Spring Boot - 构建数据访问层

系统管理员 2023-01-21 13:25 111阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  基础规范： JDBC 关系型数据库访问规范
 *   *  JDBC 规范中的核心编程对象
     *   *  DriverManager
         *  DataSource
         *  Connection
         *  Statement/PreparedStatement
         *  ResultSet
     *  如何使用 JDBC 规范访问数据库
 *  数据访问: JdbcTemplate 访问关系型数据库
 *   *  数据模型和 Repository 层设计
     *   *  Domain设计
         *  数据模型
         *  抽象数据库访问的入口
         *  原生的实现
         *  使用 JdbcTemplate 操作数据库
         *   *  使用 JdbcTemplate 实现查询
             *  使用 JdbcTemplate 实现插入
             *  使用 SimpleJdbcInsert 简化数据插入过程

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

--------------------

# 基础规范： JDBC 关系型数据库访问规范 #

我们将进入 Spring Boot 另一个核心技术体系的讨论，即数据访问技术体系。无论是互联网应用还是传统软件，对于任何一个系统而言，数据的存储和访问都是不可缺少的。

数据访问层的构建可能会涉及多种不同形式的数据存储媒介，这里关注的是最基础也是最常用的数据存储媒介，即关系型数据库，针对关系型数据库，Java 中应用最广泛的就是 JDBC 规范，今天我们将对这个经典规范展开讨论。

JDBC 是 Java Database Connectivity 的全称，它的设计初衷是提供一套能够应用于各种数据库的统一标准，这套标准需要不同数据库厂家之间共同遵守，并提供各自的实现方案供 JDBC 应用程序调用。

作为一套统一标准，JDBC 规范具备完整的架构体系，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
可以看到，Java 应用程序通过 JDBC 所提供的 API 进行数据访问，而这些 API 中包含了开发人员所需要掌握的各个核心编程对象

## JDBC 规范中的核心编程对象 ##

对于日常开发而言，JDBC 规范中的核心编程对象包括 DriverManger、DataSource、Connection、Statement，及 ResultSet。

### DriverManager ###

JDBC 中的 DriverManager 主要负责加载各种不同的驱动程序（Driver），并根据不同的请求向应用程序返回相应的数据库连接（Connection），应用程序再通过调用 JDBC API 实现对数据库的操作。

JDBC 中的 Driver 定义如下，其中最重要的是第一个获取 Connection 的 connect 方法：

public interface Driver { 
    
        //获取数据库连接
        Connection connect(String url, java.util.Properties info)
            throws SQLException;
    
        boolean acceptsURL(String url) throws SQLException;
        DriverPropertyInfo[] getPropertyInfo(String url, java.util.Properties info)
                             throws SQLException;
    
        int getMajorVersion();
        int getMinorVersion();
        boolean jdbcCompliant();
        public Logger getParentLogger() throws SQLFeatureNotSupportedException;
    }

针对 Driver 接口，不同的数据库供应商分别提供了自身的实现方案。例如，MySQL 中的 Driver 实现类如下代码所示：

public class Driver extends NonRegisteringDriver implements java.sql.Driver { 
    
        // 通过 DriverManager 注册 Driver
        static { 
            try { 
                java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver());
            } catch (SQLException E) { 
                throw new RuntimeException("Can't register driver!");
            }
    	}
    
    	…
    
    }

这里就使用用了 DriverManager，而 DriverManager 除提供了上述用于注册 Driver 的 registerDriver 方法之外，还提供了 getConnection 方法用于针对具体的 Driver 获取 Connection 对象。

--------------------

### DataSource ###

我们知道在 JDBC 规范中可直接通过 DriverManager 获取 Connection，我们也知道获取 Connection 的过程需要建立与数据库之间的连接，而这个过程会产生较大的系统开销。

为了提高性能，通常我们首先会建立一个中间层将 DriverManager 生成的 Connection 存放到连接池中，再从池中获取 Connection。

而我们可以认为 DataSource 就是这样一个中间层，它作为 DriverManager 的替代品而推出，是获取数据库连接的首选方法。

DataSource 在 JDBC 规范中代表的是一种数据源，核心作用是获取数据库连接对象 Connection。在日常开发过程中，我们通常会基于 DataSource 获取 Connection。DataSource 接口的定义如下代码所示：

public interface DataSource  extends CommonDataSource, Wrapper { 
    
      Connection getConnection() throws SQLException;
    
      Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException;
    
    }

从上面我们可以看到，DataSource 接口提供了两个获取 Connection 的重载方法，并继承了 CommonDataSource 接口。CommonDataSource 是 JDBC 中关于数据源定义的根接口，除了 DataSource 接口之外，它还有另外两个子接口，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
其中，DataSource 是官方定义的获取 Connection 的基础接口，XADataSource 用来在分布式事务环境下实现 Connection 的获取，而 ConnectionPoolDataSource 是从连接池 ConnectionPool 中获取 Connection 的接口。

所谓的 ConnectionPool 相当于预先生成一批 Connection 并存放在池中，从而提升 Connection 获取的效率。

请注意 DataSource 接口同时还继承了一个 Wrapper 接口。从接口的命名上看，我们可以判断该接口起到一种包装器的作用。事实上，因为很多数据库供应商提供了超越标准 JDBC API 的扩展功能，所以 Wrapper 接口可以把一个由第三方供应商提供的、非 JDBC 标准的接口包装成标准接口。

以 DataSource 接口为例，如果我们想自己实现一个定制化的数据源类 MyDataSource，就可以提供一个实现了 Wrapper 接口的 MyDataSourceWrapper 类来完成包装和适配，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
在 JDBC 规范中，除了 DataSource 之外，Connection、Statement、ResultSet 等核心对象也都继承了这个 Wrapper 接口。

作为一种基础组件，它同样不需要开发人员自己实现 DataSource，因为业界已经存在了很多优秀的实现方案，如 DBCP、C3P0 和 Druid 等。

例如 Druid 提供了 DruidDataSource，它不仅提供了连接池的功能，还提供了诸如监控等其他功能，它的类层结构如下图所示：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

--------------------

### Connection ###

DataSource 的目的是获取 Connection 对象。我们可以把 Connection 理解为一种会话（Session）机制，Connection 代表一个数据库连接，负责完成与数据库之间的通信。

所有 SQL 的执行都是在某个特定 Connection 环境中进行的，同时它还提供了一组重载方法分别用于创建 Statement 和 PreparedStatement。另一方面，Connection 也涉及事务相关的操作。

Connection 接口中定义的方法很丰富，其中最核心的几个方法如下代码所示：

public interface Connection  extends Wrapper, AutoCloseable { 
    
    	//创建 Statement
    
    	Statement createStatement() throws SQLException;
    
    	//创建 PreparedStatement
    
    	PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException;
    
    	//提交
    
    	void commit() throws SQLException;
    
    	//回滚
    
    	void rollback() throws SQLException;
    
    	//关闭连接
    
    	void close() throws SQLException;
    
    }

这里涉及具体负责执行 SQL 语句的 Statement 和 PreparedStatement 对象，我们接着往下看。

--------------------

### Statement/PreparedStatement ###

JDBC 规范中的 Statement 存在两种类型，**一种是普通的 Statement，一种是支持预编译的 PreparedStatement。**

所谓预编译，是指数据库的编译器会对 SQL 语句提前编译，然后将预编译的结果缓存到数据库中，下次执行时就可以通过替换参数并直接使用编译过的语句，从而大大提高 SQL 的执行效率。

当然，这种预编译也需要一定成本，因此在日常开发中，如果对数据库只执行一次性读写操作时，用 Statement 对象进行处理会比较合适；而涉及 SQL 语句的多次执行时，我们可以使用 PreparedStatement。

如果需要查询数据库中的数据，我们只需要调用 Statement 或 PreparedStatement 对象的 executeQuery 方法即可。

这个方法以 SQL 语句作为参数，执行完后返回一个 JDBC 的 ResultSet 对象。当然，Statement 或 PreparedStatement 还提供了一大批执行 SQL 更新和查询的重载方法，我们无意一一展开。

以 Statement 为例，它的核心方法如下代码所示：

public interface Statement extends Wrapper, AutoCloseable { 
    
    	//执行查询语句
    
    	ResultSet executeQuery(String sql) throws SQLException; 
    
    	//执行更新语句
    
    	int executeUpdate(String sql) throws SQLException; 
    
    	//执行 SQL 语句
    
    	boolean execute(String sql) throws SQLException; 
    
