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沃趣科技,和第三方插件整合

原标题:配置详解 | performance_schema全方位介绍(二)

本篇进行Spring-data-jpa的介绍,几乎涵盖该框架的所有方面,在日常的开发当中,基本上能满足所有需求。这里不讲解JPA和Spring-data-jpa单独使用,所有的内容都是在和Spring整合的环境中实现。如果需要了解该框架的入门,百度一下,很多入门的介绍。在这篇文章的接下来一篇,会有一个系列来讲解mybatis,这个系列从mybatis的入门开始,到基本使用,和spring整合,和第三方插件整合,缓存,插件,最后会持续到mybatis的架构,源码解释,重点会介绍几个重要的设计模式,这样一个体系。基本上讲完之后,mybatis在你面前就没有了秘密,你能解决mybatis的几乎所有问题,并且在开发过程中相当的方便,驾轻就熟。

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这篇文章由于介绍的类容很全,因此很长,如果你需要,那么可以耐心的看完,本人经历了很长时间的学识,使用,研究的心血浓缩成为这么短短的一篇博客。

罗小波·沃趣科技高级数据库技术专家

大致整理一个提纲:

出品:沃趣科技

  1、Spring-data-jpa的基本介绍;

IT从业多年,历任运维工程师、高级运维工程师、运维经理、数据库工程师,曾参与版本发布系统、轻量级监控系统、运维管理平台、数据库管理平台的设计与编写,熟悉MySQL体系结构,Innodb存储引擎,喜好专研开源技术,追求完美。

  2、和Spring整合;

| 导语

  3、基本的使用方式;

在上一篇 《初相识 |
performance_schema全方位介绍》
中粗略介绍了如何配置与使用performance_schema,相信大家对performance_schema能够为我们提供什么样的性能数据已经有一个初步的认识,今天将带领大家一起踏上系列第二篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema配置方式以及各个配置表的作用。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。

  4、复杂查询,包括多表关联,分页,排序等;

| 基本概念

现在开始:

instruments:生产者,用于采集MySQL
中各种各样的操作产生的事件信息,对应配置表中的配置项我们可以称为监控采集配置项,以下提及生产者均统称为instruments

  1、Spring-data-jpa的基本介绍:JPA诞生的缘由是为了整合第三方ORM框架,建立一种标准的方式,百度百科说是JDK为了实现ORM的天下归一,目前也是在按照这个方向发展,但是还没能完全实现。在ORM框架中,Hibernate是一支很大的部队,使用很广泛,也很方便,能力也很强,同时Hibernate也是和JPA整合的比较良好,我们可以认为JPA是标准,事实上也是,JPA几乎都是接口,实现都是Hibernate在做,宏观上面看,在JPA的统一之下Hibernate很良好的运行。

consumers:消费者,对应的消费者表用于存储来自instruments采集的数据,对应配置表中的配置项我们可以称为消费存储配置项,以下提及消费者均统称为consumers

  上面阐述了JPA和Hibernate的关系,那么Spring-data-jpa又是个什么东西呢?这地方需要稍微解释一下,我们做Java开发的都知道Spring的强大,到目前为止,企业级应用Spring几乎是无所不能,无所不在,已经是事实上的标准了,企业级应用不使用Spring的几乎没有,这样说没错吧。而Spring整合第三方框架的能力又很强,他要做的不仅仅是个最早的IOC容器这么简单一回事,现在Spring涉及的方面太广,主要是体现在和第三方工具的整合上。而在与第三方整合这方面,Spring做了持久化这一块的工作,我个人的感觉是Spring希望把持久化这块内容也拿下。于是就有了Spring-data-**这一系列包。包括,Spring-data-jpa,Spring-data-template,Spring-data-mongodb,Spring-data-redis,还有个民间产品,mybatis-spring,和前面类似,这是和mybatis整合的第三方包,这些都是干的持久化工具干的事儿。

友情提示:以下内容阅读起来可能比较烧脑,内容也较长,建议大家端好板凳,坐下来,点上一支烟,细细品读,这也是学习performance_schema路上不得不过的火焰山,坚持下去,”翻过这座山,你就可以看到一片海!”

  这里介绍Spring-data-jpa,表示与jpa的整合。

| 编译时配置

  2、我们都知道,在使用持久化工具的时候,一般都有一个对象来操作数据库,在原生的Hibernate中叫做Session,在JPA中叫做EntityManager,在MyBatis中叫做SqlSession,通过这个对象来操作数据库。我们一般按照三层结构来看的话,Service层做业务逻辑处理,Dao层和数据库打交道,在Dao中,就存在着上面的对象。那么ORM框架本身提供的功能有什么呢?答案是基本的CRUD,所有的基础CRUD框架都提供,我们使用起来感觉很方便,很给力,业务逻辑层面的处理ORM是没有提供的,如果使用原生的框架,业务逻辑代码我们一般会自定义,会自己去写SQL语句,然后执行。在这个时候,Spring-data-jpa的威力就体现出来了,ORM提供的能力他都提供,ORM框架没有提供的业务逻辑功能Spring-data-jpa也提供,全方位的解决用户的需求。使用Spring-data-jpa进行开发的过程中,常用的功能,我们几乎不需要写一条sql语句,至少在我看来,企业级应用基本上可以不用写任何一条sql,当然spring-data-jpa也提供自己写sql的方式,这个就看个人怎么选择,都可以。我觉得都行。

在以往,我们认为自行编译安装MySQL其性能要优于官方编译好的二进制包、rpm包等。可能在MySQL早期的版本中有这样的情况,
但随着MySQL版本不断迭代,业界不少人亲测证实,目前的MySQL版本并不存在自行编译安装性能比官方编译好的二进制包性能高,所以,通常情况下,我们不建议去耗费数十分钟来编译安装MySQL,因为在大规模部署的场景,此举十分浪费时间(需要通过编译安装的方式精简模块的场景除外)

  2.1与Spring整合我们从spring配置文件开始,为了节省篇幅,这里我只写出配置文件的结构。

可以使用cmake的编译选项来自行决定你的MySQL实例是否支持performance_schema的某个等待事件类别,如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" 
    xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" 
    xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" 
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" 
    xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"
    xmlns:jpa="http://www.springframework.org/schema/data/jpa"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
           http://www.springframework.org/schema/aop     
           http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd   
           http://www.springframework.org/schema/tx
           http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context     
           http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
           http://www.springframework.org/schema/data/mongo
           http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsd
           http://www.springframework.org/schema/data/jpa http://www.springframework.org/schema/data/jpa/spring-jpa.xsd">

