由于關系型數據庫操作語言和面向對象語言之間的差異，如今我們仍然需要花費許多時間建立數據庫與 Java 應用之間互相溝通的橋梁。通常，我們可以編寫自己的映射層（mapping layer），或者使用第三方的 ORM（Object Relational Mapper）對象關系映射框架，比如 Hibernate。ORM 框架雖然使用起來很方便，但是如何正確地配置和提高框架操作數據庫的性能卻不太容易，ORM 框架往往會使我們的應用性能下降。 最近，我貢獻了一個新的開源項目――Speedment，它能使我們使用 Java 8 開發數據庫應用程序變得更為快捷和高效。

Speedment 是使用 ORM 方式操作數據庫的一種選擇，以前我們需要100行操作數據庫的 Java 代碼，在 Java 8中，可能只需要一行代碼。

在90年代末，我使用 Java 開發數據庫應用的時候，許多代碼邏輯都需要自己來編寫，比如捕獲異常、類型轉換等，經過許多改動，最后這些代碼變得難以維護和擴展。

由于關系型數據庫操作語言和面向對象語言之間的差異，如今我們仍然需要花費許多時間建立數據庫與 Java 應用之間互相溝通的橋梁。通常，我們可以編寫自己的映射層（mapping layer），或者使用第三方的 ORM（Object Relational Mapper）對象關系映射框架，比如 Hibernate。ORM 框架雖然使用起來很方便，但是如何正確地配置和提高框架操作數據庫的性能卻不太容易，ORM 框架往往會使我們的應用性能下降。

最近，我貢獻了一個新的開源項目――Speedment，它能使我們使用 Java 8 開發數據庫應用程序變得更為快捷和高效。

Speedment 是什么？

Speedment 是一個開源項目，它是一個基于 Java 8 的新特性開發的新的 Java 庫，從這個項目開發開始，它的代碼就全部使用 Java 8來編寫。Speedment 使用標準流查詢數據庫,這使得開發者不需要學習任何新的查詢 API ，以及不必考慮 JDBC 、ResultSet 和其他有關數據庫的指定的操作。

Speedment 會根據現有數據庫來自動生成代碼。由于它的這種方式，開發者不需要編寫一行關于數據庫實體（database entities）的代碼。它生成的代碼中也包含 JavaDocs 幫助文檔，這使開發者不需要編寫關于 User 或者 Book 等對象的實體類。取而代之地，我們只需要創建或者使用一個現有的數據庫，然后用 Speedment 去連接它，接著 Speedment 會分析數據庫結構來生成實體類的代碼。

更有趣的是，Speedment 用野兔來作為它的吉祥物。 在接下來的例子中，我們會使用一個名為 “hare” 的數據庫來給大家演示 Speedment 的使用方式。該數據庫的表結構如下：

mysql> explain hare;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(45) | NO | | NULL | |
| color | varchar(45) | NO | | NULL | |
| age | int(11) | NO | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.01 sec)

下面是 Speedment 根據數據庫信息生成的一個相應的實體類（為簡潔起見，我們將 JavaDocs 在這里移除了）：

public interface Hare extends Entity<Hare> {public final static ReferenceComparableField<Hare, Integer> ID = new ReferenceComparableFieldImpl<>("id", Hare::getId, Hare::setId);public final static ReferenceComparableStringField<Hare> NAME = new ReferenceComparableStringFieldImpl<>("name", Hare::getName, Hare::setName);public final static ReferenceComparableStringField<Hare> COLOR = new ReferenceComparableStringFieldImpl<>("color", Hare::getColor, Hare::setColor);public final static ReferenceComparableField<Hare, Integer> AGE = new ReferenceComparableFieldImpl<>("age", Hare::getAge, Hare::setAge);Integer getId();String getName();String getColor();Integer getAge();Hare setId(Integer id);Hare setName(String name);Hare setColor(String color);Hare setAge(Integer age);/** Graph-like traversal methods eliminating JOINs */Stream<Carrot> findCarrotsByOwner();Stream<Carrot> findCarrotsByRival();Stream<Carrot> findCarrots();}

我將用一篇單獨的文章介紹 find*() 方法的用法，它可以被用來代替 SQL joins 操作。

Queries查詢示例

下面的例子展示如何查詢 Hare 表的數據庫信息：

List<Hare> oldHares = hares.stream()
.filter(AGE.greaterThan(8))
.collect(toList());

智能流

上面的代碼看起來已經遍歷了 hare 數據庫表的所有行，但實際上并不是這樣的。 Stream 是智能的，當它到達 collect() 操作的時候，會分析 filter 操作，并推斷出 hare.age 大于8的列，因此會節省 hares 的流操作，產生與 “select * from hare where age > 8” 操作一樣的效果。如果你使用了多個 filters，他們會被合并起來以節省流操作。下面是另一種用流方式進行多個操作的例子：

long noOldHares = hares.stream()
.filter(AGE.greaterThan(8))
.mapToInt(Hare::getAge)
.sorted()
.count();

在上面的代碼中，當流到達 count() 操作時，它將檢查它自己的管道。首先會推斷上面例子中的 AGE 操作，其次在不改變 count() 結果的情況下，會推斷 mapToInt() 和 sorted() 操作，這些操作可以被消除，因此這段代碼的操作被節省為 “select count(*) from hare where age > 8”。這意味著您可以使用 Java 8 流而你不必如此在意流是如何轉換為SQL的。

如何下載和加入我們

如果你想學習如何使用 Speedment 的 API 和在項目中如何使用 Speedment，可以訪問網址 www.speedment.org，并可以在 gitter 上發表評論，也可以從 GitHub 上下載 Speedment 的源碼，來貢獻你自己的代碼。

總結

回顧早期的一些老項目，一個超過100行代碼的數據庫類，現在可以使用 Java 8 縮減成1行代碼。那是反轉后的摩爾定律，在14年內（=7摩爾周期），行數大約減半了七次。這就是進步！

什么是數據流

流代表從支持聚合操作源的序列的對象。以下是數據流的特點。

元素序列 - 流提供了一組特定類型的以順序方式元素。流獲取/計算需求的元素。它不存儲元素。

源- 流使用集合，數組或I/O資源為輸入源。

聚合操作 - 數據流支持如filter, map, limit, reduced, find, match等聚合操作。

管道傳輸 - 大多數流操作的返回流本身使他們的結果可以被管道傳輸。這些操作被稱為中間操作以及它們的功能是利用輸入，處理輸入和輸出返回到目標。collect()方法是終端操作，這是通常出現在管道傳輸操作結束標記流的結束。

自動迭代 - 流操作內部做了反復對比，其中明確迭代需要集合提供源元素。