SpringBoot系列教程JPA之query使用姿势详解之基础篇

共计 17399 个字符，预计需要花费 44 分钟才能阅读完成。

前面的几篇文章分别介绍了 CURD 中的增删改，接下来进入最最常见的查询篇，看一下使用 jpa 进行 db 的记录查询时，可以怎么玩

本篇将介绍一些基础的查询使用姿势，主要包括根据字段查询，and/or/in/like/between 语句，数字比较，排序以及分页

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在开始之前，当然得先准备好基础环境，如安装测试使用 mysql，创建 SpringBoot 项目工程，设置好配置信息等，关于搭建项目的详情可以参考前一篇文章

190612-SpringBoot 系列教程 JPA 之基础环境搭建

下面简单的看一下演示添加记录的过程中，需要的配置

沿用前一篇的表，结构如下

CREATE TABLE `money` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT ''COMMENT' 用户名 ',
  `money` int(26) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '钱',
  `is_deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `update_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

配置信息，与之前有一点点区别，我们新增了更详细的日志打印；本篇主要目标集中在添加记录的使用姿势，对于配置说明，后面单独进行说明

## DataSource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/story?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=
## jpa 相关配置
spring.jpa.database=MYSQL
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none
spring.jpa.show-sql=true
spring.jackson.serialization.indent_output=true
spring.jpa.hibernate.naming.physical-strategy=org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl

数据修改嘛，所以我们先向表里面插入两条数据，用于后面的操作

INSERT INTO `money` (`id`, `name`, `money`, `is_deleted`, `create_at`, `update_at`)
VALUES
    (1, '一灰灰 blog', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (2, '一灰灰 2', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (3, '一灰灰 3', 300, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (4, '一灰灰 4', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (5, '一灰灰 5', 500, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (6, 'Batch 一灰灰 blog', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (7, 'Batch 一灰灰 blog 2', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (8, 'Batch 一灰灰 3', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (9, 'Batch 一灰灰 4', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (10, 'batch 一灰灰 5', 1498, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:58'),
    (11, 'batch 一灰灰 6', 1498, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:58'),
    (12, 'batch 一灰灰 7', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
    (13, 'batch 一灰灰 8', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40');

下面进入简单的查询操作姿势介绍，单表的简单 and/or/in/compare 查询方式

查询返回的记录与一个实体类 POJO 进行绑定，借助前面的分析结果，如下

@Data
@DynamicUpdate
@DynamicInsert
@Entity
@Table(name = "money")
public class MoneyPO {
    @Id
    // 如果是 auto，则会报异常 Table 'mysql.hibernate_sequence' doesn't exist
    // @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    @Column(name = "id")
    private Integer id;

    @Column(name = "name")
    private String name;

    @Column(name = "money")
    private Long money;

    @Column(name = "is_deleted")
    private Byte isDeleted;

    @Column(name = "create_at")
    @CreatedDate
    private Timestamp createAt;

    @Column(name = "update_at")
    @CreatedDate
    private Timestamp updateAt;

}

上面类中的几个注解，说明如下

@Data 属于 lombok 注解，与 jpa 无关，自动生成 getter/setter/equals/hashcode/tostring 等方法
@Entity, @Table jpa 注解，表示这个类与 db 的表关联，具体匹配的是表 money
@Id @GeneratedValue 作用与自增主键
@Column表明这个属性与表中的某列对应
@CreateDate根据当前时间来生成默认的时间戳

接下来我们新建一个 api 继承自CurdRepository，然后通过这个 api 来与数据库打交道，后面会在这个类中添加较多的查询方法

public interface MoneyBaseQueryRepository extends CrudRepository<MoneyPO, Integer> {}

CrudRepository已经提供的功能，根据主键 id 进行查询，对于使用者而言，没有什么需要额外操作的，直接访问即可

private void queryById() {
    // 根据主键查询，直接使用接口即可
    Optional<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findById(1);
    System.out.println("queryById return:" + res.get());
}

除了根据主键查询，实际的业务场景中，根据某个字段进行查询的 case，简直不要更多，在 jpa 中可以怎么做呢?

在 Repository 接口中声明一个方法，命名规则为
findByXXX 或者 queryByXXX (注意这里的 xxx 用 POJO 中的成员名替换, 表示根据这个成员进行查询）

一个简单的 case，如果我希望实现根据 name 进行查询，那么在 MoneyBaseQueryRepository 中添加下面两个方法中的任意一个都可以

/**
 * 根据用户名查询
 *
 * @param name
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByName(String name);

List<MoneyPO> queryByName(String name);

如果需要多个成员的查询呢？也简单，形如 findByXxxAndYyyy 相当于 sql 中的where xxxx=? and yyy=?