    <!-- 数据库连接 -->
    <context:property-placeholder location="classpath:your-config.properties" ignore-unresolvable="true" />
    <!-- service包 -->
    <context:component-scan base-package="your service package" />
    <!-- 使用cglib进行动态代理 -->
    <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" />
    <!-- 支持注解方式声明式事务 -->
    <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" />
    <!-- dao -->
    <jpa:repositories base-package="your dao package" repository-impl-postfix="Impl" entity-manager-factory-ref="entityManagerFactory" transaction-manager-ref="transactionManager" />
    <!-- 实体管理器 -->
    <bean id="entityManagerFactory" class="org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean">
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />
        <property name="packagesToScan" value="your entity package" />
        <property name="persistenceProvider">
            <bean class="org.hibernate.ejb.HibernatePersistence" />
        </property>
        <property name="jpaVendorAdapter">
            <bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaVendorAdapter">
                <property name="generateDdl" value="false" />
                <property name="database" value="MYSQL" />
                <property name="databasePlatform" value="org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect" />
                <!-- <property name="showSql" value="true" /> -->
            </bean>
        </property>
        <property name="jpaDialect">
            <bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaDialect" />
        </property>
        <property name="jpaPropertyMap">
            <map>
                <entry key="hibernate.query.substitutions" value="true 1, false 0" />
                <entry key="hibernate.default_batch_fetch_size" value="16" />
                <entry key="hibernate.max_fetch_depth" value="2" />
                <entry key="hibernate.generate_statistics" value="true" />
                <entry key="hibernate.bytecode.use_reflection_optimizer" value="true" />
                <entry key="hibernate.cache.use_second_level_cache" value="false" />
                <entry key="hibernate.cache.use_query_cache" value="false" />
            </map>
        </property>
    </bean>

    <!-- 事务管理器 -->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager">
        <property name="entityManagerFactory" ref="entityManagerFactory"/>
    </bean>

    <!-- 数据源 -->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="${driver}" />
        <property name="url" value="${url}" />
        <property name="username" value="${userName}" />
        <property name="password" value="${password}" />
        <property name="initialSize" value="${druid.initialSize}" />
        <property name="maxActive" value="${druid.maxActive}" />
        <property name="maxIdle" value="${druid.maxIdle}" />
        <property name="minIdle" value="${druid.minIdle}" />
        <property name="maxWait" value="${druid.maxWait}" />
        <property name="removeAbandoned" value="${druid.removeAbandoned}" />
        <property name="removeAbandonedTimeout" value="${druid.removeAbandonedTimeout}" />
        <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${druid.timeBetweenEvictionRunsMillis}" />
        <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${druid.minEvictableIdleTimeMillis}" />
        <property name="validationQuery" value="${druid.validationQuery}" />
        <property name="testWhileIdle" value="${druid.testWhileIdle}" />
        <property name="testOnBorrow" value="${druid.testOnBorrow}" />
        <property name="testOnReturn" value="${druid.testOnReturn}" />
        <property name="poolPreparedStatements" value="${druid.poolPreparedStatements}" />
        <property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}" />
        <property name="filters" value="${druid.filters}" />
    </bean>

    <!-- 事务 -->
    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="*" />
            <tx:method name="get*" read-only="true" />
            <tx:method name="find*" read-only="true" />
            <tx:method name="select*" read-only="true" />
            <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="insert*" propagation="REQUIRED" />
        </tx:attributes>
    </tx:advice>
    <!-- 事务入口 -->
    <aop:config>
        <aop:pointcut id="allServiceMethod" expression="execution(* your service implements package.*.*(..))" />
        <aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethod" advice-ref="txAdvice" />
    </aop:config>

</beans>

shell> cmake .

2.2对上面的配置文件进行简单的解释,只对“实体管理器”和“dao”进行解释,其他的配置在任何地方都差不太多。

-DDISABLE_PSI_STAGE=1 #关闭STAGE事件监视器

    1.对“实体管理器”解释:我们知道原生的jpa的配置信息是必须放在META-INF目录下面的,并且名字必须叫做persistence.xml,这个叫做persistence-unit,就叫做持久化单元,放在这下面我们感觉不方便,不好,于是Spring提供了

-DDISABLE_PSI_STATEMENT=1 #关闭STATEMENT事件监视器

org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean

注意:虽然我们可以通过cmake的编译选项关闭掉某些performance_schema的功能模块,但是,通常我们不建议这么做,除非你非常清楚后续不可能使用到这些功能模块,否则后续想要使用被编译时关闭的模块,还需要重新编译。

这样一个类,可以让你的随心所欲的起这个配置文件的名字,也可以随心所欲的修改这个文件的位置,只需要在这里指向这个位置就行。然而更加方便的做法是,直接把配置信息就写在这里更好,于是就有了这实体管理器这个bean。使用

当我们接手一个别人安装的MySQL数据库服务器时,或者你并不清楚自己安装的MySQL版本是否支持performance_schema时,我们可以通过mysqld命令查看是否支持Performance
Schema

<property name="packagesToScan" value="your entity package" />

#
如果发现performance_schema开头的几个选项,则表示当前mysqld支持performance_schema,如果没有发现performance_schema相关的选项,说明当前数据库版本不支持performance_schema,你可能需要升级mysql版本:

这个属性来加载我们的entity。

shell> mysqld –verbose — help

  2.3
解释“dao”这个bean。这里衍生一下,进行一下名词解释,我们知道dao这个层叫做Data
Access
Object,数据库访问对象,这是一个广泛的词语,在jpa当中,我们还有一个词语叫做Repository,这里我们一般就用Repository结尾来表示这个dao,比如UserDao,这里我们使用UserRepository,当然名字无所谓,随意取,你可以意会一下我的意思,感受一下这里的含义和区别,同理,在mybatis中我们一般也不叫dao,mybatis由于使用xml映射文件(当然也提供注解,但是官方文档上面表示在有些地方,比如多表的复杂查询方面,注解还是无解,只能xml),我们一般使用mapper结尾,比如我们也不叫UserDao,而叫UserMapper。

  上面拓展了一下关于dao的解释,那么这里的这个配置信息是什么意思呢?首先base-package属性,代表你的Repository接口的位置,repository-impl-postfix属性代表接口的实现类的后缀结尾字符,比如我们的UserRepository,那么他的实现类就叫做UserRepositoryImpl,和我们平时的使用习惯完全一致,于此同时,spring-data-jpa的习惯是接口和实现类都需要放在同一个包里面(不知道有没有其他方式能分开放,这不是重点,放在一起也无所谓,影响不大),再次的,这里我们的UserRepositoryImpl这个类的定义的时候我们不需要去指定实现UserRepository接口,根据spring-data-jpa自动就能判断二者的关系。

–performance_schema

  比如:我们的UserRepository和UserRepositoryImpl这两个类就像下面这样来写。

Enable the performance schema.

