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[美] Mark，Pollack　Oliver，Gierke　Thomas，Risberg　Jon，Brisbin　Michael ... 著，张卫滨，文建国 译

图书标签:

• Spring Data
• Spring
• 数据访问
• JPA
• 数据库
• 实战
• 开发
• 示例代码
• 持久化
• 数据

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115343703

版次：01

商品编码：11422981

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-04-01

页数：249

正文语种：中文

内容简介

　　数据访问领域正在发生一场变革，关系型数据库无法解决的问题需要新的数据访问技术来解决。Spring Data项目就是一种简化Java应用构建的数据访问技术，它可以帮助开发人员高效地使用较新的数据处理和管理工具，同时还能够以较新的方式使用传统的数据库。
　　《Spring Data实战》从Spring Data背景知识、关系型数据库、NoSQL、快速应用开发、大数据、数据网格6个方面深度解析了数据访问技术，介绍的内容都是流行和前沿的，其中文档数据库、图数据库、键/值存储、Hadoop以及GemFire数据结构等是最重要的内容。《Spring Data实战》介绍了Spring Data、Repository、Querydsl的基础理念，然后阐述了借助Spring Data如何简化NoSQL和大数据的访问，并且涵盖了使用Spring Roo和Spring Data REST导出功能如何实现应用的快速开发，除此之外，书中还涉及与其他Spring子项目的协同工作，如Spring Integration和Spring Batch。
　　《Spring Data实战》面向实战、结构清晰，示例丰富，适用于各类Java开发人员和数据库开发人员，也可以作为各大、中专院校相关专业师生的参考用书和相关培训机构的培训教材。

内页插图

目录

目　录

第一部分　背景知识

第1章　Spring Data项目　3
1．1　为Spring开发人员提供的NoSQL数据访问功能　3
1．2　主题概述　4
1．3　领域　5
1．4　示例代码　6
1．4．1　将源码导入到IDE　6

第2章　Repository：便利的数据访问层　11
2．1　快速入门　11
2．2　定义查询方法　14
2．2．1　查找查询的策略　14
2．2．2　衍生查询　14
2．2．3　分页和排序　15
2．3　定义Repository　16
2．3．1　调整Repository接口　17
2．3．2　手动实现Repository方法　18
2．4　IDE集成　20
2．4．1　Intelli IDEA　21

第3章　使用Querydsl实现类型安全的查询　23
3．1　Querydsl简介　23
3．2　生成查询元模型　26
3．2．1　构建系统集成　26
3．2．2　所支持的注解处理器　27
3．2．3　使用Querydsl对存储进行查询　28
3．3　集成Spring Data Repository　28
3．3．1　执行断言　29
3．3．2　手动实现Repository　29

第二部分　关系型数据库

第4章　JPA Repository　33
4．1　示例工程　33
4．2　传统方式　38
4．3　启动示例代码　39
4．4　使用Spring Data Repository　42
4．4．1　事务性　45
4．4．2　Repository与Querydsl集成　46

第5章　借助Querydsl SQL实现类型安全的JDBC编程　48
5．1　示例工程与搭建过程　48
5．1．1　HyperSQL数据库　49
5．1．2　Querydsl的SQL模块　50
5．1．3　构建系统集成　53
5．1．4　数据库模式　54
5．1．5　示例工程的领域实现　54
5．2　QueryDslJdbcTemplate　57
5．3　执行查询　58
5．3．1　Repository实现起步　59
5．3．2　查询单个对象　60
5．3．3　OneToManyResultSetExtractor抽象类　61
5．3．4　CustomerListExtractor实现　63
5．3．5　RowMapper的实现类　64
5．3．6　查询对象列表　65
5．4　插入、更新和删除操作　65
5．4．1　使用SQLInsertClause进行插入操作　65
5．4．2　使用SQLUpdateClause进行更新操作　66
5．4．3　使用SQLDeleteClause进行删除行操作　67

