cassandra使用心得_使用Spring Data Cassandra缓存的预备语句

cassandra使用心得

今天，我有一篇简短的文章，内容涉及在Spring Data Cassandra中使用Prepared Statements。 Spring为您提供了一些实用程序，使您可以更轻松地使用“预备语句”，而不是依靠自己使用Datastax Java驱动程序手动注册查询。 Spring代码提供了一个缓存来存储经常使用的准备好的语句。允许您通过缓存执行查询，缓存可以从缓存中检索准备好的查询，也可以在执行之前添加一个新查询。

为了简短起见，我们可能应该开始看一些代码。

依存关系

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.0.5.RELEASE</version>
</parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra</artifactId></dependency>
</dependencies>

使用Spring Boot 2.0.5.RELEASE将拉入Spring Data Cassandra的2.0.10.RELEASE 。

使用准备好的语句

让我们直接进入：

@Repository
public class PersonRepository extends SimpleCassandraRepository<Person, PersonKey> {private final Session session;private final CassandraOperations cassandraTemplate;private final PreparedStatementCache cache = PreparedStatementCache.create();public PersonRepository(Session session,CassandraEntityInformation entityInformation,CassandraOperations cassandraTemplate) {super(entityInformation, cassandraTemplate);this.session = session;this.cassandraTemplate = cassandraTemplate;}// using ORMpublic List<Person> findByFirstNameAndDateOfBirth(String firstName, LocalDate dateOfBirth) {return cassandraTemplate.getCqlOperations().query(findByFirstNameAndDateOfBirthQuery(firstName, dateOfBirth),(row, rowNum) -> cassandraTemplate.getConverter().read(Person.class, row));}private BoundStatement findByFirstNameAndDateOfBirthQuery(String firstName, LocalDate dateOfBirth) {return CachedPreparedStatementCreator.of(cache,select().all().from("people_by_first_name").where(eq("first_name", bindMarker("first_name"))).and(eq("date_of_birth", bindMarker("date_of_birth")))).createPreparedStatement(session).bind().setString("first_name", firstName).setDate("date_of_birth", toCqlDate(dateOfBirth));}private com.datastax.driver.core.LocalDate toCqlDate(LocalDate date) {return com.datastax.driver.core.LocalDate.fromYearMonthDay(date.getYear(), date.getMonth().getValue(), date.getDayOfMonth());}// without ORMpublic List<Person> findByFirstNameAndDateOfBirthWithoutORM(String firstName, LocalDate dateOfBirth) {return cassandraTemplate.getCqlOperations().query(findByFirstNameAndDateOfBirthQuery(firstName, dateOfBirth),(row, rowNum) -> convert(row));}private Person convert(Row row) {return new Person(new PersonKey(row.getString("first_name"),toLocalDate(row.getDate("date_of_birth")),row.getUUID("person_id")),row.getString("last_name"),row.getDouble("salary"));}private LocalDate toLocalDate(com.datastax.driver.core.LocalDate date) {return LocalDate.of(date.getYear(), date.getMonth(), date.getDay());}
}

这里有相当数量的样板代码，因此我们可以访问Spring Data的ORM。我还提供了代码来演示如何在不使用ORM的情况下实现相同的目标（无论如何，它还是直接从查询直接映射到对象）。

让我们更仔细地研究一种方法：

public List<Person> findByFirstNameAndDateOfBirth(String firstName, LocalDate dateOfBirth) {return cassandraTemplate.getCqlOperations().query(findByFirstNameAndDateOfBirthQuery(firstName, dateOfBirth),(row, rowNum) -> cassandraTemplate.getConverter().read(Person.class, row));
}private BoundStatement findByFirstNameAndDateOfBirthQuery(String firstName, LocalDate dateOfBirth) {return CachedPreparedStatementCreator.of(cache,select().all().from("people_by_first_name").where(eq("first_name", bindMarker("first_name"))).and(eq("date_of_birth", bindMarker("date_of_birth")))).createPreparedStatement(session).bind().setString("first_name", firstName).setDate("date_of_birth", toCqlDate(dateOfBirth));
}

CachedPreparedStatementCreator完全按照其说的进行操作…它创建缓存的Prepared Statements。 of方法采用实例化Bean时定义的cache ，并创建第二个参数定义的新查询。如果查询是最近已经注册的查询，即它已经在缓存中。然后，从那里开始查询，而不是完成注册新语句的整个过程。

传入的查询是一个RegularStatement ，可以通过调用createPreparedStatement将它转换为PreparedStatement （我猜是吧）。现在，我们可以将值绑定到查询，因此它实际上可以做一些有用的事情。

就缓存Prepared Statements而言，这就是您要做的全部。还有其他方法可以执行此操作，例如，您可以手动使用PreparedStatementCache或定义自己的缓存实现。无论您的船浮在水上。

您现在已经到了这篇简短文章的结尾，希望它实际上包含了足够有用的信息……

在本文中，我们介绍了如何使用CachedPreparedStatementCreator创建和将Prepared Statements放入高速缓存中，以便在以后更快地执行。使用Spring Data提供的类，我们可以减少需要编写的代码量。

这篇文章中使用的代码可以在我的GitHub上找到。

如果您发现此帖子有帮助，可以在Twitter上@LankyDanDev关注我，以了解我的新帖子。