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Integer>{}
public class UserRepositoryImpl {}

–performance_schema_events_waits_history_long_size= #

那么这里为什么要这么做呢?原因是:spring-data-jpa提供基础的CRUD工作,同时也提供业务逻辑的功能(前面说了,这是该框架的威力所在),所以我们的Repository接口要做两项工作,继承spring-data-jpa提供的基础CRUD功能的接口,比如JpaRepository接口,同时自己还需要在UserRepository这个接口中定义自己的方法,那么导致的结局就是UserRepository这个接口中有很多的方法,那么如果我们的UserRepositoryImpl实现了UserRepository接口,导致的后果就是我们势必需要重写里面的所有方法,这是Java语法的规定,如此一来,悲剧就产生了,UserRepositoryImpl里面我们有很多的@Override方法,这显然是不行的,结论就是,这里我们不用去写implements部分。

Number of rows inevents_waits_history_long.

  spring-data-jpa实现了上面的能力,那他是怎么实现的呢?这里我们通过源代码的方式来呈现他的来龙去脉,这个过程中cglib发挥了杰出的作用。

还可以登录到MySQL实例中使用SQL命令查看是否支持performance_schema:

  在spring-data-jpa内部,有一个类,叫做

# Support列值为YES表示数据库支持,否则你可能需要升级mysql版本:

public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>,
        JpaSpecificationExecutor<T>

mysql> SHOW ENGINESG

我们可以看到这个类是实现了JpaRepository接口的,事实上如果我们按照上面的配置,在同一个包下面有UserRepository,但是没有UserRepositoryImpl这个类的话,在运行时期UserRepository这个接口的实现就是上面的SimpleJpaRepository这个接口。而如果有UserRepositoryImpl这个文件的话,那么UserRepository的实现类就是UserRepositoryImpl,而UserRepositoryImpl这个类又是SimpleJpaRepository的子类,如此一来就很好的解决了上面的这个不用写implements的问题。我们通过阅读这个类的源代码可以发现,里面包装了entityManager,底层的调用关系还是entityManager在进行CRUD。

  3.
下面我们通过一个完整的项目来基本使用spring-data-jpa,然后我们在介绍他的高级用法。

admin@localhost : (none) 12:54:00> show engines;

  a.数据库建表:user,主键自增

*************************** 6. row
***************************

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Engine: PERFORMANCE_SCHEMA

b.对应实体:User

Support: YES

@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id;
    private String name;
    private String password;
    private String birthday;
    // getter,setter
}

Comment: Performance Schema

c.简历UserRepository接口

Transactions: NO

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Integer>{}

XA: NO

  通过上面3步,所有的工作就做完了,User的基础CRUD都能做了,简约而不简单。

Savepoints: NO

  d.我们的测试类UserRepositoryTest

9 rows in set (0.00 sec)

图片 3

注意:在mysqld选项或show
engines语句输出的结果中,如果看到有performance_schema相关的信息,并不代表已经启用了performance_schema,仅仅只是代表数据库支持,如果需要启用它,还需要在服务器启动时使用系统参数performance_schema=on(MySQL
5.7之前的版本默认关闭)显式开启

public class UserRepositoryTest {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Test
    public void baseTest() throws Exception {
        User user = new User();
        user.setName("Jay");
        user.setPassword("123456");
        user.setBirthday("2008-08-08");
        userRepository.save(user);
//        userRepository.delete(user);
//        userRepository.findOne(1);
    }
}

|启动时配置

图片 4

performance_schema中的配置是保存在内存中的,是易失的,也就是说保存在performance_schema配置表(本章后续内容会讲到)中的配置项在MySQL实例停止时会全部丢失。所以,如果想要把配置项持久化,就需要在MySQL的配置文件中使用启动选项来持久化配置项,让MySQL每次重启都自动加载配置项,而不需要每次重启都再重新配置。

  测试通过。

(1) 启动选项

  说到这里,和spring已经完成。接下来第三点,基本使用。

performance_schema有哪些启动选项呢?我们可以通过如下命令行命令进行查看:

4.前面把基础的东西说清楚了,接下来就是spring-data-jpa的正餐了,真正威力的地方。

[root@localhost ~] # mysqld –verbose –help |grep performance-schema
|grep -v ‘–‘ |sed ‘1d’ |sed ‘/[0-9]+/d’

  4.1
我们的系统中一般都会有用户登录这个接口,在不使用spring-data-jpa的时候我们怎么做,首先在service层定义一个登录方法。如:

……

User login(String name, String password);

performance-schema-consumer-events-stages-current FALSE

然后在serviceImpl中写该方法的实现,大致这样:

performance-schema-consumer-events-stages-history FALSE

    @Override
    public User login(String name, String password) {
        return userDao.login(name, password);
    }

performance-schema-consumer-events-stages-history- longFALSE

接下来,UserDao大概是这么个样子:

performance-schema-consumer-events-statements-current TRUE

User getUserByNameAndPassword(String name, String password);

performance-schema-consumer-events-statements-history TRUE

然后在UserDaoImpl中大概是这么个样子:

performance-schema-consumer-events-statements-history- longFALSE

图片 5

performance-schema-consumer-events-transactions-current FALSE

    public User getUserByNameAndPassword(String name, String password) {
        Query query = em.createQuery("select * from User t where t.name = ?1 and t.password = ?2");
        query.setParameter(1, name);
        query.setParameter(2, password);
        return (User) query.getSingleResult();
    }

performance-schema-consumer-events-transactions-history FALSE

图片 6

performance-schema-consumer-events-transactions-history- longFALSE

ok,这个代码运行良好,那么这样子大概有十来行代码,我们感觉这个功能实现了,很不错。然而这样子真正简捷么?如果这样子就满足了,那么spring-data-jpa就没有必要存在了,前面提到spring-data-jpa能够帮助你完成业务逻辑代码的处理,那他是怎么处理的呢?这里我们根本不需要UserDaoImpl这个类,只需要在UserRepository接口中定义一个方法

performance-schema-consumer-events-waits-current FALSE

User findByNameAndPassword(String name, String password);

performance-schema-consumer-events-waits-history FALSE

然后在service中调用这个方法就完事了,所有的逻辑只需要这么一行代码,一个没有实现的接口方法。通过debug信息,我们看到输出的sql语句是

performance-schema-consumer-events-waits-history- longFALSE

select * from user where name = ? and password = ?

performance-schema-consumer-global-instrumentation TRUE

跟上面的传统方式一模一样的结果。这简单到令人发指的程度,那么这一能力是如何实现的呢?原理是:spring-data-jpa会根据方法的名字来自动生成sql语句,我们只需要按照方法定义的规则即可,上面的方法findByNameAndPassword,spring-data-jpa规定,方法都以findBy开头,sql的where部分就是NameAndPassword,被spring-data-jpa翻译之后就编程了下面这种形态:

performance-schema-consumer-statements-digest TRUE

where name = ? and password = ?

performance-schema-consumer-thread-instrumentation TRUE

在举个例,如果是其他的操作符呢,比如like,前端模糊查询很多都是以like的方式来查询。比如根据名字查询用户,sql就是

performance-schema-instrument

select * from user where name like = ?

