Spring Data實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Mark，Pollack　Oliver，Gierke　Thomas，Risberg　Jon，Brisbin　Michael ... 著，張衛濱，文建國 譯

圖書標籤:

• Spring Data
• Spring
• 數據訪問
• JPA
• 數據庫
• 實戰
• 開發
• 示例代碼
• 持久化
• 數據

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115343703

版次：01

商品編碼：11422981

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

頁數：249

正文語種：中文

內容簡介

　　數據訪問領域正在發生一場變革，關係型數據庫無法解決的問題需要新的數據訪問技術來解決。Spring Data項目就是一種簡化Java應用構建的數據訪問技術，它可以幫助開發人員高效地使用較新的數據處理和管理工具，同時還能夠以較新的方式使用傳統的數據庫。
　　《Spring Data實戰》從Spring Data背景知識、關係型數據庫、NoSQL、快速應用開發、大數據、數據網格6個方麵深度解析瞭數據訪問技術，介紹的內容都是流行和前沿的，其中文檔數據庫、圖數據庫、鍵/值存儲、Hadoop以及GemFire數據結構等是最重要的內容。《Spring Data實戰》介紹瞭Spring Data、Repository、Querydsl的基礎理念，然後闡述瞭藉助Spring Data如何簡化NoSQL和大數據的訪問，並且涵蓋瞭使用Spring Roo和Spring Data REST導齣功能如何實現應用的快速開發，除此之外，書中還涉及與其他Spring子項目的協同工作，如Spring Integration和Spring Batch。
　　《Spring Data實戰》麵嚮實戰、結構清晰，示例豐富，適用於各類Java開發人員和數據庫開發人員，也可以作為各大、中專院校相關專業師生的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。

內頁插圖

目錄

目　錄

第一部分　背景知識

第1章　Spring Data項目　3
1．1　為Spring開發人員提供的NoSQL數據訪問功能　3
1．2　主題概述　4
1．3　領域　5
1．4　示例代碼　6
1．4．1　將源碼導入到IDE　6

第2章　Repository：便利的數據訪問層　11
2．1　快速入門　11
2．2　定義查詢方法　14
2．2．1　查找查詢的策略　14
2．2．2　衍生查詢　14
2．2．3　分頁和排序　15
2．3　定義Repository　16
2．3．1　調整Repository接口　17
2．3．2　手動實現Repository方法　18
2．4　IDE集成　20
2．4．1　Intelli IDEA　21

第3章　使用Querydsl實現類型安全的查詢　23
3．1　Querydsl簡介　23
3．2　生成查詢元模型　26
3．2．1　構建係統集成　26
3．2．2　所支持的注解處理器　27
3．2．3　使用Querydsl對存儲進行查詢　28
3．3　集成Spring Data Repository　28
3．3．1　執行斷言　29
3．3．2　手動實現Repository　29

第二部分　關係型數據庫

第4章　JPA Repository　33
4．1　示例工程　33
4．2　傳統方式　38
4．3　啓動示例代碼　39
4．4　使用Spring Data Repository　42
4．4．1　事務性　45
4．4．2　Repository與Querydsl集成　46

第5章　藉助Querydsl SQL實現類型安全的JDBC編程　48
5．1　示例工程與搭建過程　48
5．1．1　HyperSQL數據庫　49
5．1．2　Querydsl的SQL模塊　50
5．1．3　構建係統集成　53
5．1．4　數據庫模式　54
5．1．5　示例工程的領域實現　54
5．2　QueryDslJdbcTemplate　57
5．3　執行查詢　58
5．3．1　Repository實現起步　59
5．3．2　查詢單個對象　60
5．3．3　OneToManyResultSetExtractor抽象類　61
5．3．4　CustomerListExtractor實現　63
5．3．5　RowMapper的實現類　64
5．3．6　查詢對象列錶　65
5．4　插入、更新和刪除操作　65
5．4．1　使用SQLInsertClause進行插入操作　65
5．4．2　使用SQLUpdateClause進行更新操作　66
5．4．3　使用SQLDeleteClause進行刪除行操作　67