第三部分　NoSQL

第6章　MongoDB： 文档存储　71
6．1　MongoDB简介　71
6．1．1　设置MongoDB　72
6．1．2　使用MongoDB Shell　73
6．1．3　MongoDB Java驱动　74
6．2　使用Spring命名空间搭建基础设施　75
6．3　映射模块　76
6．3．1　领域模型　76
6．3．2　搭建映射的基础设施　81
6．3．3　索引　83
6．3．4　自定义转换　84
6．4　MongoTemplate　86
6．5　Mongo Repository　88
6．5．1　搭建基础设施　88
6．5．2　Repository详解　88
6．5．3　Mongo Querydsl集成　90

第7章　Neo4j：图数据库　92
7．1　图数据库　92
7．2　Neo4j　93
7．3　Spring Data Neo4j概览　95
7．4　将领域建模为图　96
7．5　使用Spring Data Neo4j持久化领域对象　101
7．5．1　Neo4jTemplate　103
7．6　组合发挥图和Repository的威力　104
7．6．1　基本的图Repository操作　106
7．6．2　衍生和基于注解的查找方法　106
7．7　示例领域模型中的高级图用例　109
7．7．1　单个节点的多重角色　109
7．7．2　以产品分类和标签为例讲解图中的索引　110
7．7．3　利用类似的兴趣(协同过滤)　111
7．7．4　推荐　111
7．8　事务、实体生命周期以及抓取策略　112
7．9　高级映射模型　113
7．10　使用Neo4j服务器　114
7．11　从这里继续学习　115

第8章　Redis：键/值存储　116
8．1　Redis概述　116
8．1．1　搭建Redis　116
8．1．2　使用Redis Shell　117
8．2　连接到Redis　118
8．3　对象转换　119
8．4　对象映射　121
8．5　原子级计数器　123
8．6　发布/订阅功能　123
8．6．1　对信息进行监听和响应　124
8．6．2　在Redis中使用Spring的缓存抽象　125

第四部分　快速应用开发

第9章　使用Spring Roo实现持久层　129
9．1　Roo简介　129
9．2　Roo的持久层　131
9．3　快速起步　132
9．3．1　借助命令行使用Roo　132
9．3．2　借助Spring Tool Suite使用Roo　133
9．4　Spring Roo JPA Repository示例　135
9．4．1　创建工程　135
9．4．2　搭建JPA持久化　135
9．4．3　创建实体　135
9．4．4　定义Repository　137
9．4．5　创建Web层　138
9．4．6　运行示例　139
9．5　Spring MongoDB JPA Repository的例子　140
9．5．1　创建工程　140
9．5．2　搭建MongoDB持久化　140
9．5．3　创建实体　140
9．5．4　定义Repository　141
9．5．5　创建Web层　141
9．5．6　运行示例　141

第10章　REST Repository导出器　143
10．1　示例工程　144
10．1．1　与Rest导出器进行交互　146
10．1．2　访问Product　148
10．1．3　访问Customer　151
10．1．4　访问Order　154

第五部分　大数据

第11章　Spring for Apache Hadoop　159
11．1　Hadoop开发面临的挑战　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中编写HDFS脚本　170
11．6　结合HDFS脚本与Job提交　172
11．7　Job调度　173
11．7．1　使用TaskScheduler调度MapReduce Job　173
11．7．2　使用Quartz调度MapReduce Job　175

第12章　使用Hadoop分析数据　176
12．1　使用Hive　176
12．1．1　Hello World　177
12．1．2　运行Hive服务器　178
12．1．3　使用Hive Thrift客户端　179
12．1．4　使用Hive JDBC客户端　181
12．1．5　使用Hive分析Apache日志文件　183
12．2　使用Pig　184
12．2．1　Hello World　185
12．2．2　运行PigServer　187
12．2．3　控制运行期脚本的执行　189
12．2．4　在Spring Integration数据管道中调用Pig脚本　191
12．2．5　使用Pig分析Apache日志文件　192
12．3　使用HBase　193
12．3．1　Hello World　193
12．3．2　使用HBase Java客户端　194