……

这里spring-data-jpa规定,在属性后面接关键字,比如根据名字查询用户就成了

下面将对这些启动选项进行简单描述(这些启动选项是用于指定consumers和instruments配置项在MySQL启动时是否跟随打开的,之所以叫做启动选项,是因为这些需要在mysqld启动时就需要通过命令行指定或者需要在my.cnf中指定,启动之后通过show
variables命令无法查看,因为他们不属于system variables)

User findByNameLike(String name);
  • performance_schema_consumer_events_statements_current=TRUE

被翻译之后的sql就是

是否在mysql
server启动时就开启events_statements_current表的记录功能(该表记录当前的语句事件信息),启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新setup_consumers配置表中的events_statements_current配置项,默认值为TRUE

select * from user where name like = ?
  • performance_schema_consumer_events_statements_history=TRUE

这也是简单到令人发指,spring-data-jpa所有的语法规定如下图:图片 7

与performance_schema_consumer_events_statements_current选项类似,但该选项是用于配置是否记录语句事件短历史信息,默认为TRUE

通过上面,基本CRUD和基本的业务逻辑操作都得到了解决,我们要做的工作少到仅仅需要在UserRepository接口中定义几个方法,其他所有的工作都由spring-data-jpa来完成。

  • performance_schema_consumer_events_stages_history_long=FALSE

 接下来:就是比较复杂的操作了,比如动态查询,分页,下面详细介绍spring-data-jpa的第二大杀手锏,强大的动态查询能力。

与performance_schema_consumer_events_statements_current选项类似,但该选项是用于配置是否记录语句事件长历史信息,默认为FALSE

在上面的介绍中,对于我们传统的企业级应用的基本操作已经能够基本上全部实现,企业级应用一般都会有一个模糊查询的功能,并且是多条的查询,在有查询条件的时候我们需要在where后面接上一个
xxx = yyy 或者 xxx like ‘% + yyy +
%’类似这样的sql。那么我们传统的JDBC的做法是使用很多的if语句根据传过来的查询条件来拼sql,mybatis的做法也类似,由于mybatis有强大的动态xml文件的标签,在处理这种问题的时候显得非常的好,但是二者的原理都一致,那spring-data-jpa的原理也同样很类似,这个道理也就说明了解决多表关联动态查询根儿上也就是这么回事。

  • 除了statement(语句)事件之外,还支持:wait(等待)事件、state(阶段)事件、transaction(事务)事件,他们与statement事件一样都有三个启动项分别进行配置,但这些等待事件默认未启用,如果需要在MySQL
    Server启动时一同启动,则通常需要写进my.cnf配置文件中
  • performance_schema_consumer_global_instrumentation=TRUE

  那么spring-data-jpa的做法是怎么的呢?有两种方式。可以选择其中一种,也可以结合使用,在一般的查询中使用其中一种就够了,就是第二种,但是有一类查询比较棘手,比如报表相关的,报表查询由于涉及的表很多,这些表不一定就是两两之间有关系,比如字典表,就很独立,在这种情况之下,使用拼接sql的方式要容易一些。下面分别介绍这两种方式。

是否在MySQL
Server启动时就开启全局表(如:mutex_instances、rwlock_instances、cond_instances、file_instances、users、hostsaccounts、socket_summary_by_event_name、file_summary_by_instance等大部分的全局对象计数统计和事件汇总统计信息表
)的记录功能,启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新全局配置项

  a.使用JPQL,和Hibernate的HQL很类似。

默认值为TRUE

   前面说道了在UserRepository接口的同一个包下面建立一个普通类UserRepositoryImpl来表示该类的实现类,同时前面也介绍了完全不需要这个类的存在,但是如果使用JPQL的方式就必须要有这个类。如下:

  • performance_schema_consumer_statements_digest=TRUE

图片 8

是否在MySQL
Server启动时就开启events_statements_summary_by_digest
表的记录功能,启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新digest配置项

public class StudentRepositoryImpl {

    @PersistenceContext
    private EntityManager em;
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public Page<Student> search(User user) {
        String dataSql = "select t from User t where 1 = 1";
        String countSql = "select count(t) from User t where 1 = 1";

        if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
            dataSql += " and t.name = ?1";
            countSql += " and t.name = ?1";
        }

        Query dataQuery = em.createQuery(dataSql);
        Query countQuery = em.createQuery(countSql);

        if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
            dataQuery.setParameter(1, user.getName());
            countQuery.setParameter(1, user.getName());
        }long totalSize = (long) countQuery.getSingleResult();
        Page<User> page = new Page();
        page.setTotalSize(totalSize);
        List<User> data = dataQuery.getResultList();
        page.setData(data);
        return page;
    }

}

默认值为TRUE

图片 9

  • performance_schema_consumer_thread_instrumentation=TRUE

通过上面的方法,我们查询并且封装了一个User对象的分页信息。代码能够良好的运行。这种做法也是我们传统的经典做法。那么spring-data-jpa还有另外一种更好的方式,那就是所谓的类型检查的方式,上面我们的sql是字符串,没有进行类型检查,而下面的方式就使用了类型检查的方式。这个道理在mybatis中也有体现,mybatis可以使用字符串sql的方式,也可以使用接口的方式,而mybatis的官方推荐使用接口方式,因为有类型检查,会更安全。

是否在MySQL Server启动时就开启

  b.使用JPA的动态接口,下面的接口我把注释删了,为了节省篇幅,注释也没什么用,看方法名字大概都能猜到是什么意思。

events_xxx_summary_by_yyy_by_event_name表的记录功能,启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新线程配置项

图片 10

默认值为TRUE

public interface JpaSpecificationExecutor<T> {

    T findOne(Specification<T> spec);

    List<T> findAll(Specification<T> spec);

    Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);

    List<T> findAll(Specification<T> spec, Sort sort);

    long count(Specification<T> spec);
}
  • performance_schema_instrument[=name]

图片 11

是否在MySQL
Server启动时就启用某些采集器,由于instruments配置项多达数千个,所以该配置项支持key-value模式,还支持%号进行通配等,如下:

 上面说了,使用这种方式我们压根儿就不需要UserRepositoryImpl这个类,说到这里,仿佛我们就发现了spring-data-jpa为什么把Repository和RepositoryImpl文件放在同一个包下面,因为我们的应用很可能根本就一个Impl文件都不存在,那么在那个包下面就只有一堆接口,即使把Repository和RepositoryImpl都放在同一个包下面,也不会造成这个包下面有正常情况下2倍那么多的文件,根本原因:只有接口而没有实现类。