    	//执行批处理
    
        int[] executeBatch() throws SQLException;
    
    }

这里我们同样引出了 JDBC 规范中最后一个核心编程对象，即代表执行结果的 ResultSet。

### ResultSet ###

一旦我们通过 Statement 或 PreparedStatement 执行了 SQL 语句并获得了 ResultSet 对象，就可以使用该对象中定义的一大批用于获取 SQL 执行结果值的工具方法，如下代码所示：

public interface ResultSet extends Wrapper, AutoCloseable { 
    
    	//获取下一个结果
    
    	boolean next() throws SQLException;
    
    	//获取某一个类型的结果值
    
    	Value getXXX(int columnIndex) throws SQLException;
    
    	…
    
    }

## 如何使用 JDBC 规范访问数据库 ##

对于开发人员而言，JDBC API 是我们访问数据库的主要途径，如果我们使用 JDBC 开发一个访问数据库的执行流程，常见的代码风格如下所示（省略了异常处理）：

// 创建池化的数据源
    
    PooledDataSource dataSource = new PooledDataSource ();
    
    // 设置 MySQL Driver
    
    dataSource.setDriver ("com.mysql.jdbc.Driver");
    
    // 设置数据库 URL、用户名和密码
    
    dataSource.setUrl ("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
    
    dataSource.setUsername("root");
    
    dataSource.setPassword("root");
    
    // 获取连接
    
    Connection connection = dataSource.getConnection();
    
     
    
    // 执行查询
    
    PreparedStatement statement = connection.prepareStatement ("select * from user");
    
    // 获取查询结果进行处理
    
    ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
    
    while (resultSet.next()) { 
    
    	…
    
    }
    
     
    
    // 关闭资源
    
    statement.close();
    
    resultSet.close();
    
    connection.close();

这段代码中完成了对基于前面介绍的 JDBC API 中的各个核心编程对象的数据访问。上述代码主要面向查询场景，而针对用于插入数据的处理场景，我们只需要在上述代码中替换几行代码，即将“执行查询”和“获取查询结果进行处理”部分的查询操作代码替换为插入操作代码就行。

最后，我们梳理一下基于 JDBC 规范进行数据库访问的整个开发流程，如下图所示：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

我们明确地将基于 JDBC 规范访问关系型数据库的操作分成两大部分：一部分是准备和释放资源以及执行 SQL 语句，另一部分则是处理 SQL 执行结果。

而对于任何数据访问而言，前者实际上都是重复的。在上图所示的整个开发流程中，事实上只有“处理 ResultSet ”部分的代码需要开发人员根据具体的业务对象进行定制化处理。这种抽象为整个执行过程提供了优化空间。诸如 Spring 框架中 JdbcTemplate 这样的模板工具类就应运而生了

--------------------

# 数据访问: JdbcTemplate 访问关系型数据库 #

JDBC 规范是 Java 领域中使用最广泛的数据访问标准，目前市面上主流的数据访问框架都是构建在 JDBC 规范之上。

因为 JDBC 是偏底层的操作规范，所以关于如何使用 JDBC 规范进行关系型数据访问的实现方式有很多（区别在于对 JDBC 规范的封装程度不同），而在 Spring 中，同样提供了 JdbcTemplate 模板工具类实现数据访问，它简化了 JDBC 规范的使用方法，jiex我们将围绕这个模板类展开讨论。

## 数据模型和 Repository 层设计 ##

我们知道一个订单中往往涉及一个或多个商品， 我们主要通过一对多的关系来展示数据库设计和实现方面的技巧。而为了使描述更简单，我们把具体的业务字段做了简化。Order 类的定义如下代码所示：

### Domain设计 ###

public class Order{ 
    
    
    
        private Long id; //订单Id
    
        private String orderNumber; //订单编号
    
        private String deliveryAddress; //物流地址
    
        private List<Goods> goodsList;  //商品列表
    
        //省略了 getter/setter
    
    }

其中代表商品的 Goods 类定义如下：

public class Goods { 
    
        private Long id; //商品Id
    
        private String goodsCode; //商品编号
    
        private String goodsName; //商品名称
    
        private Double price; //商品价格
    
        //省略了 getter/setter
    
    }

### 数据模型 ###

从以上代码，我们不难看出一个订单可以包含多个商品，因此设计关系型数据库表时，我们首先会构建一个中间表来保存 Order 和 Goods 这层一对多关系。

DROP TABLE IF EXISTS `order`;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `goods`;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `order_goods`;
    