第13章　使用Spring Batch和Spring Integration创建大数据管道　197
13．1　收集并将数据加载到HDFS　197
13．1．1　Spring Integration介绍　198
13．1．2　复制日志文件　200
13．1．3　事件流　203
13．1．4　事件转发　206
13．1．5　管理　207
13．1．6　Spring Batch简介　208
13．1．7　从数据库中加载并处理数据　211
13．2　Hadoop工作流　214
13．2．1　Spring Batch对Hadoop的支持　214
13．2．2　将wordcount样例改造为Spring Batch应用　216
13．2．3　Hive和Pig的步骤　218
13．3　从HDFS导出数据　219
13．3．1　从HDFS到JDBC　219
13．3．2　从HDFS到MongoDB　224
13．4　收集并加载数据到Splunk　225

第六部分　数据网格

第14章　分布式数据网格：GemFire　231
14．1　GemFire简介　231
14．2　缓存与域　232
14．3　如何获取GemFire　233
14．4　通过Spring XML命名空间配置GemFire　234
14．4．1　缓存配置　234
14．4．2　域配置　238
14．4．3　缓存客户端配置　240
14．4．4　缓存服务端配置　241
14．4．5　WAN配置　242
14．4．6　磁盘存储配置　243
14．5　使用GemfireTemplate进行数据访问　244
14．6　使用Repository　245
14．6．1　POJO映射　245
14．6．2　创建Repository　246
14．6．3　PDX序列化　246
14．7　支持持续查询　247

