Java非JPA持久化框架对比指南
项目介绍
本指南基于Java Persistence Frameworks Comparison开源项目,该项目旨在比较非JPA(Java Persistence API)的SQL映射框架,包括但不限于jOOQ、Spring JDBCTemplate、MyBatis等,以帮助开发者选择最适合其项目需求的数据库访问层技术。作者通过一系列实际应用场景的实现,分析了不依赖于JPA的标准SQL映射工具在日常开发中的应用,特别适合那些对JPA感到失望或寻求更高效、更轻量级解决方案的团队。
项目快速启动
环境准备
确保你的开发环境已配置好Java JDK,并安装了Gradle。此外,你需要一个PostgreSQL数据库来运行示例代码。
克隆项目
从GitHub克隆项目到本地:
git clone https://github.com/bwajtr/java-persistence-frameworks-comparison.git
配置数据库连接
编辑application.properties文件,填入你的PostgreSQL数据库连接信息。
准备数据库结构
执行脚本创建必要的表和存储过程:
psql -U [username] -d [database_name] -f create-script.sql
psql -U [username] -d [database_name] -f register_employee.sql
运行测试
使用Gradle执行JUnit测试以验证一切是否设置正确:
./gradlew test
若要使IDE中的单元测试通过,可能还需要配置EBean的字节码增强。
应用案例和最佳实践
项目中实现了多个场景,如根据主键获取单个实体、基于条件查询实体列表、保存新实体并返回主键等。每个场景都有详细的代码示例,展示了如何在不同框架下执行这些操作。例如,使用jOOQ进行复杂查询时,能够利用其流畅的API构造SQL查询,而保持代码的可读性。
快速实例:Spring JDBCTemplate
在简单的数据插入例子中,使用Spring JDBCTemplate可能如下所示:
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public void insertUser(User user) {
String sql = "INSERT INTO users(name, email) VALUES (?, ?)";
KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
jdbcTemplate.update(con -> {
PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
ps.setString(1, user.getName());
ps.setString(2, user.getEmail());
return ps;
}, keyHolder);
user.setId(keyHolder.getKey().longValue());
}
典型生态项目
虽然这个项目本身是对比不同的持久化库,但每个框架都拥有自己的生态系统,比如:
- jOOQ: 与高级数据库功能紧密集成,适合复杂的SQL操作,尤其对于需要充分利用数据库特性的项目。
- Spring JDBCTemplate: 作为Spring框架的一部分,它广泛应用于各种企业级应用,提供了简洁的数据库访问方式,尤其适合已经使用Spring Boot或其他Spring组件的项目。
- MyBatis: 提供XML配置或注解方式定义SQL,适合需要细粒度控制SQL执行的场景。
每个框架的选择不仅取决于技术特性,也应考虑团队的经验、项目需求以及许可成本等因素。通过深入研究此对比项目,开发者可以更好地评估这些框架在特定上下文下的适用性和优势。
以上内容提供了一个概览和快速入门的指导,建议详细阅读项目中的文档和源码以获得更深入的理解。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00