     
    
    create table `order` (
    
        `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    
        `order_number` varchar(50) not null,
    
        `delivery_address` varchar(100) not null,
    
      `create_time` timestamp not null DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    
        PRIMARY KEY (`id`)
    
    );
    
     
    
    create table `goods` (
    
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    
      `goods_code` varchar(50) not null,
    
      `goods_name` varchar(50) not null,
    
      `goods_price` double not null,
    
      `create_time` timestamp not null DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    
        PRIMARY KEY (`id`)
    
    );
    
     
    
    create table `order_goods` (
    
        `order_id` bigint(20) not null,
    
        `goods_id` bigint(20) not null,
    
        foreign key(`order_id`) references `order`(`id`),
    
        foreign key(`goods_id`) references `goods`(`id`)
    
    );

### 抽象数据库访问的入口 ###

基于以上数据模型，我们将完成 order-server 中的 Repository 层组件的设计和实现。首先，我们需要设计一个 OrderRepository 接口，用来抽象数据库访问的入口，如下代码所示：

public interface OrderRepository { 
    
    
    
        Order addOrder(Order order);
    
    
    
        Order getOrderById(Long orderId);
    
    
    
        Order getOrderDetailByOrderNumber(String orderNumber);
    
    }

这个接口非常简单，方法都是自解释的。不过请注意，这里的 OrderRepository 并没有继承任何父接口，完全是一个自定义的、独立的 Repository。

针对上述 OrderRepository 中的接口定义，我们将构建一系列的实现类。

*  OrderRawJdbcRepository：使用原生 JDBC 进行数据库访问
 *  OrderJdbcRepository：使用 JdbcTemplate 进行数据库访问
 *  OrderJpaRepository：使用 Spring Data JPA 进行数据库访问

### 原生的实现 ###

OrderRawJdbcRepository 类中实现方法如下代码所示：

@Repository("orderRawJdbcRepository")
    public class OrderRawJdbcRepository implements OrderRepository { 
    
     
    
        @Autowired
    
        private DataSource dataSource;
    
     
    
        @Override
    
        public Order getOrderById(Long orderId) { 
    
     
    
            Connection connection = null;
    
            PreparedStatement statement = null;
    
            ResultSet resultSet = null;
    
            try { 
    
                connection = dataSource.getConnection();
    
                statement = connection.prepareStatement("select id, order_number, delivery_address from `order` where id=?");
    
                statement.setLong(1, orderId);
    
                resultSet = statement.executeQuery();
    
                Order order = null;
    
                if (resultSet.next()) { 
    
                    order = new Order(resultSet.getLong("id"), resultSet.getString("order_number"),
    
                            resultSet.getString("delivery_address"));
    
                }
    
                return order;
    
            } catch (SQLException e) { 
    
                System.out.print(e);
    
            } finally { 
    
                if (resultSet != null) { 
    
                    try { 
    
                        resultSet.close();
    
                    } catch (SQLException e) { 
    
                    }
    
                }
    
                if (statement != null) { 
    
                    try { 
    
                        statement.close();
    
                    } catch (SQLException e) { 
    
                    }
    
                }
    
                if (connection != null) { 
    
                    try { 
    
                        connection.close();
    
                    } catch (SQLException e) { 
    
                    }
    
                }
    
            }
    
            return null;
    
        }
    
        //省略其他 OrderRepository 接口方法实现
    
    }

这里，值得注意的是，我们**首先需要在类定义上添加 @Repository 注解，标明这是能够被 Spring 容器自动扫描的 Javabean，再在 @Repository 注解中指定这个 Javabean 的名称为"orderRawJdbcRepository"，方便 Service 层中根据该名称注入 OrderRawJdbcRepository 类**。

可以看到，上述代码使用了 JDBC 原生 DataSource、Connection、PreparedStatement、ResultSet 等核心编程对象完成针对“order”表的一次查询。代码流程看起来比较简单，其实也比较烦琐，学到这里，我们可以结合上一课时的内容理解上述代码。

请注意，如果我们想运行这些代码，千万别忘了在 Spring Boot 的配置文件中添加对 DataSource 的定义，如下代码所示：

spring:
    
      datasource:
    