第三部分　NoSQL

第6章　MongoDB： 文檔存儲　71
6．1　MongoDB簡介　71
6．1．1　設置MongoDB　72
6．1．2　使用MongoDB Shell　73
6．1．3　MongoDB Java驅動　74
6．2　使用Spring命名空間搭建基礎設施　75
6．3　映射模塊　76
6．3．1　領域模型　76
6．3．2　搭建映射的基礎設施　81
6．3．3　索引　83
6．3．4　自定義轉換　84
6．4　MongoTemplate　86
6．5　Mongo Repository　88
6．5．1　搭建基礎設施　88
6．5．2　Repository詳解　88
6．5．3　Mongo Querydsl集成　90

第7章　Neo4j：圖數據庫　92
7．1　圖數據庫　92
7．2　Neo4j　93
7．3　Spring Data Neo4j概覽　95
7．4　將領域建模為圖　96
7．5　使用Spring Data Neo4j持久化領域對象　101
7．5．1　Neo4jTemplate　103
7．6　組閤發揮圖和Repository的威力　104
7．6．1　基本的圖Repository操作　106
7．6．2　衍生和基於注解的查找方法　106
7．7　示例領域模型中的高級圖用例　109
7．7．1　單個節點的多重角色　109
7．7．2　以産品分類和標簽為例講解圖中的索引　110
7．7．3　利用類似的興趣(協同過濾)　111
7．7．4　推薦　111
7．8　事務、實體生命周期以及抓取策略　112
7．9　高級映射模型　113
7．10　使用Neo4j服務器　114
7．11　從這裏繼續學習　115

第8章　Redis：鍵/值存儲　116
8．1　Redis概述　116
8．1．1　搭建Redis　116
8．1．2　使用Redis Shell　117
8．2　連接到Redis　118
8．3　對象轉換　119
8．4　對象映射　121
8．5　原子級計數器　123
8．6　發布/訂閱功能　123
8．6．1　對信息進行監聽和響應　124
8．6．2　在Redis中使用Spring的緩存抽象　125

第四部分　快速應用開發

第9章　使用Spring Roo實現持久層　129
9．1　Roo簡介　129
9．2　Roo的持久層　131
9．3　快速起步　132
9．3．1　藉助命令行使用Roo　132
9．3．2　藉助Spring Tool Suite使用Roo　133
9．4　Spring Roo JPA Repository示例　135
9．4．1　創建工程　135
9．4．2　搭建JPA持久化　135
9．4．3　創建實體　135
9．4．4　定義Repository　137
9．4．5　創建Web層　138
9．4．6　運行示例　139
9．5　Spring MongoDB JPA Repository的例子　140
9．5．1　創建工程　140
9．5．2　搭建MongoDB持久化　140
9．5．3　創建實體　140
9．5．4　定義Repository　141
9．5．5　創建Web層　141
9．5．6　運行示例　141

第10章　REST Repository導齣器　143
10．1　示例工程　144
10．1．1　與Rest導齣器進行交互　146
10．1．2　訪問Product　148
10．1．3　訪問Customer　151
10．1．4　訪問Order　154

第五部分　大數據

第11章　Spring for Apache Hadoop　159
11．1　Hadoop開發麵臨的挑戰　159
11．2　Hello World　161
11．3　揭秘Hello World　163
11．4　使用Spring for Apache Hadoop的Hello World　166
11．5　在JVM中編寫HDFS腳本　170
11．6　結閤HDFS腳本與Job提交　172
11．7　Job調度　173
11．7．1　使用TaskScheduler調度MapReduce Job　173
11．7．2　使用Quartz調度MapReduce Job　175

第12章　使用Hadoop分析數據　176
12．1　使用Hive　176
12．1．1　Hello World　177
12．1．2　運行Hive服務器　178
12．1．3　使用Hive Thrift客戶端　179
12．1．4　使用Hive JDBC客戶端　181
12．1．5　使用Hive分析Apache日誌文件　183
12．2　使用Pig　184
12．2．1　Hello World　185
12．2．2　運行PigServer　187
12．2．3　控製運行期腳本的執行　189
12．2．4　在Spring Integration數據管道中調用Pig腳本　191
12．2．5　使用Pig分析Apache日誌文件　192
12．3　使用HBase　193
12．3．1　Hello World　193
12．3．2　使用HBase Java客戶端　194

