SpringBoot系列教程JPA之query使用姿势详解之基础篇

前面的几篇文章分别介绍了CURD中的增删改，接下来进入最最常见的查询篇，看一下使用jpa进行db的记录查询时，可以怎么玩

本篇将介绍一些基础的查询使用姿势，主要包括根据字段查询，and/or/in/like/between 语句，数字比较，排序以及分页

I. 环境准备

在开始之前，当然得先准备好基础环境，如安装测试使用mysql，创建SpringBoot项目工程，设置好配置信息等，关于搭建项目的详情可以参考前一篇文章

190612-SpringBoot系列教程JPA之基础环境搭建

下面简单的看一下演示添加记录的过程中，需要的配置

1. 表准备

沿用前一篇的表，结构如下

CREATE TABLE `money` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名',
  `money` int(26) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '钱',
  `is_deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `update_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2. 项目配置

配置信息，与之前有一点点区别，我们新增了更详细的日志打印；本篇主要目标集中在添加记录的使用姿势，对于配置说明，后面单独进行说明

## DataSource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/story?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=
## jpa相关配置
spring.jpa.database=MYSQL
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none
spring.jpa.show-sql=true
spring.jackson.serialization.indent_output=true
spring.jpa.hibernate.naming.physical-strategy=org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl

3. 数据准备

数据修改嘛，所以我们先向表里面插入两条数据，用于后面的操作

INSERT INTO `money` (`id`, `name`, `money`, `is_deleted`, `create_at`, `update_at`)
VALUES
	(1, '一灰灰blog', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(2, '一灰灰2', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(3, '一灰灰3', 300, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(4, '一灰灰4', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(5, '一灰灰5', 500, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(6, 'Batch 一灰灰blog', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(7, 'Batch 一灰灰blog 2', 100, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(8, 'Batch 一灰灰 3', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(9, 'Batch 一灰灰 4', 200, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(10, 'batch 一灰灰5', 1498, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:58'),
	(11, 'batch 一灰灰6', 1498, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:58'),
	(12, 'batch 一灰灰7', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40'),
	(13, 'batch 一灰灰8', 400, 0, '2019-04-18 17:01:40', '2019-04-18 17:01:40');

II. Query基本使用姿势

下面进入简单的查询操作姿势介绍，单表的简单and/or/in/compare查询方式

1. 表关联POJO

查询返回的记录与一个实体类POJO进行绑定，借助前面的分析结果，如下

@Data
@DynamicUpdate
@DynamicInsert
@Entity
@Table(name = "money")
public class MoneyPO {
    @Id
    // 如果是auto，则会报异常 Table 'mysql.hibernate_sequence' doesn't exist
    // @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    @Column(name = "id")
    private Integer id;

    @Column(name = "name")
    private String name;

    @Column(name = "money")
    private Long money;

    @Column(name = "is_deleted")
    private Byte isDeleted;

    @Column(name = "create_at")
    @CreatedDate
    private Timestamp createAt;

    @Column(name = "update_at")
    @CreatedDate
    private Timestamp updateAt;

}

上面类中的几个注解，说明如下

@Data 属于lombok注解，与jpa无关，自动生成getter/setter/equals/hashcode/tostring等方法
@Entity, @Table jpa注解，表示这个类与db的表关联，具体匹配的是表 money
@Id @GeneratedValue 作用与自增主键
@Column表明这个属性与表中的某列对应
@CreateDate根据当前时间来生成默认的时间戳

2. Repository API声明

接下来我们新建一个api继承自CurdRepository，然后通过这个api来与数据库打交道，后面会在这个类中添加较多的查询方法

public interface MoneyBaseQueryRepository extends CrudRepository<MoneyPO, Integer> {
}

3. 使用姿势

a. 根据id查询

CrudRepository已经提供的功能，根据主键id进行查询，对于使用者而言，没有什么需要额外操作的，直接访问即可

private void queryById() {
    // 根据主键查询，直接使用接口即可
    Optional<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findById(1);
    System.out.println("queryById return: " + res.get());
}

b. 根据字段查询

除了根据主键查询，实际的业务场景中，根据某个字段进行查询的case，简直不要更多，在jpa中可以怎么做呢?

在Repository接口中声明一个方法，命名规则为
findByXXX 或者 queryByXXX (注意这里的xxx用POJO中的成员名替换,表示根据这个成员进行查询）

一个简单的case，如果我希望实现根据name进行查询，那么在MoneyBaseQueryRepository中添加下面两个方法中的任意一个都可以

/**
 * 根据用户名查询
 *
 * @param name
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByName(String name);

List<MoneyPO> queryByName(String name);

如果需要多个成员的查询呢？也简单，形如findByXxxAndYyyy相当于sql中的where xxxx=? and yyy=?