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/appointment
    
        username: root
    
        password: root

--------------------

### 使用 JdbcTemplate 操作数据库 ###

要想在应用程序中使用 JdbcTemplate，首先我们需要引入对它的依赖，如下代码所示：

<dependency>
    
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    
        <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    
    </dependency>

JdbcTemplate 提供了一系列的 query、update、execute 重载方法应对数据的 CRUD 操作。

#### 使用 JdbcTemplate 实现查询 ####

我们先来讨论一下最简单的查询操作，并对 OrderRawJdbcRepository 中的 getOrderById 方法进行重构。为此，我们构建了一个新的 OrderJdbcRepository 类并同样实现了 OrderRepository 接口，如下代码所示：

@Repository("orderJdbcRepository")
    
    public class OrderJdbcRepository implements OrderRepository { 
    
     
    
        private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
     
    
        @Autowired
    
        public OrderJdbcRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) { 
    
            this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    
    	}
    
    }

可以看到，这里通过构造函数注入了 JdbcTemplate 模板类。

而 OrderJdbcRepository 的 getOrderById 方法实现过程如下代码所示：

@Override
    
    public Order getOrderById(Long orderId) { 
    
            Order order = jdbcTemplate.queryForObject("select id, order_number, delivery_address from `order` where id=?",
    
                    this::mapRowToOrder, orderId);
    
     
    
            return order;
    
    }

显然，这里使用了 JdbcTemplate 的 queryForObject 方法执行查询操作，该方法传入目标 SQL、参数以及一个 RowMapper 对象。其中 RowMapper 定义如下：

public interface RowMapper<T> { 
    
     
    
        T mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException;
    
    }

从 mapRow 方法定义中，我们不难看出 RowMapper 的作用就是处理来自 ResultSet 中的每一行数据，并将来自数据库中的数据映射成领域对象。例如，使用 getOrderById 中用到的 mapRowToOrder 方法完成对 Order 对象的映射，如下代码所示：

private Order mapRowToOrder(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException { 
    
            return new Order(rs.getLong("id"), rs.getString("order_number"), rs.getString("delivery_address"));
    
    }

讲到这里，你可能注意到 getOrderById 方法实际上只是获取了 Order 对象中的订单部分信息，并不包含商品数据。

接下来，我们再来设计一个 getOrderDetailByOrderNumber 方法，根据订单编号获取订单以及订单中所包含的所有商品信息，如下代码所示：

@Override
    
    public Order getOrderDetailByOrderNumber(String orderNumber) { 
    
            //获取 Order 基础信息
    
            Order order = jdbcTemplate.queryForObject(
    
                    "select id, order_number, delivery_address from `order` where order_number=?", this::mapRowToOrder,
    
                    orderNumber);
    
     
    
            if (order == null)
    
                return order;
    
     
    
            //获取 Order 与 Goods 之间的关联关系，找到给 Order 中的所有 GoodsId
    
            Long orderId = order.getId();
    
            List<Long> goodsIds = jdbcTemplate.query("select order_id, goods_id from order_goods where order_id=?",
    
                    new ResultSetExtractor<List<Long>>() { 
    
                        public List<Long> extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException { 
    
                            List<Long> list = new ArrayList<Long>();
    
                            while (rs.next()) { 
    
                                list.add(rs.getLong("goods_id"));
    
                            }
    
                            return list;
    
                        }
    
                    }, orderId);
    
     
    
            //根据 GoodsId 分别获取 Goods 信息并填充到 Order 对象中
    
            for (Long goodsId : goodsIds) { 
    
                Goods goods = getGoodsById(goodsId);
    
                order.addGoods(goods);
    
            }
    
     
    
            return order;
    
    }

首先，我们获取 Order 基础信息，并通过 Order 中的 Id 编号从中间表中获取所有 Goods 的 Id 列表，通过遍历这个 Id 列表再分别获取 Goods 信息，最后将 Goods 信息填充到 Order 中，从而构建一个完整的 Order 对象。

这里通过 Id 获取 Goods 数据的实现方法也与 getOrderById 方法的实现过程一样，如下代码所示

private Goods getGoodsById(Long goodsId) { 
    
            return jdbcTemplate.queryForObject("select id, goods_code, goods_name, price from goods where id=?",
    
                    this::mapRowToGoods, goodsId);
    