#
[=name]可以指定为具体的Instruments名称(但是这样如果有多个需要指定的时候,就需要使用该选项多次),也可以使用通配符,可以指定instruments相同的前缀+通配符,也可以使用%代表所有的instruments

上面我们的UserRepository类继承了JpaRepository和JpaSpecificationExecutor类,而我们的UserRepository这个对象都会注入到UserService里面,于是如果使用这种方式,我们的逻辑直接就写在service里面了,下面的代码:一个学生Student类,一个班级Clazz类,Student里面有一个对象Clazz,在数据库中是clazz_id,这是典型的多对一的关系。我们在配置好entity里面的关系之后。就可以在StudentServiceImpl类中做Student的模糊查询,典型的前端grid的模糊查询。代码是这样子的:

## 指定开启单个instruments

图片 12

–performance-schema-instrument= ‘instrument_name=value’

@Service
public class StudentServiceImpl extends BaseServiceImpl<Student> implements StudentService {

    @Autowired
    private StudentRepository studentRepository;

    @Override
    public Student login(Student student) {
        return studentRepository.findByNameAndPassword(student.getName(), student.getPassword());
    }

    @Override
    public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
        return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
            @Override
            public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) {

                Predicate stuNameLike = null;
                if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
                    stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
                }

                Predicate clazzNameLike = null;
                if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
                    clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%");
                }

                if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
                if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
                return null;
            }
        }, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
    }
}

## 使用通配符指定开启多个instruments

图片 13

–performance-schema-instrument= ‘wait/synch/cond/%=COUNTED’

先解释下这里的意思,然后我们在结合框架的源码来深入分析。

## 开关所有的instruments

这里我们是2个表关联查询,查询条件包括Student表和Clazz表,类似的2个以上的表方式差不多,但是正如上面所说,这种做法适合所有的表都是两两能够关联上的,涉及的表太多,或者是有一些字典表,那就使用sql拼接的方式,简单一些。

–performance-schema-instrument= ‘%=ON’

先简单解释一下代码的含义,然后结合框架源码来详细分析。两个Predicate对象,Predicate按照中文意思是判断,断言的意思,那么放在我们的sql中就是where后面的东西,比如

–performance-schema-instrument= ‘%=OFF’

name like '% + jay + %';

注意,这些启动选项要生效的前提是,需要设置performance_schema=ON。另外,这些启动选项虽然无法使用show
variables语句查看,但我们可以通过setup_instruments和setup_consumers表查询这些选项指定的值。

下面的PageRequest代表分页信息,PageRequest里面的Sort对象是排序信息。上面的代码事实上是在动态的组合最终的sql语句,这里使用了一个策略模式,或者callback,就是

(2) system variables

studentRepository.findAll(一个接口)

与performance_schema相关的system
variables可以使用如下语句查看,这些variables用于限定consumers表的存储限制,它们都是只读变量,需要在MySQL启动之前就设置好这些变量的值。

studentRepository接口方法调用的参数是一个接口,而接口的实现类调用这个方法的时候,在内部,参数对象的实现类调用自己的toPredicate这个方法的实现内容,可以体会一下这里的思路,就是传一个接口,然后接口的实现自己来定义,这个思路在nettyJavaScript中体现的特别明显,特别是JavaScript的框架中大量的这种方式,JS框架很多的做法都是上来先闭包,和浏览器的命名空间分开,然后入口方法就是一个回调,比如ExtJS:

root@ localhost: (none) 11: 43: 29> show variables like
‘%performance_schema%’;

Ext.onReady(function() {
    // xxx
});

…..

参数是一个function,其实在框架内部就调用了这个参数,于是这个这个方法执行了。这种模式还有一个JDK的排序集合上面也有体现,我们的netty框架也采用这种方式来实现异步IO的能力。

42 rowsinset(0 .01sec)

接下来结合框架源码来详细介绍这种机制,以及这种机制提供给我们的好处。

下面,我们将对这些system
variables(以下称为变量)中几个需要关注的进行简单解释(其中大部分变量是-1值,代表会自动调整,无需太多关注,另外,大于-1值的变量在大多数时候也够用,如果无特殊需求,不建议调整,调整这些参数会增加内存使用量)

 这里首先从JPA的动态查询开始说起,在JPA提供的API中,动态查询大概有这么一些方法,图片 14

performance_schema=ON

从名字大概可以看出这些方法的意义,跟Hibernate或者一些其他的工具也都差不多,这里我们介绍参数为CriteriaQuery类型的这个方法,如果我们熟悉多种ORM框架的话,不难发现都有一个Criteria类似的东西,中文意思是“条件”的意思,这就是各个框架构建动态查询的主体,Hibernate甚至有两种,在线和离线两种Criteria,mybatis也能从Example中创建Criteria,并且添加查询条件。

  • 控制performance_schema功能的开关,要使用MySQL的performance_schema,需要在mysqld启动时启用,以启用事件收集功能
  • 该参数在5.7.x之前支持performance_schema的版本中默认关闭,5.7.x版本开始默认开启
  • 注意:如果mysqld在初始化performance_schema时发现无法分配任何相关的内部缓冲区,则performance_schema将自动禁用,并将performance_schema设置为OFF

那么第一步就需要构建出这个参数CriteriaQuery类型的参数,这里使用建造者模式,

performance_schema_digests_size=10000

CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Student> query = builder.createQuery(Student.class);
  • 控制events_statements_summary_by_digest表中的最大行数。如果产生的语句摘要信息超过此最大值,便无法继续存入该表,此时performance_schema会增加状态变量

接下来:

performance_schema_events_statements_history_long_size=10000

Root<Student> root = query.from(Student.class);
  • 控制events_statements_history_long表中的最大行数,该参数控制所有会话在events_statements_history_long表中能够存放的总事件记录数,超过这个限制之后,最早的记录将被覆盖
  • 全局变量,只读变量,整型值,5.6.3版本引入 *
    5.6.x版本中,5.6.5及其之前的版本默认为10000,5.6.6及其之后的版本默认值为-1,通常情况下,自动计算的值都是10000 *
    5.7.x版本中,默认值为-1,通常情况下,自动计算的值都是10000

在这里,我们看方法名from,意思是获取Student的Root,其实也就是个Student的包装对象,就代表这条sql语句里面的主体。接下来:

performance_schema_events_statements_history_size=10

        Predicate p1 = builder.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
        Predicate p2 = builder.equal(root.<String> get("password"), student.getPassword());
  • 控制events_statements_history表中单个线程(会话)的最大行数,该参数控制单个会话在events_statements_history表中能够存放的事件记录数,超过这个限制之后,单个会话最早的记录将被覆盖
  • 全局变量,只读变量,整型值,5.6.3版本引入 *
    5.6.x版本中,5.6.5及其之前的版本默认为10,5.6.6及其之后的版本默认值为-1,通常情况下,自动计算的值都是10 *
    5.7.x版本中,默认值为-1,通常情况下,自动计算的值都是10

