JPA数据库调试攻略 – 30字 (jpa数据库调试)

jpa数据库调试攻略：如何快速定位并解决常见问题

在开发Java项目时，数据库是至关重要的一环。为了更加高效地操作数据库，许多开发者选择使用JPA（Java Persistence API）框架。然而，调试JPA数据库时遇到问题也是常有的事情。在这篇文章中，我们将分享一些JPA数据库调试攻略，帮助你快速定位并解决常见问题。

一、确认数据库连接信息是否正确

我们需要确认数据库连接信息是否正确。如果连接信息出现错误，那么无论什么操作都无法成功执行。在JPA中，我们可以使用persistence.xml文件来配置数据库连接信息。在这个文件中，我们可以配置数据库连接URL、用户名、密码以及需要使用的数据库驱动类。如果确认连接信息无误却仍然连接不上数据库，那么可以尝试检查数据库服务是否正常启动。

二、检查实体类映射是否正确

JPA是一个对象关系映射（ORM）框架，它将Java类和数据库表映射起来。在JPA中，我们需要使用@Entity注解来标记一个类作为一个实体类，还需要使用@Id注解来标记一个属性作为主键字段。如果实体类映射不正确，那么JPA将不能正确地执行数据库操作。

通常，检查实体类映射的方法是检查生成的SQL语句。在Hibernate作为JPA实现的情况下，我们可以开启debug模式来打印生成的SQL语句。如果生成的SQL语句不是我们所期望的，那么就需要检查实体类映射是否完全正确。

三、确认JPA的查询语句是否正确

JPA中的多个API方法都可以用来执行数据库查询操作。最常见的使用方式是使用EntityManager.createQuery()方法创建一个查询对象，并且使用JPQL（Java Persistence Query Language）语句来编写具体的查询语句。

在编写JPA查询语句时，我们需要特别注意两种情况。一是查询语句中所使用的实体类名称和实体类映射不匹配，导致查询结果为空。二是使用了不正确的数据类型或参数，导致查询失败。因此，在使用JPA查询时，要在实际查询语句执行之前，检查查询语句是否正确，并且查询参数是否正确。

四、检查JPA事务是否正确使用

JPA中的默认操作模式是非事务模式，但是在一些情况下需要开启事务模式。对于需要手动编写SQL语句的操作（比如批量更新操作），就需要使用到JPA事务了。如果JPA事务没有正确使用，那么将会出现一系列的问题，例如更新操作没有生效，等等。

在JPA中，我们可以使用EntityManager.getTransaction()方法获取当前的事务，并且使用begin()方法开启事务，使用commit()方法提交事务。在提交事务之前，需要使用EntityManager.flush()方法将未提交的更改写入数据库。提交事务之后，需要使用EntityManager.clear()方法释放EntityManager中的缓存对象。另外，我们还需要在发生异常时使用rollback()方法回滚事务。

五、通过日志工具排查问题

无论是连接数据库的错误，还是实体类映射的问题，或者是SQL语句是否正确，都可以通过开启日志来具体排查问题。我们可以使用Log4j或者SLF4J等日志工具，来打印出JPA的操作日志。通过分析操作日志，我们可以定位问题所在，并且快速解决问题。

结论

在JPA数据库调试中，最重要的是确定问题所在，然后逐项排查解决问题。本文中提供的五个攻略可以帮助你更加快速地定位和解决JPA数据库调试中的常见问题。通过对这五个攻略的深入理解和使用，我们可以大大提升JPA数据库调试的效率，从而更加高效地开发Java项目。

相关问题拓展阅读：

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elasticsearch JPA执行save方法后，发现elasticsearch有文件生成，但数据库中没数据

由于需要提升项目的搜索质量，最近研究了一下Elasticsearch，一款非常优秀的分布式搜索程序。最开始的一些笔记放到github，这里只是猜早归纳总结一下。

首先，为什么要使用Elasticsearch？最开始的时候，我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索，然后一个不能索引的like语句，直接拉低MySQL的性能。后来，我们曾考虑过sphinx，并且sphinx也在之前的项目中成功实施过，但想想现在的数据量级，多台MySQL，以及搜索服务本身HA，还有后续扩容的问题，我们觉散嫌得sphinx并不是一个更优的选择。于是自然将目光放到了Elasticsearch上面。

根据官网自己的介绍，Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证

数据安全

，并且提供自动resharding的功能，加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务，我们决定在项目中使用Elasticsearch。

对于Elasticsearch，如果要在项目中使用，需要解决如下问题：

索引，对于需要搜索的数据，如何建立合适的索引，还需要根据特定的语言使用不同的yzer等。

搜索，Elasticsearch提供了非常强大的

搜索功能

，如何写出高效的搜索语句？

数据源，我们所有的数据是存放到MySQL的，MySQL是唯一数据源，如何将MySQL的数据导入到Elasticsearch？

对于1和2，因为我们的数据都是从MySQL生成，index的field是固定的，主要做的工作就是根据业务场景设计好对应的mapping以及search语句就可以了，当然实际不可能这么简单，需要我们不断的调优。