    }
    
     
    
    private Goods mapRowToGoods(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException { 
    
            return new Goods(rs.getLong("id"), rs.getString("goods_code"), rs.getString("goods_name"),
    
                    rs.getDouble("price"));
    
    }

--------------------

#### 使用 JdbcTemplate 实现插入 ####

在 JdbcTemplate 中，我们可以通过 update 方法实现数据的插入和更新。针对 Order 和 Goods 中的关联关系，插入一个 Order 对象需要同时完成两张表的更新，即 order 表和 order\_goods 表，因此插入 Order 的实现过程也分成两个阶段，如下代码所示的 addOrderWithJdbcTemplate 方法展示了这一过程：

private Order addOrderDetailWithJdbcTemplate(Order order) { 
    
            //插入 Order 基础信息
    
            Long orderId = saveOrderWithJdbcTemplate(order);
    
     
    
            order.setId(orderId);
    
     
    
            //插入 Order 与 Goods 的对应关系
    
            List<Goods> goodsList = order.getGoods();
    
            for (Goods goods : goodsList) { 
    
                saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate(goods, orderId);
    
            }
    
     
    
            return order;
    
    }

可以看到，这里同样先是插入 Order 的基础信息，然后再遍历 Order 中的 Goods 列表并逐条进行插入。其中的 saveOrderWithJdbcTemplate 方法如下代码所示：

private Long saveOrderWithJdbcTemplate(Order order) { 
    
     
    
            PreparedStatementCreator psc = new PreparedStatementCreator() { 
    
                @Override
    
                public PreparedStatement createPreparedStatement(Connection con) throws SQLException { 
    
                    PreparedStatement ps = con.prepareStatement(
    
                            "insert into `order` (order_number, delivery_address) values (?, ?)",
    
                            Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
    
                    ps.setString(1, order.getOrderNumber());
    
                    ps.setString(2, order.getDeliveryAddress());
    
                    return ps;
    
                }
    
            };
    
     
    
            KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
    
            jdbcTemplate.update(psc, keyHolder);
    
     
    
            return keyHolder.getKey().longValue();
    
    }

上述 saveOrderWithJdbcTemplate 的方法比想象中要复杂，主要原因在于我们需要在插入 order 表的同时返回数据库中所生成的自增主键，因此，这里使用了 PreparedStatementCreator 工具类封装 PreparedStatement 对象的构建过程，并在 PreparedStatement 的创建过程中设置了 Statement.RETURN\_GENERATED\_KEYS 用于返回自增主键。然后我们构建了一个 GeneratedKeyHolder 对象用于保存所返回的自增主键。这是使用 JdbcTemplate 实现带有自增主键数据插入的一种标准做法，你可以参考这一做法并应用到日常开发过程中。

至于用于插入 Order 与 Goods 关联关系的 saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate 方法就比较简单了，直接调用 JdbcTemplate 的 update 方法插入数据即可，如下代码所示：

private void saveGoodsToOrderWithJdbcTemplate(Goods goods, long orderId) { 
    
            jdbcTemplate.update("insert into order_goods (order_id, goods_id) " + "values (?, ?)", orderId, goods.getId());
    
    }

接下来，我们需要实现插入 Order 的整个流程，先实现 Service 类和 Controller 类，如下代码所示：

@Service
    
    public class OrderService { 
    
     
    
        @Autowired
    
        @Qualifier("orderJdbcRepository")
    
        private OrderRepository orderRepository;
    
    
    
        public Order addOrder(Order order) { 
    
            return orderRepository.addOrder(order);
    
        } 
    
    }
    
     
    
    @RestController
    
    @RequestMapping(value="orders")
    
    public class OrderController { 
    
     
    
        @RequestMapping(value = "", method = RequestMethod.POST)
    
        public Order addOrder(@RequestBody Order order) { 
    
    
    
            Order result = orderService.addOrder(order);
    
         return result;
    
        }
    
    }

这两个类都是直接对 orderJdbcRepository 中的方法进行封装调用，操作非常简单。然后，我们打开 Postman，并在请求消息体中输入如下内容：

{ 
    
        "orderNumber" : "Order10002",
    
        "deliveryAddress" : "test_address2",
    
        "goods": [
    
            { 
    
                "id": 1,
    
                "goodsCode": "GoodsCode1",
    
                "goodsName": "GoodsName1",
    
                "price": 100.0
    
            }
    
        ]
    