前言/序言

探索现代Java应用的数据持久化之道 在快速发展的软件开发领域，高效、健壮且易于维护的数据持久化层是构建稳定业务应用的核心。无论是海量数据的读写、复杂关系的映射，还是高并发场景下的性能优化，都对数据持久化提出了严峻的挑战。本书将带您深入探寻现代Java应用中数据持久化的奥秘，为您提供一套全面、实用的解决方案，助您轻松应对各种数据存储需求。 本书并非旨在介绍某个特定的框架或工具，而是着眼于数据持久化背后的核心理念、设计模式和最佳实践。我们将从基础出发，逐步深入，力求让每一位读者，无论其经验深浅，都能在阅读过程中有所收获，并能将所学知识灵活应用于实际项目中。 核心理念：抽象与解耦 在现代软件架构中，抽象和解耦是降低复杂性、提高可维护性的重要手段。在数据持久化领域，这意味着我们不应该将业务逻辑与具体的数据存储技术（如关系型数据库、NoSQL数据库等）紧密耦合。本书将首先探讨如何通过设计模式和抽象层，将数据访问逻辑与底层存储实现分离开来。我们将详细讲解诸如Repository模式、Data Access Object (DAO)模式等经典设计模式，分析它们在实际应用中的优缺点，并提供具体的实现思路。通过这些模式的应用，您可以构建出更加灵活、可替换的数据访问接口，使得在需要更换数据库类型或存储方案时，对业务逻辑的影响降格到最低。 关系型数据库的精髓与进阶 关系型数据库至今仍然是许多应用的首选，其结构化特性、事务支持以及强大的查询能力在很多场景下无出其右。本书将对关系型数据库的核心概念进行深入剖析，包括但不限于： 关系模型与规范化： 回顾关系模型的构建原则，深入理解数据冗余、数据不一致等问题，以及如何通过规范化来优化数据库设计，提高数据完整性和效率。我们将探讨不同范式的应用场景，以及如何在实践中进行权衡。 SQL语言的艺术： SQL不仅仅是查询数据的工具，更是表达业务意图的语言。我们将从基础语法出发，逐步深入到复杂的JOIN操作、子查询、窗口函数、存储过程等高级特性，并通过实际案例演示如何编写高效、可读性强的SQL语句。我们将特别关注SQL性能优化技巧，例如索引的设计与使用、查询计划的分析与优化、以及如何避免常见的性能陷阱。 事务管理与并发控制： 事务是保证数据一致性的基石。我们将深入讲解ACID特性，探讨不同隔离级别的含义及其对并发访问的影响，以及如何通过锁机制、多版本并发控制（MVCC）等技术来处理高并发场景下的数据读写问题。 ORM（对象关系映射）的挑战与机遇： ORM框架极大地简化了Java对象与关系型数据库之间的映射，但其背后也隐藏着不少挑战。本书将剖析ORM的原理，包括映射策略、延迟加载、缓存机制等，并探讨在使用ORM时可能遇到的性能问题，如N+1查询问题、SQL注入风险等，并提供相应的规避和优化方法。我们将分析不同ORM框架的优劣，并指导您如何根据项目需求选择最合适的ORM解决方案。 NoSQL数据库的崛起与应用 随着大数据时代的到来，NoSQL数据库以其灵活的数据模型、高可伸缩性和优异的性能，在特定场景下展现出巨大的优势。本书将带领您探索各类主流NoSQL数据库的特点和应用场景： 键值存储 (Key-Value Stores)： 了解Redis、Memcached等键值存储的原理，探讨其在缓存、会话管理、消息队列等场景下的应用。我们将深入分析它们的内存管理机制、持久化策略以及高可用性方案。 文档数据库 (Document Databases)： 剖析MongoDB、Couchbase等文档数据库的设计理念，理解其面向文档的数据模型，以及在内容管理、日志存储、用户画像等场景下的应用优势。我们将重点关注其索引机制、查询语言和聚合管道。 列族数据库 (Column-Family Stores)： 介绍Cassandra、HBase等列族数据库的架构特点，探讨其在大规模数据存储、实时分析等场景下的强大能力。我们将分析其分区键、行键的设计原则，以及写优于读的特性。 图数据库 (Graph Databases)： 探索Neo4j等图数据库的独特之处，理解其图模型和查询语言（如Cypher），并重点关注其在社交网络、推荐系统、知识图谱等关系复杂场景下的应用。 本书将不仅仅是介绍各种NoSQL数据库的API，更重要的是分析不同类型NoSQL数据库的适用范围，以及如何根据业务需求选择最合适的NoSQL解决方案。我们将提供案例分析，展示如何将NoSQL数据库融入现有的技术栈，并探讨其与传统关系型数据库的混合使用策略。 数据持久化架构的设计与演进 构建一个健壮、可扩展的数据持久化架构，需要综合考虑多种因素。本书将深入探讨以下关键方面： 数据模型设计： 无论是关系型数据库还是NoSQL数据库，良好的数据模型设计是成功的一半。我们将探讨领域驱动设计 (DDD) 在数据模型设计中的应用，以及如何将业务领域的需求转化为高效的数据结构。 事务策略与一致性保障： 在分布式系统环境下，如何保证数据的一致性是一个巨大的挑战。