春季数据框架介绍
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在之前的文章中，我们已经讨论过弹簧框架和弹簧靴。在本文中，我们将了解 spring 数据框架。
对 Spring Data Framework 的需求 我们的数字世界保存着超过 20 兆字节的数据，这些数据和我们物理宇宙中的恒星一样多。这些数据来自各种来源，如银行、零售、电子商务、教育、建筑、社交网站等，并以结构化和非结构化两种形式提供。创建、捕获、存储和管理这些数据的成本是该行业面临的最大挑战。市场上有很多软件和框架在一定程度上解决了这个问题。但是，这些框架仍然面临一些问题，例如:
- 在关系数据库管理系统中扩展写操作是极其困难和不可能的。
- 垂直或水平缩放它要么有一些限制，要么很昂贵。
NoSQL 数据解决了这个问题，该数据作为点解决方案出现，其思想是从 ACID (原子性、一致性、隔离性和持久性)转移到 BASE (基本可用、可扩展、最终一致)。NoSQL 是一个持续的趋势，对于非关系数据库的开发人员来说，这是一个为正确的工作使用正确工具的选择。除了 NoSQL，我们还有大数据，它指的是一个数据集，其大小超出了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据的能力。几乎每个行业都有大数据，从 10tb 到几 PB 不等。
因此，我们可以观察到数据访问格局发生了很大变化。关系数据库管理系统仍然很重要，但不能被视为“一刀切”的解决方案。我们也知道 Spring 框架一直为 RDBMS 数据访问提供了很好的支持，但是缺乏处理其他类型的数据访问(NoSQL 和大数据)。因此，Spring Data 项目的目标是用各种数据技术(关系数据、非关系数据和大数据)更新 Spring 数据支持，同时保留特定于商店的特性和功能。
春季数据框架:
Spring 数据框架是包含多个子框架的父项目。所有这些子框架都处理特定于数据库的数据访问。该框架的设计目标是为所有数据访问技术(如关系或非关系数据库、基于云的技术或地图缩减框架)提供一个基于 Spring 的熟悉且一致的模型。简而言之，Spring Data 是一个让 Spring 开发人员轻松进入 NoSQL 新兴世界的计划。以下是 Spring Data 积极支持的一系列技术。
- 关系
- 联合行动计划扩展部分
- JDBC 扩展
- 非关系
- Redis
- 蒙戈
- 巴什
- Neo4J
- Gemfire
- 全文搜索引擎
- 查询 DSL
- 独立的开源项目，为执行查询提供类型安全。
- 大数据
- Hadoop
- HDFS 和毛里求斯
- 储备
- 猪
- 级联
这个框架中很少有热门的发布模块:
以下是 Spring Data 项目下发布的一些主要模块:
- JDBC 春天数据公司
- 春季数据
- 春季数据共享
- 春季数据休息
- 弹簧数据键值
- 春季数据蒙古数据库
- 春季数据 LDAP
- Spring Data Redis(春季数据重定向器)
- 阿帕奇·卡珊德拉的春季数据
- 阿帕奇索尔的春季数据
- Apache Geode 的春季数据
- Pivotal GemFire 的春季数据
正在开发的模块:
目前，spring data R2DBC 模块正在开发中。本模块的特点是:
- 存储库支持。
- 通过模板进行资源分配和异常翻译。
- SQL 和 NoSQL 数据存储的对象/数据存储映射。
- 存储库方法名的动态派生查询。
- 透明的审计支持。
关键词和定义:以下是 Spring Data 框架中使用的一些关键术语及其定义。
- 存储库:通过类似集合的接口在数据映射层和域之间进行中介，以访问域对象。
- 创建 POJO，它将成为您的模型或实体。
- 为 CRUD 操作扩展存储库接口，并添加查询方法(查找器方法)。
- 配置 Spring 以扫描存储库接口并创建实现。
- 将实现注入到您的服务中。
- QueryDSL: 支持为多个后端构建类型安全的类似 SQL 的查询，包括 MongoDB、Lucence、JPA、JDO、SQL 和 Java 中的普通集合。
- NoSQL 数据模型: NoSQL 数据模型通常以键值对的形式表示，并且大多以 JSON 或图形的形式记录。
- Redis: 它是一个致力于键值存储的持久缓存框架。它有很多特性，支持丰富的数据类型(字符串、二进制、列表、集合、有序集合、哈希映射等)。它可以对内存进行定期快照，并可以将命令附加到日志文件中。
- HBase: 是一个面向列的数据库。其中行指向作为键值对的“列”。柱可以分组为柱族。
- MongoDB: 它是一个开源的、可扩展的、高性能的、面向文档的 JSON 风格的数据库，文档被组织在集合中。它被认为是动态查询的丰富查询语言之一。它具有地理空间特征。
- 图形图形是一种通用的数据结构。数据上下文中的图形并不意味着图表、图解或矢量图形，而是具有存储数据的特殊意义，数据被结构化为图形。
最后，我们可以得出结论，spring data 是一个伞式项目，旨在统一和简化对各种数据库系统的访问。
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