第13章　使用Spring Batch和Spring Integration創建大數據管道　197
13．1　收集並將數據加載到HDFS　197
13．1．1　Spring Integration介紹　198
13．1．2　復製日誌文件　200
13．1．3　事件流　203
13．1．4　事件轉發　206
13．1．5　管理　207
13．1．6　Spring Batch簡介　208
13．1．7　從數據庫中加載並處理數據　211
13．2　Hadoop工作流　214
13．2．1　Spring Batch對Hadoop的支持　214
13．2．2　將wordcount樣例改造為Spring Batch應用　216
13．2．3　Hive和Pig的步驟　218
13．3　從HDFS導齣數據　219
13．3．1　從HDFS到JDBC　219
13．3．2　從HDFS到MongoDB　224
13．4　收集並加載數據到Splunk　225

第六部分　數據網格

第14章　分布式數據網格：GemFire　231
14．1　GemFire簡介　231
14．2　緩存與域　232
14．3　如何獲取GemFire　233
14．4　通過Spring XML命名空間配置GemFire　234
14．4．1　緩存配置　234
14．4．2　域配置　238
14．4．3　緩存客戶端配置　240
14．4．4　緩存服務端配置　241
14．4．5　WAN配置　242
14．4．6　磁盤存儲配置　243
14．5　使用GemfireTemplate進行數據訪問　244
14．6　使用Repository　245
14．6．1　POJO映射　245
14．6．2　創建Repository　246
14．6．3　PDX序列化　246
14．7　支持持續查詢　247

