स्प्रिंग डेटा रिपोजिटरीज का उपयोग करके डेटा के बड़े सेट को कैसे संभालें?

Question

मेरे पास एक बड़ी तालिका है जिसे मैं स्प्रिंग डेटा रिपोजिटरी के माध्यम से एक्सेस करना चाहता हूं।

वर्तमान में, मैं PagingAndSortingRepository इंटरफ़ेस विस्तार करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ, लेकिन यह मैं केवल तरीकों कि वापसी सूची, उदा .:

public interface MyRepository extends 
     PagingAndSortingRepository<MyEntity, Integer> 
{ 
    @Query(value="SELECT * ...") 
    List<MyEntity> myQuery(Pageable p); 
} 

दूसरी ओर, findAll() विधि है कि PagingAndSortingRepository रिटर्न के साथ आता है परिभाषित कर सकते हैं लगता है एक Iterable (और मुझे लगता है कि डेटा स्मृति में लोड नहीं है)।

क्या कस्टम प्रश्नों को परिभाषित करना संभव है जो Iterable लौटाते हैं और/या सभी डेटा को स्मृति में एक बार लोड नहीं करते हैं?

क्या बड़ी टेबल को संभालने के लिए कोई विकल्प हैं?

Answer 1

हमारे यहां शास्त्रीय परामर्श उत्तर है: यह निर्भर करता है। विधि के कार्यान्वयन के रूप में विशिष्ट है, हम अंतर्निहित स्टोर एपीआई पर निर्भर करते हैं। जेपीए के मामले में स्ट्रीमिंग एक्सेस प्रदान करने का कोई मौका नहीं है क्योंकि ….getResultList()List देता है। इसलिए हम ग्राहक को List का भी खुलासा करते हैं, खासकर जेपीए डेवलपर्स को सूचियों के साथ काम करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। तो जेपीए के लिए एकमात्र विकल्प पेजिनेशन एपीआई का उपयोग कर रहा है।

नियो 4j जैसे स्टोर के लिए हम स्ट्रीमिंग एक्सेस का समर्थन करते हैं क्योंकि रिपोजिटरी Iterable सीआरयूडी विधियों के साथ-साथ खोजक विधियों के निष्पादन पर वापस आती है।

Answer 2

implementationfindAll() बस सभी इकाइयों की पूरी सूची को स्मृति में लोड करता है। इसका Iterable रिटर्न प्रकार यह इंगित नहीं करता है कि यह कुछ प्रकार के डेटाबेस स्तर कर्सर हैंडलिंग लागू करता है।

दूसरी तरफ आपकी कस्टम myQuery(Pageable) विधि केवल एक पृष्ठ की इकाइयों को लोड करेगी, क्योंकि जेनरेट किए गए कार्यान्वयन को Pageable पैरामीटर का सम्मान मिलता है। आप इसके रिटर्न प्रकार को Page या List के रूप में घोषित कर सकते हैं। बाद के मामले में आपको अभी भी एक ही (प्रतिबंधित) इकाइयों की संख्या मिलती है, लेकिन मेटाडेटा नहीं है कि Page अतिरिक्त रूप से ले जाएगा।

तो आपने मूल रूप से सही कार्य किया है ताकि सभी इकाइयों को आपकी कस्टम क्वेरी में स्मृति में लोड करने से बचें।

कृपया related documentation here की समीक्षा करें।