#spring_data_jdbc — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #spring_data_jdbc, aggregated by home.social.
-
Skill of the week: Spring Data JDBC — качество Opus на модели за копейки
Ранее в рубрике Skill of the Week мы уже разбирали Skill для Spring Data JPA . И, что предсказуемо, в комментариях нашлись те, кто увидел в нём лишнее доказательство простого тезиса: «вот видите, JPA не нужна, она слишком сложная». Аргумент понятный — у AI Agent-а с JPA действительно регулярно случаются «пожары»: ошибки в настройке связей между сущностями, странности с конфигурацией базовых типов, путаница с контекстом персистентности и разными состояниями сущности. Что характерно, ровно на этих же местах спотыкаются и живые разработчики — так что претензия скорее к технологии, чем к модели. Раз JPA такая сложная — почему бы не взять что-нибудь попроще? Чистый JDBC многим кажется слишком низкоуровневым, и взгляд естественным образом падает на Spring Data JDBC: те же репозитории и сущности, но без прокси, lazy loading и кэша первого уровня. Технология проще — значит, и никакой Skill тут не нужен, верно? А вот и нет. Умение AI «пользоваться» той или иной технологией зависит не столько от её когнитивной сложности, сколько от того, сколько кода с её использованием модель видела на этапе обучения. Spring Data JDBC объективно проще JPA, но кода с ней в открытом доступе на порядки меньше. Парадокс, но именно для технологий «с малым количеством кода» Skill даёт наибольший эффект: он закрывает ровно тот пробел, который модели нечем заполнить самостоятельно. В сегодняшнем эпизоде еженедельной рубрики Skill of the Week разберёмся, как, используя Spring Data JDBC Skill, научить своего агента важным навыкам при работе со Spring Data JDBC.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1050834/
#spring_data_jdbc #spring #spring_boot #java #kotlin #jdbc #ddd #aiагенты #llm #claudecode
-
Оптимизация запросов в Spring Data JDBC
Я думаю многие согласятся, что Spring Data JDBC — это ORM, который занимает конкретную нишу: он предоставляет более легковесный репозиторный слой доступа к данным поверх реляционной БД без persistence context, без lazy loading, без dirty checking и т.д. Иными словами, Spring Data JDBC реализует принцип "what you see is what you get" — каждое обращение к репозиторию означает конкретный SQL-запрос в БД, который просто достаёт дерево Aggregate. Это и преимущество, и, тем не менее, иногда это источник потенциальных проблем с производительностью. В этой статье я разберу ключевые подходы к оптимизации запросов в Spring Data JDBC: от дизайна агрегатов и Single Query Loading, до Stream в качестве возвращаемого значения и @Modifying запросов. Разберём всё с кодом и на примерах. Только один момент - в этой статье я не затрагиваю Spring Data открытые/закрытые Projection-ы и т.п, так как я предполагаю, что пользователи Spring Data знают, что это и в каких ситуациях их стоит использовать. Эти вещи не специфичны для Spring Data JDBC, я же буду говорить про вещи более специфичные для Spring Data JDBC .
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1010558/
#java #spring #spring_data #spring_data_jdbc #orm #sql #performance
-
Ускоряем индексацию нодлистов Фидонета при помощи Java Streams и Spring Data JDBC: перебираем нодлисты прямиком с СУБД
Привет, это снова Егор. И да - это снова статья про Фидонет. Так уж сложилось, что именно эта тематика оказался слишком уж популярным на моём Хабре, и неразрывно связана со мной, хотя я всячески пытался "сбежать" от данной тематики. Однако я решил совместить приятное с полезным - рассказать про недавние мои поправки в NodehistJ , которые значительно ускорит индексацию диффов нодлистов сети Фидонет, а также значительно снизит потребление ОЗУ, за счёт одного из лучших вещей, которая есть в Spring Data JDBC - live streaming данных с СУБД без использования неэффективной пагинации. Данная технология позволяет быстро перебирать нодлисты за считанные минуты, и ускорить индексацию даже на слабых серверах, за счёт прямого перебора данных из СУБД, в live-режиме, без использования неэффективной пагинации, но с использованием самых обычного Java Streams.
-
Поддержка Spring 7, Reactive Debugger, работа с БД и HTTP прямо в IDE: это и много другое в Amplicode 2025.2
Amplicode 2025.2 — это релиз, в котором мы закрыли десятки мелких раздражающих моментов, и усилили поддержку ключевых технологий — от Spring и Spring Data JDBC до Docker, Kubernetes и Terraform. А также сделали интеграцию с базами и HTTP-сервисами ещё более бесшовной.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/941604/
#spring #spring_data_jdbc #terraform #docker #docker_compose #kubernetes #java #http #dbeaver #intellij
-
[Перевод] Spring Boot Avengers: объединяем Spring Data JDBC и JSONB в PostgreSQL
При работе со Spring Data JDBC и колонкой базы данных с типом `jsonb` вы можете столкнуться с трудностями при выборе правильного типа для свойства `jsonb` в entity, реализации конвертеров для преобразования объектов из/в базу данных и определении запросов Spring Data JDBC для вложенных свойств `jsonb`.