如我们也可以增加下面两个方法(一个 and、一个 or 查询）

/**
 * 根据用户名 + money 查询
 *
 * @param name
 * @param money
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameAndMoney(String name, Long money);


/**
 * 根据用户名 or id 查询
 *
 * @param name
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameOrId(String name, Integer id);

一个简单的测试 case 可以如下

private void queryByField() {
    // 根据内部成员进行查询，需要自己定义新的接口
    String name = "一灰灰 blog";
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByName(name);
    System.out.println("findByName return:" + res);

    res = moneyCurdRepository.queryByName(name);
    System.out.println("queryByName return:" + res);

    Long money = 100L;
    res = moneyCurdRepository.findByNameAndMoney(name, money);
    System.out.println("findByNameAndMoney return:" + res);

    Integer id = 5;
    res = moneyCurdRepository.findByNameOrId(name, id);
    System.out.println("findByNameOrId return:" + res);
}

执行之后输出结果如下，下面也包括了对应的 sql，便于理解

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=?
findByName return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=?
queryByName return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=? and moneypo0_.money=?
findByNameAndMoney return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=? or moneypo0_.id=?
findByNameOrId return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name= 一灰灰 5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

上面的查询方式为等值查询，当在 sql 中除了等值查询（即 = 查询）之外，还有各种比较查询，不等查询以及 like 语句，在 jpa 中也比较简单，在 repository 定义的方法名，加一个 like 即可

/**
 * like 查询
 *
 * @param name
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameLike(String name);

使用的时候，需要稍微注意一下，根据实际情况决定要不要加上 ‘%’

private void queryByLike() {
    // like 语句查询
    String name = "一灰灰 %";
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByNameLike(name);
    System.out.println("findByName like:" + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name like ?
findByName like: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name= 一灰灰 2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name= 一灰灰 3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name= 一灰灰 4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name= 一灰灰 5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

对于 in 查询，CurdRepository提供了根据主键 id 的查询方式，直接调用 findAllById 即可，如果是其他的，可以通过声明一个接口的方式来支持

/**
 * in 查询
 *
 * @param moneys
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByMoneyIn(List<Long> moneys);

测试 case 如下

// in 查询
List<Integer> ids = Arrays.asList(1, 2, 3);
Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findAllById(ids);
System.out.println("findByIds return:" + res);

res = moneyCurdRepository.findByMoneyIn(Arrays.asList(400L, 300L));
System.out.println("findByMoneyIn return:" + res);

输出结果

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id in (? , ? , ?)
findByIds return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name= 一灰灰 2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name= 一灰灰 3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.money in (? , ?)
findByMoneyIn return: [MoneyPO(id=3, name= 一灰灰 3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name= 一灰灰 4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰 7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰 8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

数字的比较查询，比如大于等于，大于，小于，小于等于，between，下面的三个方法声明，应该能直观表示这种方式可以如何写

/**
 * 查询大于 or 等于指定 id 的所有记录
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdGreaterThanEqual(Integer id);

/**
 * 查询小于 or 等于指定 id 的所有记录
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdLessThanEqual(Integer id);

/**
 * between 查询
 *
 * @param low
 * @param high
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdIsBetween(Integer low, Integer high);

下面是简单的映射关系

> : xxGreaterThan
>=: xxGreaterThanEqual
<: xxLessThan
<=: xxLessThanEqual
!=: xxNot
between a and b : xxIsBetween

测试 case 如下

private void queryByCompare() {
    Integer id1 = 3;
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByIdLessThanEqual(id1);
    System.out.println("findByIdLessThan 3 return:" + res);


    Integer id2 = 10;
    res = moneyCurdRepository.findByIdGreaterThanEqual(id2);
    System.out.println("findByIdGreaterThan 10 return:" + res);

    id1 = 4;
    id2 = 6;
    res = moneyCurdRepository.findByIdIsBetween(id1, id2);
    System.out.println("findByIdsWBetween 3, 10 return:" + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id<=?
findByIdLessThan 3 return: [MoneyPO(id=1, name= 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name= 一灰灰 2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name= 一灰灰 3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>=?
findByIdGreaterThan 10 return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰 5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰 6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰 7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰 8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id between ? and ?
findByIdsWBetween 3, 10 return: [MoneyPO(id=4, name= 一灰灰 4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name= 一灰灰 5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=6, name=Batch 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