我们将深入分析CAP定理，并探讨BASE理论，介绍Saga模式、两阶段提交 (2PC)、三阶段提交 (3PC) 等分布式事务解决方案，以及它们的适用场景和权衡。 缓存策略与性能优化： 缓存是提升数据访问性能的关键手段。本书将详细讲解不同类型的缓存（如本地缓存、分布式缓存），缓存失效策略、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题，以及相应的解决方案。我们将探讨如何通过缓存与数据库的协同工作，实现极致的性能。 数据同步与迁移： 在系统演进过程中，数据的同步与迁移是不可避免的任务。我们将探讨各种数据同步方案，包括实时同步、批量同步，以及数据迁移过程中的风险控制和回滚策略。 安全性与合规性： 数据安全是企业生存的生命线。本书将关注数据加密、访问控制、审计日志等安全机制，并探讨如何满足不同行业的数据合规性要求。 最佳实践与未来展望 理论知识需要与实践相结合。本书将通过大量精心设计的代码示例，清晰地展示各种技术和模式的实际应用。我们将提供完整的项目演练，带领读者一步步构建一个功能完善、性能优异的数据持久化层。 此外，我们还将关注数据持久化领域的最新发展趋势，例如： 反应式数据访问： 探索如何构建响应式的数据持久化层，以应对高并发、异步化的应用需求。 云原生数据存储： 了解云厂商提供的各种托管数据服务，以及如何在云环境中构建高效、可伸缩的数据持久化解决方案。 AI与数据持久化： 探讨人工智能在数据管理、性能优化、安全检测等方面的潜在应用。 本书内容丰富，结构清晰，旨在成为您学习和实践数据持久化的得力助手。无论您是初学者，还是经验丰富的开发者，都能从中汲取宝贵的知识和灵感，从而在您的项目中构建出更加强大、稳定和高效的数据解决方案。让我们一起开启这段数据持久化的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我一直对 Spring 生态系统抱有极大的兴趣，而《Spring Data实战》这本书无疑为我提供了一个绝佳的机会，深入了解 Spring Data 框架的强大功能。这本书的亮点在于它能够以非常清晰和实用的方式，向读者展示如何利用 Spring Data 来简化数据访问层的开发。它摒弃了繁琐的 XML 配置，采用更简洁的 Java Config 和注解，大大提高了开发效率。书中对于 Spring Data JPA 的讲解尤为深入，详细介绍了如何通过 Repository 接口实现 CRUD 操作，以及如何利用 Spring Data 提供的查询方法命名约定和 `@Query` 注解来构建复杂的查询。让我印象深刻的是，书中还介绍了如何集成 Spring Data MongoDB，这为我处理 NoSQL 数据库提供了宝贵的经验。所有的例子都围绕着实际应用场景展开，非常贴合开发者的需求。通过阅读这本书，我不仅掌握了 Spring Data 的基本用法，还学习到了如何进行分页、排序、条件过滤以及事务管理等高级操作。这本书帮助我摆脱了传统 ORM 框架的束缚，让我能够更专注于业务逻辑的设计，从而加速项目的开发进程。对于任何想要提升 Java 应用数据持久化开发效率的开发者来说，这本书都是一个非常值得投资的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的打开了我在 Java Web 开发领域的新视野。作为一个长期以来一直依赖于原生 JDBC 和一些小型 ORM 框架的开发者，Spring Data 的出现简直像是一股清流，彻底改变了我对数据持久层开发的认知。最让我惊喜的是它提供的声明式编程模型，我不再需要手动编写那些繁琐的 CRUD SQL 语句，也无需为 Hibernate 或 JPA 的配置细节烦恼。只需定义接口，Spring Data 就能自动生成对应的实现。这种抽象层级的提升，让我可以把更多精力投入到业务逻辑本身，而不是纠结于底层的数据访问细节。而且，它对各种主流数据库的支持，比如关系型数据库（MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（MongoDB, Redis），都做得相当完善，让我能够根据项目需求灵活选择最适合的技术栈。书中的例子非常贴合实际，从最基础的 Repository 定义到更复杂的查询和分页，讲解得循序渐进，让我能够逐步掌握各种高级特性。比如，关于动态查询的构建，书中提供了非常清晰的指导，让我能够写出既灵活又高效的数据访问代码。这对于需要处理复杂业务场景的应用来说，简直是福音。总而言之，如果你也和我一样，觉得传统的数据持久化方式效率低下，或者对 Spring 生态下的开发方式感到好奇，这本书绝对是你不容错过的入门指南。它不仅教会我如何高效地使用 Spring Data，更重要的是，它让我体会到了现代 Java 开发的强大之处。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《Spring Data实战》的过程中，我深切体会到了 Spring Data 框架的强大之处，它极大地简化了 Java 应用中数据持久化的工作。