Les données de printemps JPA ont une efficacité de développement élevée et un code simple, ce qui convient à la construction rapide d'applications CRUD; 2. JDBC a de meilleures performances, un contr?le de granularité fine et convient aux scénarios de haute performance et de grandes données; 3. La gestion et la testabilité des transactions JPA sont plus pratiques, et JDBC nécessite plus de configuration manuelle; 4. Il est recommandé d'utiliser JPA dans un développement rapide, d'utiliser JDBC dans des chemins critiques de performances ou des scénarios SQL complexes. Les projets réels peuvent adopter un mode hybride pour prendre en compte l'efficacité du développement et les performances de fonctionnement.

Dans le développement d'applications Java, l'accès aux données est l'un des liens principaux. Lorsqu'ils sont confrontés à des opérations de base de données, les développeurs choisissent souvent entre les données de printemps JPA et JDBC . Les deux ont leurs propres avantages et scénarios applicables, et comprendre leurs différences peut aider à prendre des décisions techniques plus appropriées.

1. Hiérarchie abstraite et efficacité de développement

Les données de printemps JPA sont une abstraction de haut niveau basée sur JPA (Java Persistance API), ce qui simplifie considérablement le développement de la couche d'accès aux données.

• Vous avez juste besoin de définir une interface pour hériter JpaRepository et vous pouvez automatiquement obtenir des opérations CRUD courantes:

  

   Interface publique UserRepository étend JParePository <utilisateur, long> {
  }

  La ligne de code ci-dessus a des méthodes telles que save() , findAll() , deleteById() , etc.

• Prend en charge l'analyse automatique des noms de méthodes (tels que findByEmailAndName ) sans écrire SQL.

  

• La cartographie des entités est complétée par annotation (comme @Entity , @Id ) et est proche de la pensée orientée objet.

En revanche, JDBC est l'API sous-jacente qui interagit directement avec la base de données.

• Les déclarations SQL doivent être écrites manuellement.
• Chaque requête nécessite le traitement de Connection , PreparedStatement , ResultSet et d'autres ressources.
• L'exemple de code est plus lourd:

   String sql = "SELECT * FROM Users Where id =?";
  essayez (préparestatement stmt = connection.preparestatement (sql)) {
      stmt.setLong (1, id);
      ResultSet rs = stmt.ExecuteQuery ();
      while (Rs.Next ()) {
          // mappez manuellement les champs pour objecter}
  }

? Conclusion : les données de printemps JPA sont plus rapides à développer et concises dans le code; JDBC est plus lourd mais a un contr?le plus fort.

2. Performance et contr?le de la taille des particules

Bien que JPA améliore l'efficacité du développement, JDBC présente plus d'avantages dans les scénarios sensibles à la performance.

• Contr?le SQL : en utilisant JDBC, vous pouvez optimiser avec précision chaque SQL, y compris l'utilisation d'index, la méthode de connexion, l'insertion par lots, etc.
• évitez les requêtes N 1 : JPA est sujet à plusieurs requêtes inattendues en raison d'un chargement paresseux, tandis que dans JDBC, vous pouvez écrire des requêtes de jointure efficaces à la fois.
• Les frais généraux de ressources : les cadres JPA (tels que Hibernate) ont des mécanismes tels que le cache, la vérification sale, la gestion de l'état d'objet, etc., qui apporte une mémoire supplémentaire et des frais généraux de CPU; JDBC n'a presque pas de frais généraux d'exécution.

Par exemple:

Si vous devez rechercher 100 000 données de la table de commande et de la table d'utilisateurs et exportez-les, écrivez une requête JOIN efficace dans JDBC et diffusera, il économisera plus de ressources que de charger un grand nombre d'objets entités dans JPA.

? Convient aux scénarios :

• JDBC: Système de rapports, écritures simultanées élevées et traitement des données importantes.
• JPA: application CRUD avec logique métier complexe mais volume de données modéré.

3. Testabilité et gestion des transactions

L'écosystème de printemps a un bon soutien pour les deux, mais l'expérience est légèrement différente.

• Gestion des transactions : l'annotation @Transactional de Spring fonctionne à la fois dans JPA et JDBC, qui est plus naturellement intégrée dans les transactions déclaratives.
• Test la commodité :
  • JPA peut effectuer des tests d'intégration avec la base de données de mémoire H2, créer automatiquement des tables et vérifier rapidement.
  • Les tests JDBC nécessitent la préparation des scripts SQL ou des sources de données moqueuses manuelles, ce qui est un peu gênant.
• Découplage de la couche de référentiel : La conception de l'interface de JPA est plus facile pour implémenter l'inversion de dépendance, qui est propice aux tests unitaires.

Cependant, JDBC peut également réduire le code du chauffeur via des classes d'outils telles que JdbcTemplate ou SimpleJdbcInsert pour améliorer la maintenabilité.

4. Quand choisir lequel?

résumé

• Spring Data JPA convient aux applications modernes qui poursuivent l'efficacité de développement et la structure claire , en particulier dans les projets de démarrage de Spring, qui sont presque standard.
• JDBC convient aux scénarios à haute performance et aux exigences de contr?le SQL . Bien qu'il y ait plus de code, il est plus transparent et contr?lable.

Dans les projets réels, il n'est pas nécessaire de choisir l'un des deux. De nombreux systèmes utilisent le mode hybride :
L'activité principale est développée rapidement avec JPA, et les chemins de performance clés sont optimisés avec JDBC.

Fondamentalement, tout cela est cela, et les choix flexibles sont la clé selon les capacités de l'équipe, les étapes du projet et les exigences de performance.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!