如我们也可以增加下面两个方法(一个and、一个or查询）

/**
 * 根据用户名 + money查询
 *
 * @param name
 * @param money
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameAndMoney(String name, Long money);


/**
 * 根据用户名 or id查询
 *
 * @param name
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameOrId(String name, Integer id);

一个简单的测试case可以如下

private void queryByField() {
    // 根据内部成员进行查询，需要自己定义新的接口
    String name = "一灰灰blog";
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByName(name);
    System.out.println("findByName return: " + res);

    res = moneyCurdRepository.queryByName(name);
    System.out.println("queryByName return: " + res);

    Long money = 100L;
    res = moneyCurdRepository.findByNameAndMoney(name, money);
    System.out.println("findByNameAndMoney return: " + res);

    Integer id = 5;
    res = moneyCurdRepository.findByNameOrId(name, id);
    System.out.println("findByNameOrId return: " + res);
}

执行之后输出结果如下，下面也包括了对应的sql，便于理解

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=?
findByName return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=?
queryByName return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=? and moneypo0_.money=?
findByNameAndMoney return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
-------- 人工拆分 -----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name=? or moneypo0_.id=?
findByNameOrId return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name=一灰灰5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

c. like查询

上面的查询方式为等值查询，当在sql中除了等值查询（即=查询）之外，还有各种比较查询，不等查询以及like语句，在jpa中也比较简单，在repository定义的方法名，加一个like即可

/**
 * like查询
 *
 * @param name
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByNameLike(String name);

使用的时候，需要稍微注意一下，根据实际情况决定要不要加上 '%'

private void queryByLike() {
    // like 语句查询
    String name = "一灰灰%";
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByNameLike(name);
    System.out.println("findByName like: " + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.name like ?
findByName like: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name=一灰灰2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name=一灰灰3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name=一灰灰4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name=一灰灰5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

d. in查询

对于in查询，CurdRepository提供了根据主键id的查询方式，直接调用findAllById即可，如果是其他的，可以通过声明一个接口的方式来支持

/**
 * in查询
 *
 * @param moneys
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByMoneyIn(List<Long> moneys);

测试case如下

// in 查询
List<Integer> ids = Arrays.asList(1, 2, 3);
Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findAllById(ids);
System.out.println("findByIds return: " + res);

res = moneyCurdRepository.findByMoneyIn(Arrays.asList(400L, 300L));
System.out.println("findByMoneyIn return: " + res);

输出结果

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id in (? , ? , ?)
findByIds return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name=一灰灰2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name=一灰灰3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.money in (? , ?)
findByMoneyIn return: [MoneyPO(id=3, name=一灰灰3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name=一灰灰4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

e. 比较查询

数字的比较查询，比如大于等于，大于，小于，小于等于，between，下面的三个方法声明，应该能直观表示这种方式可以如何写

/**
 * 查询大于or等于指定id的所有记录
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdGreaterThanEqual(Integer id);

/**
 * 查询小于or等于指定id的所有记录
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdLessThanEqual(Integer id);

/**
 * between查询
 *
 * @param low
 * @param high
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByIdIsBetween(Integer low, Integer high);

下面是简单的映射关系

> : xxGreaterThan
>=: xxGreaterThanEqual
<: xxLessThan
<=: xxLessThanEqual
!=: xxNot
between a and b : xxIsBetween

测试case如下

private void queryByCompare() {
    Integer id1 = 3;
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByIdLessThanEqual(id1);
    System.out.println("findByIdLessThan 3 return: " + res);


    Integer id2 = 10;
    res = moneyCurdRepository.findByIdGreaterThanEqual(id2);
    System.out.println("findByIdGreaterThan 10 return: " + res);

    id1 = 4;
    id2 = 6;
    res = moneyCurdRepository.findByIdIsBetween(id1, id2);
    System.out.println("findByIdsWBetween 3, 10 return: " + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id<=?
findByIdLessThan 3 return: [MoneyPO(id=1, name=一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=2, name=一灰灰2, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=3, name=一灰灰3, money=300, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>=?
findByIdGreaterThan 10 return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------ 手动拆分 ----------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id between ? and ?
findByIdsWBetween 3, 10 return: [MoneyPO(id=4, name=一灰灰4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name=一灰灰5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=6, name=Batch 一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

f. 排序

排序也属于基本查询的case了，jpa的实现中，通过加上OrderByXxxAsc/Desc的方式来决定根据什么进行升序or降序

/**
 * 根据money查询，并将最终的结果根据id进行倒排
 *
 * @param money
 * @return
 */
List<MoneyPO> findByMoneyOrderByIdDesc(Long money);

/**
 * 根据多个条件进行排序
 *
 * @param id
 * @return
 */
List<MoneyPO> queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc(Integer id);