而对于3，则是需要一个工具将MySQL的数据导入Elasticsearch，因为我们对搜索实时性要求很高，所以需要将MySQL的增量数据实时导入，笔者唯一能想到的就是通过row based binlog来完成。而近段时间的工作，也就是实现一个MySQL增量同步到Elasticsearch的服务。

Lucene

Elasticsearch底层是基于Lucene的，Lucene是一款优秀的搜索lib，当然，笔者以前仍然没有接触使用过。:-)

Lucene关键概念：

Document：用来索引和搜索的主要数据源，包含一个或者多个Field，而这些Field则包含我们跟Lucene交互的数据。

Field：Document的一个组成部分，有两个部分组成，name和value。

Term：不可分割的单词，搜索最小单元。

Token：一个Term呈现方式，包含这个Term的冲兆手内容，在文档中的起始位置，以及类型。

Lucene使用Inverted index来存储term在document中位置的映射关系。

譬如如下文档：

Elasticsearch Server 1.0 （document 1）

Mastring Elasticsearch （document 2）

Apache Solr 4 Cookbook （document 3）

使用inverted index存储，一个简单地映射关系：

Term

Count

Docuemnt

1.0 1

4 1

Apache 1

Cookbook 1

Elasticsearch 2 .

Mastering 1

Server 1

Solr 1

对于上面例子，我们首先通过

分词

算法将一个文档切分成一个一个的token，再得到该token与document的映射关系，并记录token出现的总次数。这样就得到了一个简单的inverted index。

Elasticsearch关键概念

要使用Elasticsearch，笔者认为，只需要理解几个基本概念就可以了。

在数据层面，主要有：

Index：Elasticsearch用来存储数据的逻辑区域，它类似于

关系型数据库

中的db概念。一个index可以在一个或者多个shard上面，同时一个shard也可能会有多个replicas。

Document：Elasticsearch里面存储的实体数据，类似于关系数据中一个table里面的一行数据。

document由多个field组成，不同的document里面同名的field一定具有相同的类型。document里面field可以重复出现，也就是一个field会有多个值，即multivalued。

Document type：为了查询需要，一个index可能会有多种document，也就是document type，但需要注意，不同document里面同名的field一定要是相同类型的。

Mapping：存储field的相关映射信息，不同document type会有不同的mapping。

对于熟悉MySQL的童鞋，我们只需要大概认为Index就是一个db，document就是一行数据，field就是table的column，mapping就是table的定义，而document type就是一个table就可以了。

Document type这个概念其实最开始也把笔者给弄糊涂了，其实它就是为了更好的查询，举个简单的例子，一个index，可能一部分数据我们想使用一种查询方式，而另一部分数据我们想使用另一种查询方式，于是就有了两种type了。不过这种情况应该在我们的项目中不会出现，所以通常一个index下面仅会有一个 type。

在服务层面，主要有：

Node: 一个server实例。

Cluster：多个node组成cluster。

Shard：数据分片，一个index可能会存在于多个shards，不同shards可能在不同nodes。

Replica：shard的备份，有一个primary shard，其余的叫做replica shards。

Elasticsearch之所以能动态resharding，主要在于它最开始就预先分配了多个shards（貌似是1024），然后以shard为单位进行数据迁移。这个做法其实在分布式领域非常的普遍，codis就是使用了1024个slot来进行数据迁移。

因为任意一个index都可配置多个replica，通过冗余备份的方式保证了数据的安全性，同时replica也能分担读压力，类似于MySQL中的slave。

Restful API

Elasticsearch提供了Restful API，使用json格式，这使得它非常利于与外部交互，虽然Elasticsearch的客户端很多，但笔者仍然很容易的就写出了一个简易客户端用于项目中，再次印证了Elasticsearch的使用真心很容易。

Restful的接口很简单，一个url表示一个特定的资源，譬如/blog/article/1，就表示一个index为blog，type为aritcle，id为1的document。

而我们使用http标准method来操作这些资源，POST新增，PUT更新，GET获取，DELETE删除，HEAD判断是否存在。

这里，友情推荐httpie，一个非常强大的http工具，个人感觉比curl还用，几乎是

命令行

调试Elasticsearch的绝配。

一些使用httpie的例子:

# create

http POST :9200/blog/article/1 title=”hello elasticsearch” tags:=”

# get

http GET :9200/blog/article/1

# update

http PUT :9200/blog/article/1 title=”hello elasticsearch” tags:=”

# delete

http DELETE :9200/blog/article/1

# exists

http HEAD :9200/blog/article/1

索引和搜索

虽然Elasticsearch能自动判断field类型并建立合适的索引，但笔者仍然推荐自己设置相关索引规则，这样才能更好为后续的搜索服务。

我们通过定制mapping的方式来设置不同field的索引规则。

而对于搜索，Elasticsearch提供了太多的搜索选项，就不一一概述了。

索引和搜索是Elasticsearch非常重要的两个方面，直接关系到产品的搜索体验，但笔者现阶段也仅仅是大概了解了一点，后续在详细介绍。

同步MySQL数据

Elasticsearch是很强大，但要建立在有足量数据情况下面。我们的数据都在MySQL上面，所以如何将MySQL的数据导入Elasticsearch就是笔者最近研究的东西了。

