Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Можно ли использовать один общий репозиторий для разных сущностей в данных Spring JPA

Например, у меня есть такие сущности, как Автомобиль, Человек, Клиент. Мне нужен общий метод, например findBy, использующий спецификацию в моем классе репозитория. Я не хочу писать разные репозитории для каждой из сущностей. Можно ли создать единый репозиторий для всех сущностей и использовать его в своем приложении. Как создать экземпляр репозитория с разными типами сущностей. В настоящее время я использую весеннюю загрузку для тестирования

spring-data
27.02.2015

Ответы:


1

Если ваш код структурирован как:

@MappedSuperclass class AbstractEntity implements Serializable {}

@Entity class Car      extends AbstractEntity {}

@Entity class Person   extends AbstractEntity {}

@Entity class Customer extends AbstractEntity {}

ты можешь это сделать:

@NoRepositoryBean interface AbstractEntityRepository<T extends AbstractEntity>
                            extends JpaRepository<T, ...>
                                    , JpaSpecificationExecutor<T> {}

interface CarRepository extends AbstractEntityRepository<Car> {}

interface PersonRepository extends AbstractEntityRepository<Person> {}

interface CustomerRepository extends AbstractEntityRepository<Customer> {}

Это даст вам доступ к методам, которые принимают Specification<EntityType> во всех ваших репозиториях через JpaSpecificationExecutor.

02.03.2015
  • Спасибо за ответ. 02.03.2015
  • Я пробовал это. Но меня беспокоило то, что мне нужно создать отдельные репозитории для каждой из сущностей, хотя все они расширяют метод из абстрактного репозитория, и в моем приложении мне нужно будет создать экземпляр каждого из этих репозиториев в зависимости от сущности. Есть ли способ избежать этого? 02.03.2015
  • Я никогда не пробовал делать это сам и не рекомендую такой дизайн, но вы можете попробовать удалить @NoRepositoryBean из AbstractEntityRepository, а затем подключить его на месте использования как @Autowired AbstractEntityRepository<Car> carRepository и т. Д. 02.03.2015
  • Когда я удаляю @NoRepositoryBean из, я всегда получаю эту ошибку: Вызвано: org.springframework.data.mapping.PropertyReferenceException: для типа Person не найден запрос свойства! 02.03.2015
  • Если я предоставлю индивидуальную реализацию для абстрактного репозитория выше, то указанной ошибки не произойдет. Но @Autowired не создает экземпляр репозитория. Репозиторий равен нулю, поэтому я получаю исключение с нулевым указателем. 02.03.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..