Postgresql Hibernate 6 JSON 예제

Postgresql Hibernate 6 JSON 예

이 예제는 PostgreSQL 및 Hibernate 6을 사용하여 JSON 데이터를 저장하고 검색하는 것을 보여줍니다. JSONB 열이있는 간단한

엔티티를 사용하여 제품 세부 사항을 저장합니다. PostgreSQL 데이터베이스 설정과 최대 절전 모드 프로젝트가 구성되어 있다고 가정합니다.

먼저 Product 엔티티를 정의 해 봅시다. 결정적으로, 당신은 JSONB에 대한 특별한 최대 절전 모드 주석이 필요하지 않습니다. 최대 절전 모드는

속성 덕분에 자동으로 처리합니다.

마지막으로, Product :

import javax.persistence.*;

@Entity
@Table(name = "products")
public class Product {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(columnDefinition = "jsonb")
    private String details; // Using String to represent JSONB

    // Getters and setters
    public Long getId() { return id; }
    public void setId(Long id) { this.id = id; }
    public String getDetails() { return details; }
    public void setDetails(String details) { this.details = details; }
}

를 저장하고 검색하는 샘플 코드는 기본 사용법을 보여줍니다. 자리 표시자를 실제 데이터베이스 자격 증명으로 바꾸고 파일로의 경로를 조정해야합니다. 키는 엔티티 매핑에서 를 사용 하여이 열을 JSONB로 취급해야한다고 동 최대 절전 모드를 알려주는 것입니다.

Postgresql을 사용하여 JSON 데이터를 효율적으로 저장하고 검색 할 수 있습니까?

JSONB 사용 :
• PostgreSQL의 JSONB 데이터 유형은 성능에 중요합니다. JSON 유형과 달리 인덱싱 및 쿼리에 최적화되었습니다. 최대 절전 모드 엔티티 매핑에 항상 를 사용하십시오. 인덱싱 : JSONB 열에서 적절한 인덱스를 만듭니다. 전체 JSONB 열을 색인화하는 대신 인덱스 유형을 사용하여 특정 JSONB 경로에서 인덱스를 만듭니다. 예를 들어, JSONB 데이터 내의 columnDefinition = "jsonb" 필드에 의해 자주 쿼리되면 SQL에서 이와 같은 색인을 사용할 수 있습니다.
이를 통해 PostgreSQL이 해당 JSONB 필드 내에서 특정 값을 효율적으로 검색 할 수 있습니다. 이 인덱스는 데이터의 하위 집합 만 포함하여 JSONB 데이터의 특정 부분 만 필요할 때 쿼리 성능을 향상시킵니다.
• 최적화 된 쿼리 : , 및 유사한 함수를 절대적으로 필요하지 않은 한 쿼리를 사용하지 마십시오. 이러한 기능은 JSON 데이터를 행으로 확장함에 따라 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 대신, JPQL 또는 Criteria API 쿼리 내에서 직접 우편 GRESQL의 JSONB 연산자 (, , GIN, 등)를 활용하십시오. name 대규모 운영의 경우 를 사용하여 JSON 데이터를 사용하여 JSON 데이터를 효율적으로 업데이트하십시오. 이는 데이터베이스 라운드 트립의 수를 최소화합니다. CREATE INDEX idx_product_name ON products USING gin((details->>'name')); 데이터 정규화 :
JSONB는 유연성을 제공하는 반면, 일부 데이터가 개별 테이블로 정규화되어야하는지 고려하십시오. 지나치게 크거나 복잡한 JSONB 데이터는 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
• JSON 열을 Hibernate 6 및 PostgreSQL을 사용하여 JSON 열을 Java 객체에 매핑하는 모범 사례는 무엇입니까? JSON 열을 동급 6 및 PostgresQL에 대한 JSON 열을 맵핑하기위한 JSON 열을 맵핑하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다.기본 JSONB 매핑 :
  예제에서 알 수 있듯이, 가장 간단하고 종종 가장 효율적인 접근법은 JSONB 열을 Java 엔티티에서
  • 또는 (Jackson 라이브러리에서)에 직접 매핑하는 것입니다. 이것은 불필요한 객체 매핑 오버 헤드를 피합니다. 이것은 유연성이 필요하고 빈번한 부분 쿼리를 수행 할 때 이상적입니다. String 사용자 정의 유형 : JsonNode보다 복잡한 JSON 구조의 경우 사용자 정의 hibernate userType를 만들 수 있습니다. 이를 통해 JSONB 데이터의 특정 부분을 Java 객체에 매핑하여 유형 안전성을 제공하고 특정 시나리오의 쿼리 성능을 개선 할 수 있습니다.
  임베디드 객체 :
  • JSON 데이터가 일관되게 사용되는 잘 정의 된 구조를 나타내는 경우 JAVA Entity 내에서 임베디드 개체 또는 수집 된 객체를 사용하는 것을 고려하십시오. 이렇게하면 유형의 안전성이 향상되고 쿼리를 단순화 할 수 있지만 조심스럽게 관리하지 않으면 데이터 중복성을 유발할 수 있습니다. 오버 매핑을 피하십시오. JSONB의 모든 단일 필드를 Java 코드에서 직접 액세스 할 필요가 없다면 JSONB의 모든 단일 필드를 JAVA 필드에 매핑하지 마십시오. 오버 맵핑은 불필요한 복잡성과 성능 오버 헤드로 이어질 수 있습니다.
  Hibernate 6을 사용하여 PostgreSQL에서 JSON 데이터로 작업 할 때 성능 고려 사항이 있습니까? 문서는 쿼리 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. JSONB 데이터를 상대적으로 간결하게 유지하고 불필요한 정보를 저장하지 마십시오.
  • 쿼리 선택성 : 제대로 설계되지 않은 쿼리는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수있어 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 인덱스를 효과적으로 사용하고 PostgreSQL의 JSONB 연산자를 활용하여 JSONB 데이터의 특정 부분을 대상으로합니다.
  인덱스 전략 :
  • 오른쪽 인덱스 유형 (GIN 또는 브린)을 선택하고 JSONB 데이터 내에서 인덱스 된 경로를 신중하게 고려하여 쿼리 성능을 최적화합니다. 너무 인계를 피하십시오. 이는 쓰기 작업이 느려질 수 있으므로 데이터베이스 구성 : PostgreSQL 데이터베이스 서버가 충분한 리소스 (CPU, 메모리, 디스크/O)로 예상되는 부하를 처리하기에 적절하게 구성되어 있는지 확인하십시오. 각 쿼리에 대한 데이터베이스 연결.
  캐싱 :
  자주 액세스하는 데이터에 대한 데이터베이스 액세스를 줄이기 위해 적절한 캐싱 전략 (예 : 두 번째 레벨 캐시)을 구현하십시오. 모니터링 및 프로파일 링을 사용하여 응용 프로그램의 성능을 모니터링하고 프로파일 링크 및 프로파일 링크를 모니터링합니다. 쿼리 및 데이터 구조. 쿼리 실행 계획을 이해하는 것은 성능 튜닝에 중요합니다

위 내용은 Postgresql Hibernate 6 JSON 예제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!