作为一名有一定开发经验的开发者，我深知编写 CRUD 语句和处理 ORM 框架配置的繁琐。这本书恰恰解决了这些痛点。通过引入 Repository 模式，Spring Data 允许开发者用非常简洁的接口来定义数据访问逻辑，而无需编写大量的模板代码。书中的讲解非常到位，从最基础的 Repository 接口定义，到如何利用方法命名约定自动生成查询，再到更复杂的自定义查询和 Specification 的使用，都一一进行了详细的阐述。我尤其对书中关于 Spring Data JPA 和 Spring Data MongoDB 的对比介绍印象深刻，这让我能够根据不同的数据存储需求，选择最合适的 Spring Data 模块。而且，书中提供的示例代码非常具有实践性，涵盖了从简单的增删改查到复杂的数据聚合和分析场景。通过学习这本书，我不仅掌握了 Spring Data 的核心API，还对如何构建高内聚、低耦合的数据访问层有了更深刻的理解。这对于提升开发效率、降低维护成本有着显著的帮助。这本书绝对是 Spring Data 入门和进阶的必备读物，强烈推荐给所有 Java 开发者。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《Spring Data实战》，我感觉自己在 Java persistence 这一块的技能树可以说是大大地充实了。以往在工作中，处理数据库操作总是伴随着大量的样板代码，尤其是当需求发生变化，需要修改查询语句的时候，那种痛苦简直难以言喻。这本书简直是为我量身定做的解决方案。它清晰地阐述了 Spring Data 的核心理念——“零配置”和“声明式”的 Repository，这让我感到非常惊艳。不再需要去手动写那些大量的 SQL 或者 JPQL 语句，只需要定义好接口，Spring Data 就能“智能”地为我们生成相应的实现。书里对各种 Repository 的高级用法，比如自定义查询、分页、排序、甚至集成 Spring Data JPA、Spring Data MongoDB 等不同存储，都做了非常详尽的介绍，并且配以大量的实战代码示例。这些例子不仅易于理解，而且可以直接运用到实际项目中。我特别喜欢书中关于动态查询和 Specification 的讲解，这让我在面对复杂查询条件时，能够写出更加优雅和可维护的代码，而不是一堆杂乱的 `if-else` 语句。此外，书中关于事务管理和缓存策略的讨论，也为我提供了更深入的思考方向，帮助我优化应用的性能。总的来说，这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一个能够帮助开发者提升效率、优化架构的“效率工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大启发，是关于如何更优雅、更高效地处理 Java 应用中的数据持久化问题。以往，在项目开发中，我们常常需要花费大量的时间在编写和维护各种数据访问层的代码上，包括 JDBC、Hibernate 或者 JPA 的配置和查询语句。而《Spring Data实战》这本书，就像一座灯塔，为我指明了更优的开发方向。它所倡导的“约定优于配置”以及声明式的 Repository 开发模式，让我眼前一亮。通过简单的接口定义，Spring Data 框架就能够自动生成底层的实现，这无疑极大地解放了开发者的双手，让他们可以更专注于业务逻辑的实现。书中对 Spring Data JPA、Spring Data MongoDB 等不同存储的集成进行了深入浅出的讲解，并提供了大量的实战案例，帮助我理解如何在实际项目中应用这些技术。我特别欣赏书中关于构建动态查询和处理复杂数据关系的阐述，这让我能够写出更加灵活、可读性更强的数据访问代码。此外，书中的内容也涉及到了性能优化、缓存集成等方面，为我提供了更全面的视角来构建高性能的数据持久层。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一次思维的启迪，让我对 Java 数据持久化开发有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

还以为，哦，的，哦嘻嘻嘻嘻嘻嘻可以，

评分☆☆☆☆☆

感觉说的有点粗糙！太多大段的代码解析很少！还是好好看我的api吧

评分☆☆☆☆☆

很棒，很棒，书质量看着没什么问题，清晰，

评分☆☆☆☆☆

还没看呢，先给个好评吧

评分☆☆☆☆☆

了解spring的入门级书，翻译的相当到位，覆盖很全面

评分☆☆☆☆☆

刚到，还没看，感觉还是不错的哈哈

评分☆☆☆☆☆

好久没搞活动了，等了好久，一下子买了23本。虽然没看，但是看着包着塑料膜，还是很精致的。比想象中厚很多。

评分☆☆☆☆☆

还没有具体看，质量不错～默认好评

评分☆☆☆☆☆

东西很不多，买的炒鸡便宜，618嗨皮