前言/序言

探索現代Java應用的數據持久化之道 在快速發展的軟件開發領域，高效、健壯且易於維護的數據持久化層是構建穩定業務應用的核心。無論是海量數據的讀寫、復雜關係的映射，還是高並發場景下的性能優化，都對數據持久化提齣瞭嚴峻的挑戰。本書將帶您深入探尋現代Java應用中數據持久化的奧秘，為您提供一套全麵、實用的解決方案，助您輕鬆應對各種數據存儲需求。 本書並非旨在介紹某個特定的框架或工具，而是著眼於數據持久化背後的核心理念、設計模式和最佳實踐。我們將從基礎齣發，逐步深入，力求讓每一位讀者，無論其經驗深淺，都能在閱讀過程中有所收獲，並能將所學知識靈活應用於實際項目中。 核心理念：抽象與解耦 在現代軟件架構中，抽象和解耦是降低復雜性、提高可維護性的重要手段。在數據持久化領域，這意味著我們不應該將業務邏輯與具體的數據存儲技術（如關係型數據庫、NoSQL數據庫等）緊密耦閤。本書將首先探討如何通過設計模式和抽象層，將數據訪問邏輯與底層存儲實現分離開來。我們將詳細講解諸如Repository模式、Data Access Object (DAO)模式等經典設計模式，分析它們在實際應用中的優缺點，並提供具體的實現思路。通過這些模式的應用，您可以構建齣更加靈活、可替換的數據訪問接口，使得在需要更換數據庫類型或存儲方案時，對業務邏輯的影響降格到最低。 關係型數據庫的精髓與進階 關係型數據庫至今仍然是許多應用的首選，其結構化特性、事務支持以及強大的查詢能力在很多場景下無齣其右。本書將對關係型數據庫的核心概念進行深入剖析，包括但不限於： 關係模型與規範化： 迴顧關係模型的構建原則，深入理解數據冗餘、數據不一緻等問題，以及如何通過規範化來優化數據庫設計，提高數據完整性和效率。我們將探討不同範式的應用場景，以及如何在實踐中進行權衡。 SQL語言的藝術： SQL不僅僅是查詢數據的工具，更是錶達業務意圖的語言。我們將從基礎語法齣發，逐步深入到復雜的JOIN操作、子查詢、窗口函數、存儲過程等高級特性，並通過實際案例演示如何編寫高效、可讀性強的SQL語句。我們將特彆關注SQL性能優化技巧，例如索引的設計與使用、查詢計劃的分析與優化、以及如何避免常見的性能陷阱。 事務管理與並發控製： 事務是保證數據一緻性的基石。我們將深入講解ACID特性，探討不同隔離級彆的含義及其對並發訪問的影響，以及如何通過鎖機製、多版本並發控製（MVCC）等技術來處理高並發場景下的數據讀寫問題。 ORM（對象關係映射）的挑戰與機遇： ORM框架極大地簡化瞭Java對象與關係型數據庫之間的映射，但其背後也隱藏著不少挑戰。本書將剖析ORM的原理，包括映射策略、延遲加載、緩存機製等，並探討在使用ORM時可能遇到的性能問題，如N+1查詢問題、SQL注入風險等，並提供相應的規避和優化方法。我們將分析不同ORM框架的優劣，並指導您如何根據項目需求選擇最閤適的ORM解決方案。 NoSQL數據庫的崛起與應用 隨著大數據時代的到來，NoSQL數據庫以其靈活的數據模型、高可伸縮性和優異的性能，在特定場景下展現齣巨大的優勢。本書將帶領您探索各類主流NoSQL數據庫的特點和應用場景： 鍵值存儲 (Key-Value Stores)： 瞭解Redis、Memcached等鍵值存儲的原理，探討其在緩存、會話管理、消息隊列等場景下的應用。我們將深入分析它們的內存管理機製、持久化策略以及高可用性方案。 文檔數據庫 (Document Databases)： 剖析MongoDB、Couchbase等文檔數據庫的設計理念，理解其麵嚮文檔的數據模型，以及在內容管理、日誌存儲、用戶畫像等場景下的應用優勢。我們將重點關注其索引機製、查詢語言和聚閤管道。 列族數據庫 (Column-Family Stores)： 介紹Cassandra、HBase等列族數據庫的架構特點，探討其在大規模數據存儲、實時分析等場景下的強大能力。我們將分析其分區鍵、行鍵的設計原則，以及寫優於讀的特性。 圖數據庫 (Graph Databases)： 探索Neo4j等圖數據庫的獨特之處，理解其圖模型和查詢語言（如Cypher），並重點關注其在社交網絡、推薦係統、知識圖譜等關係復雜場景下的應用。 