排序也属于基本查询的 case 了，jpa 的实现中，通过加上 OrderByXxxAsc/Desc 的方式来决定根据什么进行升序 or 降序

/**
 * 根据 money 查询，并将最终的结果根据 id 进行倒排
 *
 * @param money
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByMoneyOrderByIdDesc(Long money);

/**
 * 根据多个条件进行排序
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc(Integer id);

在根据多个列进行排序时，需要注意的是不能写多个 OrderBy 而是直接在 OrderBy 后面加上对应的xxxAscyyyDesc

测试代码如

private void queryWithSort() {
    // 排序
    Long money = 400L;
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByMoneyOrderByIdDesc(money);
    System.out.println("findByMoneyAndOrderByIdDesc return:" + res);
  
    Integer startId = 7;
    res = moneyCurdRepository.queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc(startId);
    System.out.println("queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc return:" + res);
}

输出结果如下

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.money=? order by moneypo0_.id desc
findByMoneyAndOrderByIdDesc return: [MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰 8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰 7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name= 一灰灰 4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------------- 人工拆分 --------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>=? order by moneypo0_.money desc, moneypo0_.id asc
queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰 5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰 6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰 7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰 8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=8, name=Batch 一灰灰 3, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=9, name=Batch 一灰灰 4, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=7, name=Batch 一灰灰 blog 2, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

分页有两种方式，一个是查询最大的多少条数据，一个是正常的 limit/offset 方式，下面是一个简单的实例 demo

/**
* 分页查询，获取前面三个数据
*
* @param id
* @return
*/
List<MoneyPO> findTop3ByIdGreaterThan(Integer id);

/**
* 分页查询
*
* @param id
* @param pageable page 从 0 开始表示查询第 0 页，即返回 size 个正好 >id 数量的数据
* @return
*/
List<MoneyPO> findByIdGreaterThan(Integer id, Pageable pageable);

对于分页而言，通过传入参数 Pageable 来表明即可

测试 case 如

private void queryWithPageSize() {
    // 分页查询
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findTop3ByIdGreaterThan(3);
    System.out.println("findTop3ByIdGreaterThan 3 return:" + res);

    // id>3，第 2 页，每页 3 条，如果 id 递增时，则返回的第一条 id=4 + 2 * 3 = 10
    res = moneyCurdRepository.findByIdGreaterThan(3, PageRequest.of(2, 3));
    System.out.println("findByIdGreaterThan 3 pageIndex 2 size 3 return:" + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>? limit ?
findTop3ByIdGreaterThan 3 return: [MoneyPO(id=4, name= 一灰灰 4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name= 一灰灰 5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=6, name=Batch 一灰灰 blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
---------- 人工拆分 ------------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>? limit ?, ?
findByIdGreaterThan 3 pageIndex 2 size 3 return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰 5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰 6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰 7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

主要介绍了 jpa 的查询的最基本使用方式, 主要是根据规则定义方法名的方式来实现 sql 的效果, 下表示一个简单的对比小结

方法名	说明	等效 sql
`findByXxx`	表示根据列 `Xxx` 等于传参构建 sql	`where xxx= ?`
`findByXxxAndYyy`	根据多个列进行查询	`where xxx=? and yyy=?`
`findByXxxOrYyy`	根据多个列实现 or 查询	`where xxx=? or yyy=?`
`findByXxxLike`	like 查询，需要注意查询条件中加 %	`where xxx like`
`findByXxxIn`	in 查询	`where Xxx in ()`
`findByXxxGreaterThan`	大于	`where xxx > ?`
`findByXxxGreaterThanEqual`	大于等于	`where xxx >= ?`
`findByXxxLessThan`	小于	`where xxx < ?`
`findByXxxLessThanEqual`	小于等于	`where xxx <= ?`
`findByXxxNot`	不等于	`where xxx != ?`
`findByXxxIsBetween`	between 查询	`where xxx between ? and ?`
`OrderByXxxDesc`	排序	`order by xxx desc`
`topN`	分页，表示获取最前面的 n 条	`limit n`

此外还有一个分页的方式是传参Pageable，来指定具体的分页

我们常见的查询操作中，除了上面的一些 case 之外，还有一些是我们没有提到的，如下面的一些使用姿势，则会在后面的文章中引入

group by
distinct
join
各种函数的支持(sum,max,min,avg…)
查询部分表中部分字段时
统计查询

源码

工程：https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo
module: https://github.com/liuyueyi/spring-boot-demo/blob/master/spring-boot/102-jpa

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I. 环境准备

1. 表准备

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1. 表关联 POJO

2. Repository API 声明

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a. 根据 id 查询

b. 根据字段查询

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b. 根据字段查询

c. like 查询

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