要编写包含字段名称的查询
public interface QueryByExampleExecutor<T> {
// 根据实例查找一个对象
<S extends T> Optional<S> findOne(Example<S> var1);
// 根据实例查找一批对象
<S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> var1);
// 根据实例查找一批对象，且排序
<S extends T> Iterable<S> findAll(Example<S> var1, Sort var2);
// 根据实例查找一批对象，且排序和分页
<S extends T> Page<S> findAll(Example<S> var1, Pageable var2);
// 根据实例查找，返回符合条件的对象个数
<S extends T> long count(Example<S> var1);
// 根据实例查找，返回符合条件的对象
<S extends T> boolean exists(Example<S> var1);
}
@Test
public void testQBE() {
SystemUser systemUser = new SystemUser();
systemUser.setUname("li");
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching()
.withMatcher("uname", ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.startsWith());
Example<SystemUser> example = Example.of(systemUser, matcher);
List<SystemUser> systemUserList = this.userRepository.findAll(example);
System.out.println(systemUserList);
}
3、Spring Data JPA提供了@DomainEvents注解，用于在deleteInBatch 和 deleteAllInBatch发布事件。
4、Spring Data引入Uni和Multi类型作为存储库查询方法的返回类型，支持响应式编程模型，特别是在处理大量数据或需要非阻塞操作的情况下。Uni代表一个可能发出单个项的响应式序列，而Multi代表一个可能发出零个或多个项的响应式序列。不是所有的数据库和存储系统都支持响应式编程模型。因此，在选择使用响应式存储库时，你需要确保你的目标存储系统支持响应式操作。
5、Spring Data 3.0不再支持RxJava 2。RxJava 2在2021年2月28日就结束了，我们建议使用RxJava 3。（RxJava是一个Java VM实现的响应式扩展（Reactive Extensions）库）
Spring Data JPA - 2.6
1、JpaRepositoryFactory.getRepositoryFragments(RepositoryMetadata, EntityManager, EntityPathResolver, CrudMethodMetadata)允许自定义片段，提供更多的上下文信息，而不需要对字段进行反射访问。
Spring Data MongoDB - 3.3
1、当使用@DocumentReference注解时，Spring Data MongoDB会自动处理引用的解析。在存储时，它通常会将引用的实体ID值存储为对另一个文档的引用。在检索时，它会使用这个ID值去查找并加载相应的实体。使用@DocumentReference注解时，需要考虑到性能问题。如果频繁地进行跨文档查询或加载操作，可能会对性能产生一定的影响。因此，在设计数据模型时，需要权衡好灵活性和性能之间的关系
class Account {
@Id String id;
}
class Person {
@Id String id;
@DocumentReference List<Account> accounts;
}
2、添加对创建时间序列集合的支持
MongoDB 5.0引入了时间序列集合,springDateMongoDB支持创建时间序列集合。
@TimeSeries(collection = "weather", timeField = "timestamp")
public class Measurement {
String id;
Instant timestamp;
// ...