在根据多个列进行排序时，需要注意的是不能写多个 OrderBy 而是直接在OrderBy后面加上对应的xxxAscyyyDesc

测试代码如

private void queryWithSort() {
    // 排序
    Long money = 400L;
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findByMoneyOrderByIdDesc(money);
    System.out.println("findByMoneyAndOrderByIdDesc return: " + res);
  
    Integer startId = 7;
    res = moneyCurdRepository.queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc(startId);
    System.out.println("queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc return: " + res);
}

输出结果如下

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.money=? order by moneypo0_.id desc
findByMoneyAndOrderByIdDesc return: [MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=4, name=一灰灰4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
------------- 人工拆分 --------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>=? order by moneypo0_.money desc, moneypo0_.id asc
queryByIdGreaterThanEqualOrderByMoneyDescIdAsc return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=13, name=batch 一灰灰8, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=8, name=Batch 一灰灰 3, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=9, name=Batch 一灰灰 4, money=200, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=7, name=Batch 一灰灰blog 2, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

g. 分页查询

分页有两种方式，一个是查询最大的多少条数据，一个是正常的limit/offset方式，下面是一个简单的实例demo

/**
* 分页查询，获取前面三个数据
*
* @param id
* @return
*/
List<MoneyPO> findTop3ByIdGreaterThan(Integer id);

/**
* 分页查询
*
* @param id
* @param pageable page 从0开始表示查询第0页，即返回size个正好>id数量的数据
* @return
*/
List<MoneyPO> findByIdGreaterThan(Integer id, Pageable pageable);

对于分页而言，通过传入参数Pageable来表明即可

测试case如

private void queryWithPageSize() {
    // 分页查询
    Iterable<MoneyPO> res = moneyCurdRepository.findTop3ByIdGreaterThan(3);
    System.out.println("findTop3ByIdGreaterThan 3 return: " + res);

    // id>3，第2页，每页3条，如果id递增时，则返回的第一条id=4 + 2 * 3 = 10
    res = moneyCurdRepository.findByIdGreaterThan(3, PageRequest.of(2, 3));
    System.out.println("findByIdGreaterThan 3 pageIndex 2 size 3 return: " + res);
}

输出结果为

Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>? limit ?
findTop3ByIdGreaterThan 3 return: [MoneyPO(id=4, name=一灰灰4, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=5, name=一灰灰5, money=500, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0), MoneyPO(id=6, name=Batch 一灰灰blog, money=100, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]
---------- 人工拆分 ------------
Hibernate: select moneypo0_.id as id1_0_, moneypo0_.create_at as create_a2_0_, moneypo0_.is_deleted as is_delet3_0_, moneypo0_.money as money4_0_, moneypo0_.name as name5_0_, moneypo0_.update_at as update_a6_0_ from money moneypo0_ where moneypo0_.id>? limit ?, ?
findByIdGreaterThan 3 pageIndex 2 size 3 return: [MoneyPO(id=10, name=batch 一灰灰5, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=11, name=batch 一灰灰6, money=1498, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:58.0), MoneyPO(id=12, name=batch 一灰灰7, money=400, isDeleted=0, createAt=2019-04-18 17:01:40.0, updateAt=2019-04-18 17:01:40.0)]

4. 小结

主要介绍了jpa的查询的最基本使用方式,主要是根据规则定义方法名的方式来实现sql的效果, 下表示一个简单的对比小结

方法名	说明	等效sql
`findByXxx`	表示根据列`Xxx`等于传参构建sql	`where xxx= ?`
`findByXxxAndYyy`	根据多个列进行查询	`where xxx=? and yyy=?`
`findByXxxOrYyy`	根据多个列实现or查询	`where xxx=? or yyy=?`
`findByXxxLike`	like查询，需要注意查询条件中加%	`where xxx like`
`findByXxxIn`	in查询	`where Xxx in ()`
`findByXxxGreaterThan`	大于	`where xxx > ?`
`findByXxxGreaterThanEqual`	大于等于	`where xxx >= ?`
`findByXxxLessThan`	小于	`where xxx < ?`
`findByXxxLessThanEqual`	小于等于	`where xxx <= ?`
`findByXxxNot`	不等于	`where xxx != ?`
`findByXxxIsBetween`	between查询	`where xxx between ? and ?`
`OrderByXxxDesc`	排序	`order by xxx desc`
`topN`	分页，表示获取最前面的n条	`limit n`

此外还有一个分页的方式是传参Pageable，来指定具体的分页

我们常见的查询操作中，除了上面的一些case之外，还有一些是我们没有提到的，如下面的一些使用姿势，则会在后面的文章中引入

group by
distinct
join
各种函数的支持(sum,max,min,avg...)
查询部分表中部分字段时
统计查询

II. 其他

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