虽然现在有一些实现，譬如elasticsearch-river-jdbc，或者elasticsearch-river-mysql，但笔者并不打算使用。

elasticsearch-river-jdbc的功能是很强大，但并没有很好的支持增量数据更新的问题，它需要对应的表只增不减，而这个几乎在项目中是不可能办到的。

elasticsearch-river-mysql倒是做的很不错，采用了python-mysql-replication来通过binlog获取变更的数据，进行增量更新，但它貌似处理MySQL dump数据导入的问题，不过这个笔者真的好好确认一下？话说，python-mysql-replication笔者还提交过pull解决了minimal row image的问题，所以对elasticsearch-river-mysql这个项目很有好感。只是笔者决定自己写一个出来。

为什么笔者决定自己写一个，不是因为笔者喜欢造轮子，主要原因在于对于这种MySQL syncer服务（增量获取MySQL数据更新到相关系统），我们不光可以用到Elasticsearch上面，而且还能用到其他服务，譬如cache上面。所以笔者其实想实现的是一个通用MySQL syncer组件，只是现在主要关注Elasticsearch罢了。

项目代码在这里go-mysql-elasticsearch，现已完成之一阶段开发，内部对接测试中。

go-mysql-elasticsearch的原理很简单，首先使用mysqldump获取当前MySQL的数据，然后在通过此时binlog的name和position获取增量数据。

一些限制：

binlog一定要变成row-based format格式，其实我们并不需要担心这种格式的binlog占用太多的硬盘空间，MySQL 5.6之后GTID模式都推荐使用row-based format了，而且通常我们都会把控SQL语句质量，不允许一次性更改过多行数据的。

需要同步的table更好是innodb引擎，这样mysqldump的时候才不会阻碍写操作。

需要同步的table一定要有

主键

，好吧，如果一个table没有主键，笔者真心会怀疑设计这个table的同学编程水平了。多列主键也是不推荐的，笔者现阶段不打算支持。

一定别动态更改需要同步的table结构，Elasticsearch只能支持动态增加field，并不支持动态删除和更改field。通常来说，如果涉及到alter table，很多时候已经证明前期设计的不合理以及对于未来扩展的预估不足了。

更详细的说明，等到笔者完成了go-mysql-elasticsearch的开发，并通过生产环境中测试了，再进行补充。

总结

最近一周，笔者花了不少时间在Elasticsearch上面，现在算是基本入门了。其实笔者觉得，对于一门不懂的技术，找一份靠谱的资料（官方文档或者入门书籍），蛋疼的对着资料敲一遍代码，不懂的再问google，最后在将其用到实际项目，这门技术就算是初步掌握了，当然精通还得在下点功夫。

JPA如何将post中的数据存入数据库的、

public void MultiInsertData(DataSet ds){ string connt = “Oracle的连接字察铅符串”; string sql = “select id,name,… from tablename”;必须与ds中的一致谈迅 DataTable dt = ds.Defaults; OracleConnection conn = new OracleConnection(connstr); OracleCommand cmd = new OracleCommand(sql, conn); conn.Open(); OracleDataAdapter da = new OracleDataAdapter(sqlcmd); OracleCommandBuilder cb = new OracleCommandBuilder(sqlda); da.Update(dt); conn.Close(); sqlconn.Dispose();}用这败侍好个批量进行导入，速度快，而且方便呀

我是玩JAVA的所以我用JAVA的例子给你说个看把,直接用中文说比较容易理解.

首先:

1.要下载一个对应你数据库的驱动包,如 sqlserver2023.java;灵魂伴侣手写.

2.然后写个连接数据库的类.如JDBC.(连接数据库方法有很多种, 按照技术来分,首先学会JDBC连接数据库,然后连接亩斗池,然后框架技术Hibernate.)灵茄耐凳魂伴侣手写.

3.每个数据库的表对应一张实体类,实体类是干什么用的? 1.用它可以OOP的思想的去操作数据库.

(增删改查), 表中的字段就封装成实体类里面的一个属性. 如表里是name char(10),那么实体类对应的是private String name;

4.用户登录Web输入帐号,密码, 通过各种方法可以获取到用户输入的数据.

5.封装到实体类.

6.用JDBC提供对数据库操作的API.

7.调用方法.写入数据库.

end

最后我想说刚学数据库一步步来,我也是学java中把mysql和SQL server和Oracle学会的.

建议你找门语颤旅言辅助的学数据库好点.如.Net 和java.

我现在是一个Oracle的数据库管理员和个javaWeb企业开发人员.

希望能帮助你.

循环遍历set的元素，通过java.sql.PreparedStatement的setObject方法将set的元顷盯素按握乎察顺序放入预编译的段茄参数化SQL中

一般Java都不会把图片存到数据库中，大部分都是数据库存图片路径，图片放在工程本地。

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