01.panda jpa
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panda-jpa是基于JPA实现的。为了更好与spring-data-jpa集成，所有也依赖spring-data-jpa。通过它，我们可以实现数据表的增删除改查。当然，如果你就是想用spring-data-jpa，也是完全可以，由于我已经集成了spring-data-jpa，所以可以直接使用。
简化JPA相关API，增强代码的可读性，提示开发效率。对于一个mis系统，可能90%以上的代码都是围绕着数据的操作，优化数据操作API，对提升项目开发效率是非常有效的。
- 智能适配多数据源
- 极简设计
- 方法链式调用
- 结构化API设计
当你对实体类进行增删改查的时候，不需要关心实体类是属于哪一个数据源，这些对用户是完全透明，内部会智能帮我们判断。
数据密集性系统，往往90%以上的代码是数据库操作有关。所以简化API是极为重要。首先，所以的API入口只有一个，且通过一个名字极短的工具类提供-JpaUitl。看如下例子(数据的增删改)： 以前的话
@Transactional
public void oldSave(List<User> users) {
EntityManager em = ......
for (User user : users) {
em.persist(user)
}
}现在的话
@Transactional
public void save(List<User> users) {
JpaUtil.persist(users);
}为结构化查询体功能条件。代码更连贯，增强可读性。 如下(分页+过滤栏+部分字段查询+固定条件+排序)：
@Transactional(readOnly = true)
public Page<User> load(Pageable pageable, String deptId) {
JpaUtil
.linq(User.class)
.select("id", "name", "age")
.addIf(deptId)
.equal("deptId", deptId)
.endIf()
.gt("age", 18)
.or()
.isTrue("married")
.and()
.ge("salary", 5000)
.le("salary", 2000)
.end()
.end()
.desc("createAt", "name")
.paging(pageable);
/**********************************************************************************************************************************************
* 当deptId为空时，近似于：select id, name, age from user where arg > 18 and (married=1 or salary >= 5000 and salay <= 2000 order by createat desc, name desc)
* 当deptId不为空时，近似于：select id, name, age from user where deptid = xxx arg > 18 and (married=1 or salary >= 5000 and salay <= 2000 order by createat desc, name desc)
********************************************************************************************************************************************/
}当我们查询条件很复杂的时候，基于JPA Criteria API 构造条件，简直是场灾难。API不直观，完全没有可读性。而结构化的API能很大程度改善这个问题，因为它的整体代码结构与SQL相仿，单比SQL更优雅，条件的代码书写像语法树一样。如下（递归条件定义）：
...
...
.equal ...
.ge ...
.or()
.equal ...
.ge ...
.and()
.equal ...
.ge ...
...
...- 查询所有数据
JpaUtil.linq(User.class).list();
或者
JpaUtil.findAll(User.class);- 按固定条件查询数据
JpaUtil
.linq(User.class)
.equal("age", 18)
.ge("salary", 5000)
.or()
.isTrue("married")
.equal("deptId", "001")
.end()
.list();
/******************************************************************
* 近似于：select * from user where arg = 18 and salay >= 5000 and (married=1 or deptid = '001')
******************************************************************/ - 按动态条件查询数据
JpaUtil
.linq(User.class)
.addIf(xxx)
.equal("age", 18)
.endIf()
.select("id", "name")
.list();- 查询部分实体属性
JpaUtil
.linq(User.class)
.select("id", "name")
.list();- 查询所有数据
JpaUtil.linq(User.class).list();
或者
JpaUtil.findAll(User.class);- 分页查询数据
JpaUtil.linq(User.class).paging(pageable);- 查询一条数据
User user = JpaUtil.linq(User.class).equal("id", "001").findOne();
或者
User user = JpaUtil.getOne(User.class, "001");- 查询数据条数
Long count = JpaUtil.linq(User.class).count();- 判断数据存在
boolean isExists = JpaUtil.linq(User.class).exists();- 标准持久化数据
JpaUtil.persist(user);- 标准批量持久化数据
JpaUtil.persist(users);- 标准更新数据
JpaUtil.merge(user);- 标准批量更新数据
JpaUtil.merge(users);- 标准删除数据
JpaUtil.remove(user);- 标准批量删除数据
JpaUtil.remove(users);- 条件批量更新数据
JpaUtil
.linu(User.class)
.le("age", 18)
.set("salary", 0)
.update();- 条件批量删除数据
JpaUtil
.lind(User.class)
.le("age", 18)
.delete();