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。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00