С заполненным Map данными заказов, вы можете вызвать executeAndReturnKey() в orderInserter. Это сохраняет информацию о заказе в таблице Taco_Order и возвращает сгенерированный базой данных ID как объект типа Number, который преобразуется long с помощью вызова longValue(), и возвращается из метода.
Метод saveTacoToOrder() значительно проще. Вместо того чтобы использовать ObjectMapper для преобразования объекта в Map, создается Map и задаются соответствующие значения. Еще раз, ключи Map соответствуют именам столбцов в таблице. Вызов метода orderTacoInserter.execute() выполняет insert.
Теперь вы можете inject OrderRepository в OrderController и начать использовать его. Следующий листинг показывает OrderController, включая изменения для использования inject OrderRepository.
Листинг 3.15 использование OrderRepository в OrderController
package tacos.web;
import javax.validation.Valid;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.validation.Errors;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.SessionAttributes;
import org.springframework.web.bind.support.SessionStatus;
import tacos.Order;
import tacos.data.OrderRepository;
@Controller
@RequestMapping("/orders")
@SessionAttributes("order")
public class OrderController {
private OrderRepository orderRepo;
public OrderController(OrderRepository orderRepo) {
this.orderRepo = orderRepo;
}
@GetMapping("/current")
public String orderForm() {
return "orderForm";
}
@PostMapping
public String processOrder(@Valid Order order, Errors errors,SessionStatus sessionStatus) {
if (errors.hasErrors()) {
return "orderForm";
}
orderRepo.save(order);
sessionStatus.setComplete();
return "redirect:/";
}
}
Помимо внедрения OrderRepository в контроллер, единственные существенные изменения в OrderController происходят в методе processOrder(). Здесь объект Order, представленный в форме (который также является тем же самым объектом Order, поддерживаемым в сеансе), сохраняется с помощью метода save() внедренного OrderRepository.
После того, как заказ будет сохранен, вам больше не нужно, чтобы он висел в сеансе. Фактически, если вы не очистите его, заказ остается в сеансе, включая связанные с ним тако, и следующий заказ начнется с тако, содержащимися в старом заказе. Поэтому метод processOrder() запрашивает параметр состояния сеанса и вызывает метод setComplete() для сброса сеанса.
Весь код сохранения JDBC закончен. Теперь вы можете запустить приложение Taco Cloud и проверить его работоспособность. Не стесняйтесь создавать столько тако и столько заказов, сколько вы хотите.
Вы также можете найти полезным покопаться в базе данных. Поскольку вы используете H2 в качестве встроенной базы данных, и поскольку у вас есть Spring Boot DevTools, вы можете обратиться в вашем браузере по адресу http://localhost:8080/h2-console чтобы увидеть консоль H2. По умолчанию поле JDBC URL должно быть установлено как jdbc:h2:mem:testdb. После входа в систему, вы должны быть в состоянии выполнить любой запрос к таблицам схемы Taco Cloud.
Spring JdbcTemplate, наряду с SimpleJdbcInsert, делает работу с реляционными базами данных значительно проще, чем простой vanilla JDBC. Но вы можете обнаружить, что JPA делает это еще проще. Давайте пересмотрим вашу работу и посмотрим, как использовать Spring Data, чтобы сделать сохранение данных еще проще.
3.2 Сохранение данных с помощью Spring Data JPA
Проект Spring Data представляет собой довольно крупный зонтичный (umbrella) проект, состоящий из нескольких подпроектов, большинство из которых сосредоточены на сохранении данных с различными типами баз данных. Некоторые из самых популярных Spring Data проектов включают в себя следующие:
Spring Data JPA — Сохранение JPA в реляционной базе данных
Spring Data MongoDB — Сохранение в базе данных документов Mongo
Spring Data Neo4j — Сохранение в базе данных графов Neo4j
Spring Data Redis — Сохранение в хранилище ключей и значений Redis
Spring Data Cassandra — Сохранение в базе данных Cassandra
Одной из наиболее интересных и полезных функций Spring Data для всех этих проектов является возможность автоматического создания репозиториев на основе интерфейса спецификации репозитория.
Чтобы увидеть, как работают Spring Data, потребуется начать все сначала, заменив репозитории на основе JDBC из ранее в этой главе репозиториями, созданными Spring Data JPA. Но сначала нужно добавить Spring Data JPA в сборку проекта.