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CascadeType
概述
cascade表示级联操作,在hibernate配置注解@OneToOne,@OneToMany,@ManyToMany,@ManyToOne中的属性
级联在编写触发器时经常用到,触发器的作用是当主控表信息改变时,用来保证其关联表中数据同步更新。若对触发器来修改或删除关联表相记录,必须要删除对应的关联表信息,否则,会存有脏数据。所以,适当的做法是,删除主表的同时,关联表的信息也要同时删除,在hibernate中,只需设置cascade属性值即可
参考
设置CascadeType,表示给当前设置的实体操作另一实体的权限,如:
public class Student {
@ManyToMany(cascade=CascadeType.PERSIST,fetch=FetchType.LAZY)
private Set<Course> courses = new HashSet<>();
//其他代码略。
}
上述代码中,Student为当前实体,Course即为另一实体,允许Student实体对于Course实体进行PERSIST操作,即保存Student实体时,与之关联的Course实体也会保存,而没有这个权限,则无法保存关联的Course实体
操作类型有多种:
-
CascadeType.PERSIST:级联持久化(保存)操作
-
CascadeType.REMOVE:级联删除操作
删除当前实体时,与它有映射关系的实体也会跟着被删除
-
CascadeType.MERGE:级联更新(合并)操作
当Student中的数据改变,会相应地更新Course中的数据
-
CascadeType.DETACH:级联脱管/游离操作
如果你要删除一个实体,但是它有外键无法删除,你就需要这个级联权限了,它会撤销所有相关的外键关联
-
CascadeType.REFRESH:级联刷新
假设场景 有一个订单,订单里面关联了许多商品,这个订单可以被很多人操作,那么这个时候A对此订单和关联的商品进行了修改,与此同时,B也进行了相同的操作,但是B先一步比A保存了数据,那么当A保存数据的时候,就需要先刷新订单信息及关联的商品信息后,再将订单及商品保存
-
CascadeType.ALL:包含以上所有操作
实例
此部分内容来源于此文,自己增加一些理解和注释,感谢原作者
背景
网上关于JPA的CascadeType讲解很多,但几乎都说的很模糊。本文试图使用一个具体的例子来说明CascadeType.PERSIST, CascadeType.MERGE, CascadeType.REFRESH, CascadeType.REMOVE, CascadeType.ALL 具体区别。
我们使用一个订单和订单项的例子,订单与订单项的关系为双向一对多。该例子在网络上那些介绍JPA CascadeType用法的文章中广为流传。
代码
@Entity
@Table(name="t_order")
public class Order {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
@Column
private String name;
@OneToMany(mappedBy="order",targetEntity=Item.class,fetch=FetchType.LAZY)
private List<Item> items;
}
@Entity
@Table(name="t_item")
public class Item {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
@Column
private String name;
@ManyToOne(fetch=FetchType.LAZY,targetEntity=Order.class)
@JoinColumn(name="order_id")
private Order order;
}
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Integer>,
JpaSpecificationExecutor<Order> {
}
public interface ItemRepository extends JpaRepository<Item, Integer>,
JpaSpecificationExecutor<Item> {
}
新增(保存)数据(CascadeType.PERSIST)
客户每次下完订单后,需要保存Order,但是订单里含有Item,因此,在保存Order时候,Order相关联的Item也需要保存。采用上面的模型,使用如下的测试代码:
@Test
public void addTest(){
Order order = new Order();
order.setName("order1");
Item item1 = new Item();
item1.setName("item1_order1");
item1.setOrder(order);
Item item2 = new Item();
item2.setName("item2_order1");
item2.setOrder(order);
List<Item> items = new ArrayList<Item>();
items.add(item1);
items.add(item2);
order.setItems(items);
//使用orderRepo保存order
orderRepository.save(order);
Assert.assertEquals(1,orderRepository.count());
Assert.assertEquals(2,itemRepository.count());
//代码段1 使用itemRepo保存
itemRepository.save(order);
