Введение

Возможности приложений, управляемых данными, невозможно переоценить. Однако запрашивать только то, что вам нужно, и исключать то, что вам не нужно, важно как по соображениям производительности, так и по соображениям безопасности. Именно здесь на помощь приходят прогнозы данных, которые особенно полезны в Spring Data JPA. В этом посте вы познакомитесь с проекциями данных Spring и аннотацией @Projection, которая поможет вам оптимизировать запросы к данным в приложении Spring.

Введение в прогнозы данных Spring

В любом приложении, ориентированном на данные, особенно в тех, которые используют среду Spring Data JPA, извлечение данных является одной из основных функций. По мере усложнения вашей модели данных вы часто оказываетесь запутавшимися в паутине отношений сущностей. При работе с базой данных часто встречаются сущности с несколькими взаимосвязанными полями. По мере масштабирования вашего приложения эти отношения могут стать узким местом, если не управлять ими эффективно.

Проблема традиционных методов

Традиционно при запросе данных из базы данных запрос извлекает все столбцы, связанные с сущностью, даже если вам нужна только их часть. Это не только приводит к ненужным вычислительным затратам, но и увеличивает задержку в сети. Это можно сравнить с тем, как вы идете в магазин за продуктами и вам говорят, что вам нужно купить весь магазин, хотя вам нужна всего лишь буханка хлеба и немного молока.

В типичной настройке Spring Data JPA методы вашего репозитория извлекают все поля сущности, в результате чего создается объект передачи данных (DTO), который содержит много ненужных данных. Даже если вы попытаетесь создать собственные методы запроса в своем репозитории JPA для получения только определенных столбцов, вы часто получите тесно связанный код, которым сложно управлять и поддерживать.

Представляем прогнозы

Spring Data Projections предлагает простой и удобный способ решения этой проблемы. Проекции — это целевые запросы, которые извлекают только необходимые данные, сокращая как вычисления, так и нагрузку на память. Эту концепцию можно рассматривать как механизм «проецирования» ваших данных на более простой объект — подмножество всей модели данных, только…