}
3、支持通配符索引(在MongoDB中，通配符索引（Wildcard Index）允许你使用通配符来索引文档中的任意字段，例：db.yourCollectionName.createIndex({“$**”: 1})
)
@Document
@WildcardIndexed
public class Product {
// …
}
Document
@WildcardIndexed(wildcardProjection = "{ 'userMetadata.age' : 0 }")
public class User {
private @Id String id;
private UserMetadata userMetadata;
}
@Document
public class User {
private @Id String id;
@WildcardIndexed
private UserMetadata userMetadata;
}
4、写入时包含/排除 null 属性
从实体写入 Document 时，跳过值为 null 的属性。 @Field(write=…) 可以用来控制是否跳过(默认)此类属性，或者是否强制将 null 属性写入 Document
5、加密属性的模式派生
可以使用@Encrypted对字段进行加密
@Document
@Encrypted(keyId = "xKVup8B1Q+CkHaVRx+qa+g==", algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Random")
static class Patient {
@Id String id;
String name;
@Encrypted
String bloodType;
@Encrypted(algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Deterministic")
Integer ssn;
}
Spring Data Couchbase - 4.3
1、优化IN查询绑定标记计算
当结合使用IN关系和绑定标记进行查询时，每一个IN列表中的元素都会生成一个独立的绑定标记。这意味着，如果IN列表很长，查询准备阶段会创建大量的绑定标记，这不仅增加了内存使用量，而且可能导致性能下降，特别是在缓存准备好的语句时。
这一版本对此进行了优化。现在，当使用IN关系和绑定标记时，Spring Data Couchbase会使用单个参数绑定标记来代替多个绑定标记。这意味着，不论IN列表中有多少个元素，都只会创建一个绑定标记。这样做的好处是显著减少了内存使用，并提高了查询准备的效率。
Spring Data Redis - 2.6
1、从这个版本开始，您可以使用Redis 6.2命令，例如 LMOVE / BLMOVE ， ZMSCORE ， ZRANDMEMBER ， HRANDFIELD ，以及更多。有关引入的命令的完整列表，请参阅2.6.0-M1发行说明。
2、RedisURI-based configuration of LettuceConnectionFactory
可以使用 RedisURI 来简化 Lettuce 连接工厂的配置。RedisURI 类提供了一种方便的方式来表示 Redis 服务器的 URI，并包含所有必要的连接参数，如主机名、端口、密码等
import io.lettuce.core.RedisURI;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
RedisURI redisUri = RedisURI.create("redis://user:password@localhost:6379/0");
return new LettuceConnectionFactory(redisUri);
}
@Bean
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
3、为 RedisCache 配置批处理策略
RedisCacheManagerBuilder.fromCacheWriter(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(connectionFactory, BatchStrategies.scan(42)));
4、MessageListener 可以监听已订阅或未订阅的事件
当使用 MessageListener 进行订阅确认回调时，此版本包括对 SubscriptionListener 的支持，当订阅成功或失败时，它可以提供回调方法，以便开发者能够执行相应的操作
ReactiveRedisMessageListenerContainer和ReactiveRedisOperations提供的receiveLater(…)和listenToLater(…)方法则是用于异步处理Redis订阅的。这些方法允许你将接收到的消息或订阅事件延迟处理，以便在稍后的时间点或不同的线程中处理它们。这对于需要高并发或低延迟的应用程序来说是非常有用的，因为它可以帮助避免阻塞主线程并提高系统的响应性。
使用receiveLater(…)和listenToLater(…)方法时，你可以将它们与Spring的反应式编程模型（如Flux和Mono）结合使用，以实现更复杂的异步处理逻辑。例如，你可以将接收到的消息发布到一个反应式流中，并在流的下游进行进一步的处理、转换或聚合。
Spring Data JDBC - 2.3
1、对大型结果集进行流式处理
JDBC存储库查询方法现在可以直接从 ResultSet 返回 Stream ，而不是将结果收集到一个List 中。这种改变减少了内存压力和延迟，直到第一个结果出现。
interface PersonRepository extends CrudRepository<Person, Long> {
@Query("SELECT * FROM person WHERE name < :upper and name > :lower")
Stream<Person> findAsStream(String lower, String upper);
}
2、现在可以通过使用接口或DTO投影(包括动态投影)来返回投影。注意，当指定自定义 RowMapper 时，不能使用投影。
（1）接口投影
interface NamesOnly {
String getFirstname();
String getLastname();
}
interface PersonRepository extends Repository<Person, UUID> {
Collection<NamesOnly> findByLastname(String lastname);
}
（2）DTO投影
import lombok.Value;
/**
*使用DTO的方式返回用户名，需要构造函数，我们使用lombok的@Value方法来简化代码
*/
@Value
public class UsernameDTO{
private String userName;
}
（3）动态投影
interface PersonRepository extends Repository<Person, UUID> {
<T> Collection<T> findByLastname(String lastname, Class<T> type);
}
void someMethod(PersonRepository people) {
Collection<Person> aggregates =
people.findByLastname("Matthews", Person.class);
Collection<NamesOnly> aggregates =
people.findByLastname("Matthews", NamesOnly.class);
}