Assert.assertEquals(1,orderRepository.count());
Assert.assertEquals(2,itemRepository.count());
//代码段2 使用itemRepo保存
itemRepository.save(items);
Assert.assertEquals(1,orderRepository.count());
Assert.assertEquals(2,itemRepository.count());
}
在该场景中,我们分别测试如下情况:
-
没有任何CascadeType设置
order可以被保存到数据库,但是两个Item却不能
-
单独在Order类的items属性上加入CascadeType.PERSIST
使用代码段1,order和items都可以被保存到数据库;使用代码段2,order和items都不能被保存到数据库
-
单独在Item类的order属性上加入CascadeType.PERSIST
使用代码段1,order可以被保存到数据库,items不可以被保存到数据库;使用代码段2,order和items都可以被保存到数据库
-
在Order和Item类中都使用CascadeType.PERSIST
使用代码段1,order和items都可以被保存到数据库;使用代码段2,order和items都可以被保存到数据库
结论:
由此可以知道,
在某个类的属性上使用CascadeType.PERSIST,对该类进行保存操作时,可以级连保存该类中此属性所对应的对象;
而对该类的属性对应的对象进行保存操作时,却不能保存该类(存在外键时,二者都不可保存)。
但是如果在该类和该类的属性所对应的类别中同时使用CascadeType.PERSIST,那么无论是从该类出发进行保存操作,还是从该类的属性对应的对象出发进行保存操作,都可以保存二者
删除数据(CascadeType.REMOVE)
现在有这样的场景,客户需要删除一个订单,那么订单中的订单项也需要一并删除,为了可以实现级连删除的效果,我们使用以下测试代码:
private Order order;
private List<Item> items = new ArrayList<Item>();
@Before
public void setUp(){
order = new Order();
order.setName("order1");
Item item1 = new Item();
item1.setName("item1_order1");
item1.setOrder(order);
Item item2 = new Item();
item2.setName("item2_order1");
item2.setOrder(order);
items.add(item1);
items.add(item2);
order.setItems(items);
orderRepository.save(order);
itemRepository.save(items);
}
@Test
public void testDelete(){
//代码段3
orderRepository.delete(order);
Assert.assertEquals(0, orderRepository.count());
Assert.assertEquals(0, orderRepository.count());
//代码段4
itemRepository.delete(items);
Assert.assertEquals(0, orderRepository.count());
Assert.assertEquals(0, itemRepository.count());
}
在该场景中,我们分别测试如下情况:
-
在Order和Item中都没有使用CascadeType.REMOVE
单独删除order对象是不成功的,这是由于数据库在item表中有基于order的外键约束。单独删除items可以成功的
-
在Order类的items属性上使用CascadeType.REMOVE
使用代码段3,通过Order对象的删除操作,可以级连删除order中items的Item对象(在删除过程中,会先删除items,然后再删除order);但使用代码段4,虽然items可以成功删除,但是其关联的order对象却不能级连删除
-
在Item类的order属性上使用CascadeType.REMOVE
使用代码段3, Order对象的删除操作是失败的,这是因为在存储item的表中有引用order表的外键;但是使用代码段4却可以成功的删除items及其级连的order对象。其过程是先更新items中引用的order的外键,设置items对order的引用为空值。然后删除items,然后再删除order~~(注意,如果items为多条,那么会先删除一条item,然后删除order,然后再删除其余的item)
-
在Order和Item中都使用CascadeType.REMOVE
使用代码段3和代码段4都可以成功,这表明,在二者都使用CascadeType.REMOVE时,既可以通过删除order,同时级连删除items;也可以通过删除items,同时级连删除order
结论:
通过以上的分析,可以了解到,在一般的业务场景中,需求基本是在删除order时同时级连删除items,但反过来,在删除items的时候同时也要求删除order却不一定适合业务场景。即使删除了所有和order相关的items,可能也需要保持住那个没有items的order。所以这里的建议是,最好不要在order和item双方中都同时使用CascadeType.REMOVE,即最好不要在关系的维护端(这里指Item类,因为item表中会有order的外键,所以item是关系的维护端)使用CascadeType.REMOVE
更新数据(CascadeType.MERGE)
在业务上,经常会有这样一种类似的需要:查找到了一个业务实体后,要更新该实体,同时也需要更新该实体所关联的其他业务实体。在我们的例子中就是,同时需要更新Order和其所关联的Item。我们使用如下测试代码:
private Order order;
private List<Item> items = new ArrayList<Item>();
@Before
public void setUp(){
order = new Order();
order.setName("order1");
Item item1 = new Item();
item1.setName("item1_order1");
item1.setOrder(order);
Item item2 = new Item();
item2.setName("item2_order1");
item2.setOrder(order);
items.add(item1);
items.add(item2);
order.setItems(items);
orderRepository.save(order);
itemRepository.save(items);
}
@Test
public void testUpdate(){
order.setName("order1_updated");
items.get(0).setName("item1_order1_updated");
items.get(1).setName("item2_order1_updated");
//代码段5
orderRepository.save(order);
Assert.assertEquals(1, orderRepository.count(new Specification<Order>(){
public Predicate toPredicate(Root<Order> root, CriteriaQuery<?> cq, CriteriaBuilder cb) {
return cb.equal(root.get("name").as(String.class), "order1_updated");
}
}));
Assert.assertEquals(1, itemRepository.count(new Specification<Item>() {
public Predicate toPredicate(Root<Item> root,CriteriaQuery<?> cq, CriteriaBuilder cb) {
return cb.equal(root.get("name").as(String.class), "item1_order1_updated");
}
}));
//代码段6
itemRepository.save(items);
Assert.assertEquals(1, itemRepository.count(new Specification<Item>() {
public Predicate toPredicate(Root<Item> root,CriteriaQuery<?> cq, CriteriaBuilder cb) {
return cb.equal(root.get("name").as(String.class), "item1_order1_updated");
}
}));
Assert.assertEquals(1, orderRepository.count(new Specification<Order>(){
public Predicate toPredicate(Root<Order> root, CriteriaQuery<?> cq, CriteriaBuilder cb) {
return cb.equal(root.get("name").as(String.class), "order1_updated");
}
}));
}
在该场景中,我们分别测试如下情况:
-
在Order和Item中都没有使用CascadeType.MERGE
使用代码段5,其测试结果表明更新Order成功,但是并没有级连更新items;使用代码段6,更新items成功,但并没有级连更新items所关联的order对象
-
单独在Order的items属性上使用CascadeType.MERGE
使用代码段5,其测试结果表明更新order成功,并且级连更新items也成功;使用代码段6,其测试结果表明,更新items成功,但是并没有级连更新order
-
单独在Item的属性order上使用CascadeType.MERGE
使用代码段5,其测试结果表明更新items时,可以级连更新其关联的order对象;使用代码段6,更新items成功,但是并没有级连更新items关联的order对象
-
在Order和Item中都使用CascadeType.MERGE
使用代码段5和代码段6都可以成功,这表明,在二者都使用CascadeType.MERGE时,既可以通过更新order,同时级连更新items;也可以通过更新items,同时更新order
结论:
通过以上的分析,可以了解到,通过使用CascadeType.MERGE,可以通过更新关系的一端对象,而同时更新关系令一端的数据
刷新数据(CascadeType.REFRESH)
这里刷新数据,是对应在这样的业务场景下:对于业务系统,一半会存在多个用户,如果用户A取得了order和其对应的items,并且对order和items进行了修改,同时用户B也做了如此操作,但是用户B先保存了,然后用户A保存时,需要先刷新order关联的items,然后再把用户A的变更更新到数据库。这中场景就对应了CascadeType.REFRESH的需求
FetchType
设定关联对象的加载策略
FetchType可选值意义与区别如下:
-
FetchType.LAZY: 懒加载,在访问关联对象的时候加载(即从数据库读入内存)
一般ManyToMany ,OneToMany关系中使用
-
FetchType.EAGER:立刻加载,在查询主对象的时候同时加载关联对象
一般OneToOne ,ManyToOne关系中使用