本書將不僅僅是介紹各種NoSQL數據庫的API，更重要的是分析不同類型NoSQL數據庫的適用範圍，以及如何根據業務需求選擇最閤適的NoSQL解決方案。我們將提供案例分析，展示如何將NoSQL數據庫融入現有的技術棧，並探討其與傳統關係型數據庫的混閤使用策略。 數據持久化架構的設計與演進 構建一個健壯、可擴展的數據持久化架構，需要綜閤考慮多種因素。本書將深入探討以下關鍵方麵： 數據模型設計： 無論是關係型數據庫還是NoSQL數據庫，良好的數據模型設計是成功的一半。我們將探討領域驅動設計 (DDD) 在數據模型設計中的應用，以及如何將業務領域的需求轉化為高效的數據結構。 事務策略與一緻性保障： 在分布式係統環境下，如何保證數據的一緻性是一個巨大的挑戰。我們將深入分析CAP定理，並探討BASE理論，介紹Saga模式、兩階段提交 (2PC)、三階段提交 (3PC) 等分布式事務解決方案，以及它們的適用場景和權衡。 緩存策略與性能優化： 緩存是提升數據訪問性能的關鍵手段。本書將詳細講解不同類型的緩存（如本地緩存、分布式緩存），緩存失效策略、緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等問題，以及相應的解決方案。我們將探討如何通過緩存與數據庫的協同工作，實現極緻的性能。 數據同步與遷移： 在係統演進過程中，數據的同步與遷移是不可避免的任務。我們將探討各種數據同步方案，包括實時同步、批量同步，以及數據遷移過程中的風險控製和迴滾策略。 安全性與閤規性： 數據安全是企業生存的生命綫。本書將關注數據加密、訪問控製、審計日誌等安全機製，並探討如何滿足不同行業的數據閤規性要求。 最佳實踐與未來展望 理論知識需要與實踐相結閤。本書將通過大量精心設計的代碼示例，清晰地展示各種技術和模式的實際應用。我們將提供完整的項目演練，帶領讀者一步步構建一個功能完善、性能優異的數據持久化層。 此外，我們還將關注數據持久化領域的最新發展趨勢，例如： 反應式數據訪問： 探索如何構建響應式的數據持久化層，以應對高並發、異步化的應用需求。 雲原生數據存儲： 瞭解雲廠商提供的各種托管數據服務，以及如何在雲環境中構建高效、可伸縮的數據持久化解決方案。 AI與數據持久化： 探討人工智能在數據管理、性能優化、安全檢測等方麵的潛在應用。 本書內容豐富，結構清晰，旨在成為您學習和實踐數據持久化的得力助手。無論您是初學者，還是經驗豐富的開發者，都能從中汲取寶貴的知識和靈感，從而在您的項目中構建齣更加強大、穩定和高效的數據解決方案。讓我們一起開啓這段數據持久化的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《Spring Data實戰》的過程中，我深切體會到瞭 Spring Data 框架的強大之處，它極大地簡化瞭 Java 應用中數據持久化的工作。作為一名有一定開發經驗的開發者，我深知編寫 CRUD 語句和處理 ORM 框架配置的繁瑣。這本書恰恰解決瞭這些痛點。通過引入 Repository 模式，Spring Data 允許開發者用非常簡潔的接口來定義數據訪問邏輯，而無需編寫大量的模闆代碼。書中的講解非常到位，從最基礎的 Repository 接口定義，到如何利用方法命名約定自動生成查詢，再到更復雜的自定義查詢和 Specification 的使用，都一一進行瞭詳細的闡述。我尤其對書中關於 Spring Data JPA 和 Spring Data MongoDB 的對比介紹印象深刻，這讓我能夠根據不同的數據存儲需求，選擇最閤適的 Spring Data 模塊。而且，書中提供的示例代碼非常具有實踐性，涵蓋瞭從簡單的增刪改查到復雜的數據聚閤和分析場景。通過學習這本書，我不僅掌握瞭 Spring Data 的核心API，還對如何構建高內聚、低耦閤的數據訪問層有瞭更深刻的理解。這對於提升開發效率、降低維護成本有著顯著的幫助。這本書絕對是 Spring Data 入門和進階的必備讀物，強烈推薦給所有 Java 開發者。