    }

通过 Postman 向http://localhost:8081/orders端点发起 Post 请求后，我们发现 order 表和 order\_goods 表中的数据都已经正常插入。

#### 使用 SimpleJdbcInsert 简化数据插入过程 ####

虽然通过 JdbcTemplate 的 update 方法可以完成数据的正确插入，我们不禁发现这个实现过程还是比较复杂，尤其是涉及自增主键的处理时，代码显得有点臃肿。那么有没有更加简单的实现方法呢？

答案是肯定的，**Spring Boot 针对数据插入场景专门提供了一个 SimpleJdbcInsert 工具类，SimpleJdbcInsert 本质上是在 JdbcTemplate 的基础上添加了一层封装，提供了一组 execute、executeAndReturnKey 以及 executeBatch 重载方法来简化数据插入操作。**

通常，我们可以在 Repository 实现类的构造函数中对 SimpleJdbcInsert 进行初始化，如下代码所示：

private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    private SimpleJdbcInsert orderInserter;
    
    private SimpleJdbcInsert orderGoodsInserter;
    
     
    
    public OrderJdbcRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) { 
    
            this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    
            this.orderInserter = new SimpleJdbcInsert(jdbcTemplate).withTableName("`order`").usingGeneratedKeyColumns("id");
    
            this.orderGoodsInserter = new SimpleJdbcInsert(jdbcTemplate).withTableName("order_goods");
    
    }

可以看到，这里首先注入了一个 JdbcTemplate 对象，然后我们基于 JdbcTemplate 并针对 order 表和 order\_goods 表分别初始化了两个 SimpleJdbcInsert 对象 orderInserter 和 orderGoodsInserter。其中 orderInserter 中还使用了 usingGeneratedKeyColumns 方法设置自增主键列。

基于 SimpleJdbcInsert，完成 Order 对象的插入就非常简单了，实现方式如下所示

private Long saveOrderWithSimpleJdbcInsert(Order order) { 
    
            Map<String, Object> values = new HashMap<String, Object>();
    
            values.put("order_number", order.getOrderNumber());
    
            values.put("delivery_address", order.getDeliveryAddress());
    
     
    
            Long orderId = orderInserter.executeAndReturnKey(values).longValue();
    
            return orderId;
    
    }

我们通过构建一个 Map 对象，然后把需要添加的字段设置成一个个键值对。通过SimpleJdbcInsert 的 executeAndReturnKey 方法在插入数据的同时直接返回自增主键。同样，完成 order\_goods 表的操作只需要几行代码就可以了，如下代码所示：

private void saveGoodsToOrderWithSimpleJdbcInsert(Goods goods, long orderId) { 
    
            Map<String, Object> values = new HashMap<>();
    
            values.put("order_id", orderId);
    
            values.put("goods_id", goods.getId());
    
            orderGoodsInserter.execute(values);
    
    }

这里用到了 SimpleJdbcInsert 提供的 execute 方法，我们可以把这些方法组合起来对 addOrderDetailWithJdbcTemplate 方法进行重构，从而得到如下所示的 addOrderDetailWithSimpleJdbcInsert 方法：

private Order addOrderDetailWithSimpleJdbcInsert(Order order) { 
    
            //插入 Order 基础信息
    
            Long orderId = saveOrderWithSimpleJdbcInsert(order);
    
     
    
            order.setId(orderId);
    
    
    
            //插入 Order 与 Goods 的对应关系
    
            List<Goods> goodsList = order.getGoods();
    
            for (Goods goods : goodsList) { 
    
                saveGoodsToOrderWithSimpleJdbcInsert(goods, orderId);
    
            }
    
     
    
            return order;
    
    }

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/3cb756122fbe4693b01fa2ef95f32eca.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221020/a552881a57f84066b20015d431fcb0a7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221020/0d1ad3b76ae64aff889b79c13f70465b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221020/18ec90dc12004be799da12238d7299ee.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221020/b5dcd58897e44904ba825275401673c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmdzaGFuZ3dlaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221020/32d4ec6589a046e78fdf468c324bc210.png