Predicate是判断的意思,放在sql语句中就是where后面 xxx = yyy, xxx like
yyy这种,也就是查询条件,这里构造了2个查询条件,分别是根据student的name属性进行like查询和根据student的password进行“=”查询,在sql中就是

除了statement(语句)事件之外,wait(等待)事件、state(阶段)事件、transaction(事务)事件,他们与statement事件一样都有三个参数分别进行存储限制配置,有兴趣的同学自行研究,这里不再赘述

name like = ? and password = ?

performance_schema_max_digest_length=1024

这种形式,接下来

  • 用于控制标准化形式的SQL语句文本在存入performance_schema时的限制长度,该变量与max_digest_length变量相关(max_digest_length变量含义请自行查阅相关资料)
  • 全局变量,只读变量,默认值1024字节,整型值,取值范围0~1048576,5.6.26和5.7.8版本中引入
query.where(p1, p2);

performance_schema_max_sql_text_length=1024

这样子一个完整的动态查询就构建完成了,接下来调用getSingleResult或者getResultList返回结果,这里jpa的单个查询如果为空的话会报异常,这点感觉框架设计的不好,如果查询为空直接返回一个null或者一个空的List更好一点。

  • 控制存入events_statements_current,events_statements_history和events_statements_history_long语句事件表中的SQL_TEXT列的最大SQL长度字节数。
    超出系统变量performance_schema_max_sql_text_length的部分将被丢弃,不会记录,一般情况下不需要调整该参数,除非被截断的部分与其他SQL比起来有很大差异
  • 全局变量,只读变量,整型值,默认值为1024字节,取值范围为0~1048576,5.7.6版本引入
  • 降低系统变量performance_schema_max_sql_text_length值可以减少内存使用,但如果汇总的SQL中,被截断部分有较大差异,会导致没有办法再对这些有较大差异的SQL进行区分。
    增加该系统变量值会增加内存使用,但对于汇总SQL来讲可以更精准地区分不同的部分。

这是jpa原生的动态查询方式,过程大致就是,创建builder => 创建Query
=> 构造条件 =>
查询。这么4个步骤,这里代码运行良好,如果不使用spring-data-jpa,我们就需要这么来做,但是spring-data-jpa帮我们做得更为彻底,从上面的4个步骤中,我们发现:所有的查询除了第三步不一样,其他几步都是一模一样的,不使用spring-data-jpa的情况下,我们要么4步骤写完,要么自己写个工具类,封装一下,这里spring-data-jpa就是帮我们完成的这样一个动作,那就是在JpaSpecification<T>这个接口中的

| 运行时配置

Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);

在MySQL启动之后,我们就无法使用启动选项来开关相应的consumers和instruments了,此时,我们如何根据自己的需求来灵活地开关performance_schema中的采集信息呢?(例如:默认配置下很多配置项并未开启,我们可能需要即时去修改配置,再如:高并发场景,大量的线程连接到MySQL,执行各种各样的SQL时产生大量的事件信息,而我们只想看某一个会话产生的事件信息时,也可能需要即时去修改配置),我们可以通过修改performance_schema下的几张配置表中的配置项实现

这个方法,前面说了,这是个策略模式,参数spec是个接口,前面也说了框架内部对于这个接口有默认的实现类

这些配置表中的配置项之间存在着关联关系,按照配置影响的先后顺序,可整理为如下图(该表仅代表个人理解):

图片 15

图片 16

@Repository
@Transactional(readOnly = true)
public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>,
        JpaSpecificationExecutor<T> {

}

(1) performance_timers表

图片 17

performance_timers表中记录了server中有哪些可用的事件计时器(注意:该表中的配置项不支持增删改,是只读的。有哪些计时器就表示当前的版本支持哪些计时器),setup_timers配置表中的配置项引用此表中的计时器

,我们的Repository接口就是继承这个接口,而通过cglib的RepositoryImpl的代理类也是这个类的子类,默认也就实现了该方法。这个方法的方法体是这样的:

每个计时器的精度和数量相关的特征值会有所不同,可以通过如下查询语句查看performance_timers表中记录的计时器和相关的特征信息:

图片 18

mysql> SELECT * FROM performance_timers;

    /*
     * (non-Javadoc)
     * @see org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor#findOne(org.springframework.data.jpa.domain.Specification)
     */
    public T findOne(Specification<T> spec) {

        try {
            return getQuery(spec, (Sort) null).getSingleResult();
        } catch (NoResultException e) {
            return null;
        }
    }

+————-+—————–+——————+—————-+

图片 19

| TIMER_NAME |TIMER_FREQUENCY | TIMER_RESOLUTION |TIMER_OVERHEAD |

这里的

+————-+—————–+——————+—————-+

getQuery(spec, (Sort) null)

|CYCLE | 2389029850 |1| 72 |

返回类型是

| NANOSECOND |1000000000| 1 |112|

TypedQuery<T>

|MICROSECOND | 1000000 |1| 136 |

进入这个getQuery方法:

| MILLISECOND |1036| 1 |168|

图片 20

|TICK | 105 |1| 2416 |

    /**
     * Creates a {@link TypedQuery} for the given {@link Specification} and {@link Sort}.
     * 
     * @param spec can be {@literal null}.
     * @param sort can be {@literal null}.
     * @return
     */
    protected TypedQuery<T> getQuery(Specification<T> spec, Sort sort) {

        CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
        CriteriaQuery<T> query = builder.createQuery(getDomainClass());

        Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);
        query.select(root);

        if (sort != null) {
            query.orderBy(toOrders(sort, root, builder));
        }

        return applyRepositoryMethodMetadata(em.createQuery(query));
    }

+————-+—————–+——————+—————-+

图片 21

performance_timers表中的字段含义如下**:**

一切玄机尽收眼底,这个方法的内容和我们前面使用原生jpa的api的过程是一样的,而再进入

  • TIMER_NAME:表示可用计时器名称,CYCLE是指基于CPU(处理器)周期计数器的定时器。在setup_timers表中可以使用performance_timers表中列值不为null的计时器(如果performance_timers表中有某字段值为NULL,则表示该定时器可能不支持当前server所在平台)
  • TIMER_FREQUENCY:表示每秒钟对应的计时器单位的数量(即,相对于每秒时间换算为对应的计时器单位之后的数值,例如:每秒=1000毫秒=1000000微秒=1000000000纳秒)。对于CYCLE计时器的换算值,通常与CPU的频率相关。对于performance_timers表中查看到的CYCLE计时器的TIMER_FREQUENCY列值
    ,是根据2.4GHz处理器的系统上获得的预设值(在2.4GHz处理器的系统上,CYCLE可能接近2400000000)。NANOSECOND
    、MICROSECOND 、MILLISECOND
    计时器是基于固定的1秒换算而来。对于TICK计时器,TIMER_FREQUENCY列值可能会因平台而异(例如,某些平台使用100个tick/秒,某些平台使用1000个tick/秒)
  • TIMER_RESOLUTION:计时器精度值,表示在每个计时器被调用时额外增加的值(即使用该计时器时,计时器被调用一次,需要额外增加的值)。如果计时器的分辨率为10,则其计时器的时间值在计时器每次被调用时,相当于TIMER_FREQUENCY值+10
  • TIMER_OVERHEAD:表示在使用定时器获取事件时开销的最小周期值(performance_schema在初始化期间调用计时器20次,选择一个最小值作为此字段值),每个事件的时间开销值是计时器显示值的两倍,因为在事件的开始和结束时都调用计时器。注意:计时器代码仅用于支持计时事件,对于非计时类事件(如调用次数的统计事件),这种计时器统计开销方法不适用
  • PS:对于performance_timers表,不允许使用TRUNCATE TABLE语句
Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);