評分☆☆☆☆☆

我一直對 Spring 生態係統抱有極大的興趣，而《Spring Data實戰》這本書無疑為我提供瞭一個絕佳的機會，深入瞭解 Spring Data 框架的強大功能。這本書的亮點在於它能夠以非常清晰和實用的方式，嚮讀者展示如何利用 Spring Data 來簡化數據訪問層的開發。它摒棄瞭繁瑣的 XML 配置，采用更簡潔的 Java Config 和注解，大大提高瞭開發效率。書中對於 Spring Data JPA 的講解尤為深入，詳細介紹瞭如何通過 Repository 接口實現 CRUD 操作，以及如何利用 Spring Data 提供的查詢方法命名約定和 `@Query` 注解來構建復雜的查詢。讓我印象深刻的是，書中還介紹瞭如何集成 Spring Data MongoDB，這為我處理 NoSQL 數據庫提供瞭寶貴的經驗。所有的例子都圍繞著實際應用場景展開，非常貼閤開發者的需求。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭 Spring Data 的基本用法，還學習到瞭如何進行分頁、排序、條件過濾以及事務管理等高級操作。這本書幫助我擺脫瞭傳統 ORM 框架的束縛，讓我能夠更專注於業務邏輯的設計，從而加速項目的開發進程。對於任何想要提升 Java 應用數據持久化開發效率的開發者來說，這本書都是一個非常值得投資的選擇。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《Spring Data實戰》，我感覺自己在 Java persistence 這一塊的技能樹可以說是大大地充實瞭。以往在工作中，處理數據庫操作總是伴隨著大量的樣闆代碼，尤其是當需求發生變化，需要修改查詢語句的時候，那種痛苦簡直難以言喻。這本書簡直是為我量身定做的解決方案。它清晰地闡述瞭 Spring Data 的核心理念——“零配置”和“聲明式”的 Repository，這讓我感到非常驚艷。不再需要去手動寫那些大量的 SQL 或者 JPQL 語句，隻需要定義好接口，Spring Data 就能“智能”地為我們生成相應的實現。書裏對各種 Repository 的高級用法，比如自定義查詢、分頁、排序、甚至集成 Spring Data JPA、Spring Data MongoDB 等不同存儲，都做瞭非常詳盡的介紹，並且配以大量的實戰代碼示例。這些例子不僅易於理解，而且可以直接運用到實際項目中。我特彆喜歡書中關於動態查詢和 Specification 的講解，這讓我在麵對復雜查詢條件時，能夠寫齣更加優雅和可維護的代碼，而不是一堆雜亂的 `if-else` 語句。此外，書中關於事務管理和緩存策略的討論，也為我提供瞭更深入的思考方嚮，幫助我優化應用的性能。總的來說，這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一個能夠幫助開發者提升效率、優化架構的“效率工具箱”。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的打開瞭我在 Java Web 開發領域的新視野。作為一個長期以來一直依賴於原生 JDBC 和一些小型 ORM 框架的開發者，Spring Data 的齣現簡直像是一股清流，徹底改變瞭我對數據持久層開發的認知。最讓我驚喜的是它提供的聲明式編程模型，我不再需要手動編寫那些繁瑣的 CRUD SQL 語句，也無需為 Hibernate 或 JPA 的配置細節煩惱。隻需定義接口，Spring Data 就能自動生成對應的實現。這種抽象層級的提升，讓我可以把更多精力投入到業務邏輯本身，而不是糾結於底層的數據訪問細節。而且，它對各種主流數據庫的支持，比如關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 數據庫（MongoDB, Redis），都做得相當完善，讓我能夠根據項目需求靈活選擇最適閤的技術棧。書中的例子非常貼閤實際，從最基礎的 Repository 定義到更復雜的查詢和分頁，講解得循序漸進，讓我能夠逐步掌握各種高級特性。比如，關於動態查詢的構建，書中提供瞭非常清晰的指導，讓我能夠寫齣既靈活又高效的數據訪問代碼。這對於需要處理復雜業務場景的應用來說，簡直是福音。總而言之，如果你也和我一樣，覺得傳統的數據持久化方式效率低下，或者對 Spring 生態下的開發方式感到好奇，這本書絕對是你不容錯過的入門指南。它不僅教會我如何高效地使用 Spring Data，更重要的是，它讓我體會到瞭現代 Java 開發的強大之處。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大啓發，是關於如何更優雅、更高效地處理 Java 應用中的數據持久化問題。以往，在項目開發中，我們常常需要花費大量的時間在編寫和維護各種數據訪問層的代碼上，包括 JDBC、Hibernate 或者 JPA 的配置和查詢語句。而《Spring Data實戰》這本書，就像一座燈塔，為我指明瞭更優的開發方嚮。它所倡導的“約定優於配置”以及聲明式的 Repository 開發模式，讓我眼前一亮。通過簡單的接口定義，Spring Data 框架就能夠自動生成底層的實現，這無疑極大地解放瞭開發者的雙手，讓他們可以更專注於業務邏輯的實現。書中對 Spring Data JPA、Spring Data MongoDB 等不同存儲的集成進行瞭深入淺齣的講解，並提供瞭大量的實戰案例，幫助我理解如何在實際項目中應用這些技術。我特彆欣賞書中關於構建動態查詢和處理復雜數據關係的闡述，這讓我能夠寫齣更加靈活、可讀性更強的數據訪問代碼。此外，書中的內容也涉及到瞭性能優化、緩存集成等方麵，為我提供瞭更全麵的視角來構建高性能的數據持久層。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更像是一次思維的啓迪，讓我對 Java 數據持久化開發有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

新工具新思路，IT業需要學習的東西太多瞭

評分☆☆☆☆☆

希望京東多搞圖書優惠，讓我這個不愛讀書的人也開始瘋狂購書，為瞭賺錢，隻能學學學！

評分☆☆☆☆☆

一直想學spring boot，終於找到閤適的書瞭

評分☆☆☆☆☆

看看源碼解說，瞭解下底層架構思路

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