Save vs SaveAndFlush в Spring Data JPA: особенности и сценарии

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите

Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы

Быстрый ответ

Метод save помещает объект в контекст персистентности, в то время как saveAndFlush делает то же самое, но также немедленно синхронизирует состояние с базой данных. Если вам важны мгновенная ответная реакция на события в базе данных, работа с триггерами, ограничениями, или незамедлительная доступность данных в текущей транзакции, то выбор в пользу saveAndFlush будет безусловно правильным.

Продемонстрирую на примере:

Java
Скопировать код
// save: сохраняемая сущность не сразу появляется в базе данных
// Приготовимся к важному действию!
YourEntity savedEntity = repository.save(entity);

// saveAndFlush: сущность моментально сохраняется в базе данных
// Действуем без промедления!
YourEntity flushedEntity = repository.saveAndFlush(entity);

Используя saveAndFlush, вы обеспечиваете немедленную проверку вносимых в базу данных изменений. Однако для массовых операций save применим эффективнее, так как он сокращает количество операций синхронизации с базой данных.

Кинга Идем в IT: пошаговый план для смены профессии

Примеры использования save и saveAndFlush

Понимание того, когда нужно применять методы save или saveAndFlush, напоминает искусство управления кораблём в море приложений.

Мгновенные изменения

Вот когда применение saveAndFlush становится неотъемлемым:

  • Системы реального времени: Время и актуальность информации особенно важны.
  • Интеграция приложений: Если ваша база данных связана с несколькими другими системами.
  • Триггеры баз данных: Если необходимо немедленное срабатывание триггера при добавлении сущности.

Отложенное взаимодействие с базой данных

С другой стороны, save идеально подходит, когда необходимы следующие действия:

  • Массовые операции: Используйте отсрочку для повышения производительности.
  • Проверка перед сохранением: Удостоверьтесь в корректности данных перед их конечной записью в базу данных.
  • Снижение нагрузки на базу данных: Минимизируйте количество операций для сокращения нагрузки на БД.

Погружение в детали

Рассмотрим подробные аспекты:

  • Вербализация и повторение: Синхронизация данных позволяет контролировать их корректную обработку базой данных.
  • Решение проблем с идентификацией: save возвращает ID для новых объектов, но flush обеспечивает их актуальность.
  • Поддержание целостности данных: Синхронизация обеспечивает актуальность и целостность данных.

Визуализация

Разница между методами может быть пояснена на примере твитов:

Markdown
Скопировать код
Представим, что вы пишете твит:

- Используя `.save()`, вы создаёте лишь черновик сообщения. 📝
  Ваш твит готов, но пока ещё не опубликован и ждёт своего времени.

      ["Черновики": 🐦, "..."]
      ["Лента": ]

- Используя `.saveAndFlush()`, вы тут же делаете твит доступным всем. 🚀
  Ваш твит мгновенно появляется в ленте.

      ["Черновики": ]
      ["Лента": 🐦]

saveТвит остаётся в черновиках. saveAndFlushТвит опубликован и доступен всем.

Лучшие практики для аккуратных операций с данными

Важность синхронизационных стратегий

Понимание синхронизационных стратегий — ключ к успеху:

  • AUTO (по умолчанию) : Автоматическая синхронизация происходит при ошибке запроса.
  • COMMIT: Синхронизация происходит после завершения транзакции.
  • ALWAYS: Принудительная синхронизация при каждом запросе, что может замедлить работу приложения.

Точность при работе с транзакциями

При работе с транзакциями важно:

  • Сочетание команд: Правильно расположите save и saveAndFlush в рамках транзакции.
  • Управление откатом: Операция flush не препятствует использованию отката для отмены изменений.

Осторожность при применении

При работе с методами нужно учитывать:

  • Влияние на производительность: Частое использование saveAndFlush может негативно сказаться на производительности приложения.
  • Блокировки в базе данных: Избегайте возможных проблем, связанных с задержками транзакций во время синхронизации.

Полезные материалы

  1. Spring Data JPA :: Spring Data JPA
  2. Начало работы | Доступ к данным с JPA
  3. Разница между save() и saveAndFlush() в Spring Data JPA
  4. IBM Developer
  5. Spring @Transactional – Изоляция, Распространение