(2)**setup_timers**表

这个方法:

setup_timers表中记录当前使用的事件计时器信息(注意:该表不支持增加和删除记录,只支持修改和查询)

图片 22

可以通过UPDATE语句来更改setup_timers.TIMER_NAME列值,以给不同的事件类别选择不同的计时器,setup_timers.TIMER_NAME列有效值来自performance_timers.TIMER_NAME列值。

    /**
     * Applies the given {@link Specification} to the given {@link CriteriaQuery}.
     * 
     * @param spec can be {@literal null}.
     * @param query must not be {@literal null}.
     * @return
     */
    private <S> Root<T> applySpecificationToCriteria(Specification<T> spec, CriteriaQuery<S> query) {

        Assert.notNull(query);
        Root<T> root = query.from(getDomainClass());

        if (spec == null) {
            return root;
        }

        CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
        Predicate predicate = spec.toPredicate(root, query, builder);

        if (predicate != null) {
            query.where(predicate);
        }

        return root;
    }

对setup_timers表的修改会立即影响监控。正在执行的事件可能会使用修改之前的计时器作为开始时间,但可能会使用修改之后的新的计时器作为结束时间,为了避免计时器更改后可能产生时间信息收集到不可预测的结果,请在修改之后使用TRUNCATE TABLE语句来重置performance_schema中相关表中的统计信息。

图片 23

mysql> SELECT * FROM setup_timers;

我们可以发现spec参数调用了toPredicate方法,也就是我们前面service里面匿名内部类的实现。

+————-+————-+

到这里spring-data-jpa的默认实现已经完全明了。总结一下使用动态查询:前面说的原生api需要4步,而使用spring-data-jpa只需要一步,那就是重写匿名内部类的toPredicate方法。在重复一下上面的Student和Clazz的查询代码,

| NAME |TIMER_NAME |

图片 24

+————-+————-+

      @Override
      public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
          return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
              @Override
              public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) {

                  Predicate stuNameLike = null;
                  if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
                     stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
                 }

                 Predicate clazzNameLike = null;
                 if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
                     clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%");                 }

                 if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
                 if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
                 return null;
             }
        }, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
     }

|idle | MICROSECOND |

图片 25

| wait |CYCLE |

到这里位置,spring-data-jpa的介绍基本上就完成了,涵盖了该框架使用的方方面面。接下来还有一块比较实用的东西,我们看到上面第15行位置的条件查询,这里使用了一个多级的get,这个是spring-data-jpa支持的,就是嵌套对象的属性,这种做法一般我们叫方法的级联调用,就是调用的时候返回自己本身,这个在处理xml的工具中比较常见,主要是为了代码的美观作用,没什么其他的用途。

|stage | NANOSECOND |

最后还有一个小问题,我们上面说了使用动态查询和JPQL两种方式都可以,在我们使用JPQL的时候,他的语法和常规的sql有点不太一样,以Student、Clazz关系为例,比如:

| statement |NANOSECOND |

select * from student t left join clazz tt on t.clazz_id = tt.id

|transaction | NANOSECOND |

这是一个很常规的sql,但是JPQL是这么写:

+————-+————-+

select t from Student t left join t.clazz tt

setup_timers表字段含义如下:

left join右边直接就是t的属性,并且也没有了on t.clazz_id ==

  • NAME:计时器类型,对应着某个事件类别(事件类别详见 3.3.4 节)
  • TIMER_NAME:计时器类型名称。此列可以修改,有效值参见performance_timers.TIMER_NAME列值
  • PS:对于setup_timers表,不允许使用TRUNCATE TABLE语句

tt.id,然而并不会出现笛卡尔积,这里解释一下为什么没有这个条件,在我们的实体中配置了属性的映射关系,并且ORM框架的最核心的目的就是要让我们以面向对象的方式来操作数据库,显然我们在使用这些框架的时候就不需要关心数据库了,只需要关系对象,而t.clazz_id

tt.id这个是数据库的字段,由于配置了字段映射,框架内部自己就会去处理,所以不需要on
t.clazz_id = tt.id就是合理的。

结束:对于spring-data-jpa的介绍基本上完成了,本人文笔很有限,博客大多都是以这种流水账的方式写的,但是为了写这个帖子,话费的精力和时间也是很多的。

最后推荐spring-data-jpa的学习资料,就是他的官方文档,在spring官网和GitHub上面都有,那个东西介绍的是API的使用,和我这里不太一样。

 

补充类容:前面介绍了spring-data-jpa的使用,还有一点忘了,悲观所和乐观锁问题,这里的乐观锁比较简单,jpa有提供注解@Version,加上该注解,自动实现乐观锁,byId修改的时候sql自动变成:update
… set … where id = ? and version = ?,比较方便。

 

转自

(3) setup_consumers表

setup_consumers表列出了consumers可配置列表项(注意:该表不支持增加和删除记录,只支持修改和查询),如下:

mysql> SELECT * FROM setup_consumers;

+———————————-+———+

| NAME |ENABLED |

+———————————-+———+

|events_stages_current | NO |

| events_stages_history |NO |

|events_stages_history_long | NO |

| events_statements_current |YES |

|events_statements_history | YES |

| events_statements_history_long |NO |

|events_transactions_current | NO |

| events_transactions_history |NO |

|events_transactions_history_long | NO |

| events_waits_current |NO |

|events_waits_history | NO |

| events_waits_history_long |NO |

|global_instrumentation | YES |

| thread_instrumentation |YES |

|statements_digest | YES |

+———————————-+———+

对setup_consumers表的修改会立即影响监控,setup_consumers字段含义如下:

  • NAME:consumers配置名称
  • ENABLED:consumers是否启用,有效值为YES或NO,此列可以使用UPDATE语句修改。如果需要禁用consumers就设置为NO,设置为NO时,server不会维护这些consumers表的内容新增和删除,且也会关闭consumers对应的instruments(如果没有instruments发现采集数据没有任何consumers消费的话)
  • PS:对于setup_consumers表,不允许使用TRUNCATE TABLE语句

setup_consumers表中的consumers配置项具有层级关系,具有从较高级别到较低级别的层次结构,按照优先级顺序,可列举为如下层次结构(你可以根据这个层次结构,关闭你可能不需要的较低级别的consumers,这样有助于节省性能开销,且后续查看采集的事件信息时也方便进行筛选):

图片 26

从上图中的信息中可以看到,setup_consumers**表中consumers配置层次结构中:**

  • global_instrumentation处于顶级位置,优先级最高。 *
    当global_instrumentation为YES时,会检查setup_consumers表中的statements_digest和thread_instrumentation的配置,会附带检查setup_instruments、setup_objects、setup_timers配置表 *
    当global_instrumentation为YES时(无论setup_consumers表中的statements_digest和thread_instrumentation如何配置,只依赖于global_instrumentation的配置),会维护全局events输出表:mutex_instances、rwlock_instances、cond_instances、file_instances、users、hostsaccounts、socket_summary_by_event_name、file_summary_by_instance、file_summary_by_event_name、objects_summary_global_by_type、memory_summary_global_by_event_name、table_lock_waits_summary_by_table、table_io_waits_summary_by_index_usage、table_io_waits_summary_by_table、events_waits_summary_by_instance、events_waits_summary_global_by_event_name、events_stages_summary_global_by_event_name、events_statements_summary_global_by_event_name、events_transactions_summary_global_by_event_name *
    当global_instrumentation为NO时,不会检查任何更低级别的consumers配置,不会维护任何events输出表(memory_%开头的events输出表除外,这些表维护只受setup_instruments配置表控制)
  • statements_digest和thread_instrumentation处于同一级别,优先级次于global_instrumentation,且依赖于global_instrumentation为YES时配置才会被检测 *
    当statements_digest为YES时,statements_digest
    consumers没有更低级别的配置,依赖于global_instrumentation为YES时配置才会被检测,会维护events输出表:events_statements_summary_by_digest *
    当statements_digest为NO时,不维护events输出表:events_statements_summary_by_digest *
    当thread_instrumentation为YES时,会检查setup_consumers表中的events_xxx_current配置(xxx表示:waits、stages、statements、transactions),会附带检查setup_actors、threads配置表。会维护events输出表
    events_xxx_summary_by_yyy_by_event_name,其中: xxx含义同上;
    yyy表示:thread、user、host、account *
    当thread_instrumentation为NO时,不检查setup_consumers表中的events_xxx_current配置,不维护events_xxx_current及其更低级别的events输出表
  • events_xxx_current系列(xxx含义同上)consumers处于同一级别。且依赖于thread_instrumentation为YES时配置才会被检测 *
    当events_xxx_current为YES时,会检测setup_consumers配置表中的events_xxx_history和events_xxx_history_long系列
    consumers配置,会维护events_xxx_current系列表 *
    当events_xxx_current为NO时,不检测setup_consumers配置表中的events_xxx_history和events_xxx_history_long系列
    consumers配置,不维护events_xxx_current系列表
  • events_xxx_history和events_xxx_history_long系列(同events_xxx_current中的xxx)consumers处于同一级别,优先级次于events_xxx_current
    系列consumers(xxx含义同上),依赖于events_xxx_current
    系列consumers为YES时才会被检测 *
    当events_xxx_history为YES时,没有更低级别的conosumers配置需要检测,但会附带检测setup_actors、threads配置表中的HISTORY列值,会维护events_xxx_history系列表,反之不维护 *
    当events_xxx_history_long为YES时,没有更低级别的conosumers配置需要检测,但会附带检测setup_actors、threads配置表中的HISTORY列值,会维护events_xxx_history_long系列表,反之不维护

注意:

  • events 输出表
    events_xxx_summary_by_yyy_by_event_name的开关由global_instrumentation控制,且表中是有固定数据行,不可清理,truncate或者关闭相关的consumers时只是不统计相关的instruments收集的events数据,相关字段为0值
  • 如果performance_schema在对setup_consumers表做检查时发现某个consumers配置行的ENABLED
    列值不为YES,则与这个consumers相关联的events输出表中就不会接收存储任何事件记录
  • 高级别的consumers设置不为YES时,依赖于这个consumers配置为YES时才会启用的那些更低级别的consumers将一同被禁用

配置项修改示例:

#打开events_waits_current表当前等待事件记录功能

mysql>UPDATE setup_consumers SET ENABLED =’NO’WHERE NAME
=’events_waits_current’;

#关闭历史事件记录功能

mysql>UPDATE setup_consumers SET ENABLED =’NO’wherename like
‘%history%’;

#where条件 ENABLED =’YES’即为打开对应的记录表功能

……

(4)setup_instruments表

setup_instruments 表列出了instruments
列表配置项,即代表了哪些事件支持被收集:

mysql> SELECT * FROM setup_instruments;

+————————————————————+———+——-+

| NAME |ENABLED | TIMED |

+————————————————————+———+——-+

| wait/synch/mutex/sql/LOCK_global_read_lock |YES | YES |

| wait/synch/mutex/sql/LOCK_global_system_variables |YES | YES |

| wait/synch/mutex/sql/LOCK_lock_db |YES | YES |

| wait/synch/mutex/sql/LOCK_manager |YES | YES |

| wait/synch/rwlock/sql/LOCK_grant |YES | YES |

| wait/synch/rwlock/sql/LOGGER::LOCK_logger |YES | YES |

| wait/synch/rwlock/sql/LOCK_sys_init_connect |YES | YES |

| wait/synch/rwlock/sql/LOCK_sys_init_slave |YES | YES |

| wait/io/file/sql/binlog |YES | YES |

| wait/io/file/sql/binlog_index |YES | YES |

| wait/io/file/sql/casetest |YES | YES |

| wait/io/file/sql/dbopt |YES | YES |

instruments具有树形结构的命名空间,从setup_instruments表中的NAME字段上可以看到,instruments名称的组成从左到右,最左边的是顶层instruments类型命名,最右边是一个具体的instruments名称,有一些顶层instruments没有其他层级的组件(如:transaction和idle,那么这个顶层类型既是类型又是具体的instruments),有一些顶层instruments具有下层instruments(如:wait/io/file/myisam/log),一个层级的instruments名称对应的组件数量取决于instruments的类型。

一个给定instruments名称的含义,需要看instruments名称的左侧命名而定,例如下边两个myisam相关名称的instruments含义各不相同:

名称中给定组件的解释取决于其左侧的组件。例如,myisam显示在以下两个名称:

# 第一种instruments表示myisam引擎的文件IO相关的instruments

wait/io/file/myisam/ log

# 第二种instruments表示myisam引擎的磁盘同步相关的instruments

wait/synch/cond/myisam/MI_SORT_INFO::cond

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