除了对关系型数据库的整合支持外,SpringBoot对非关系型数据库也提供了非常好的支持,比如,对Redis的支持。
Redis(Remote Dictionary Server,即远程字典服务)是一个高性能的key-value数据库,它是一种跨平台的非关系型数据库。Redis 通常被称为数据结构服务器,因为它的值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
下面,我们来看一下SpringBoot与Redis要如何进行整合。
引入这个依赖器创建项目,在项目pom.xml文件会出现以下依赖:
Person:
package com.hardy.springbootdataredis.domain; import org.springframework.data.annotation.Id; import org.springframework.data.redis.core.RedisHash; import org.springframework.data.redis.core.index.Indexed; /** * @Author: HardyYao * @Date: 2021/6/15 */ @RedisHash("persons") // 指定操作实体类对象在Redis数据库中的存储空间 public class Person { @Id // 标识实体类主键 private String id; @Indexed // 标识对应属性在Redis数据库中生成二级索引 private String firstname; @Indexed private String lastname; private Address address; public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getFirstname() { return firstname; } public void setFirstname(String firstname) { this.firstname = firstname; } public String getLastname() { return lastname; } public void setLastname(String lastname) { this.lastname = lastname; } public Address getAddress() { return address; } public void setAddress(Address address) { this.address = address; } @Override public String toString() { return "Person{" + "id='" + id + '\'' + ", firstname='" + firstname + '\'' + ", lastname='" + lastname + '\'' + ", address=" + address + '}'; } }
Address:
package com.hardy.springbootdataredis.domain; import org.springframework.data.redis.core.index.Indexed; /** * @Author: HardyYao * @Date: 2021/6/15 */ public class Address { @Indexed private String city; @Indexed private String country; public String getCity() { return city; } public void setCity(String city) { this.city = city; } public String getCountry() { return country; } public void setCountry(String country) { this.country = country; } @Override public String toString() { return "Address{" + "city='" + city + '\'' + ", country='" + country + '\'' + '}'; } }
在上述两个实体类中,涉及了关于Redis数据库的数据操作的几个注解:
SpringBoot针对包括Redis在内的一些常用数据库提供了自动化配置,可以通过实现Repository接口简化对数据库中的数据进行增删查改的操作:
package com.hardy.springbootdataredis.repository; import com.hardy.springbootdataredis.domain.Person; import org.springframework.data.repository.CrudRepository; import java.util.List; /** * @Author: HardyYao * @Date: 2021/6/15 */ public interface PersonRepository extends CrudRepository<Person, String> { List<Person> findByAddress_City(String City); }
注意:在操作Redis数据库时编写的Repository接口类需要继承最底层的CrudRepository接口,而不是继承JpaRepository(JpaRepository是SpringBoot整合JPA特有的)。当然,也可以在项目pom.xml文件中同时导入SpringBoot整合的JPA依赖和Redis依赖,这样就可以编写一个继承JpaRepository的接口的操作Redis数据库。
在项目的全局配置文件application.properties中添加Redis数据库的连接配置,示例代码如下:
# Redis服务器地址 spring.redis.host=127.0.0.1 # Redis服务器连接端口 spring.redis.port=6379 # Redis服务器连接密码(默认为空) spring.redis.password=
package com.hardy.springbootdataredis; import com.hardy.springbootdataredis.domain.Address; import com.hardy.springbootdataredis.domain.Person; import com.hardy.springbootdataredis.repository.PersonRepository; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import java.util.List; @SpringBootTest class SpringbootdataRedisApplicationTests { @Autowired private PersonRepository repository; @Test public void savePerson() { Person person = new Person(); person.setFirstname("张"); person.setLastname("三"); Address address = new Address(); address.setCity("北京"); address.setCountry("中国"); person.setAddress(address); // 向Redis数据库添加数据 Person save = repository.save(person); } @Test public void selectPerson() { List<Person> list = repository.findByAddress_City("北京"); for (Person person : list) { System.out.println(person); } } }
打开Redis客户端可视化管理工具,先连接本地Redis服务器:
连接成功后,可以看到原来本地Redis数据库中是没有数据的:
运行上文中编写好的两个测试方法,查看控制台打印结果:
为了验证save()方法确实把数据写入到本地Redis数据库中了,打开Redis客户端可视化管理工具,刷新一下数据,可以看到数据成功写入了:
通过上图可知:执行save()方法添加的数据在Redis数据库中存储成功。另外,在数据库列表左侧还形成了一张类似address.city、firstname、lastname等二级索引,这些二级索引是前面创建Person类时在对应属性上添加@Indexed注解而生成的。同时,由于在Redis数据库中生成了对应属性的二级索引,所以可以通过二级索引来查询具体的数据信息,例如repository.findByAddress_City("北京")通过address.city索引查询索引值为北京的数据信息。如果没有设置对应属性的二级索引,那么通过属性索引查询的数据结果将为空。