Spring Data : implémenter une couche d’accès aux données flexible et évolutive

Introduction

• Les différents types de base de données (SQL, NoSQL).

• L'exécution non bloquantes des opérations I/O.

• Le rôle d'un pool de connexions.

• Les transactions et les principes ACID.

• Le mapping objet / base de données.

• Présentation du pattern Repository et de Spring Data.

Mise en pratique: prise en main d'une application Spring (accès aux données, API REST, tests).

Les repositories Spring Data

• Le mapping des entités du modèle vers la base de données avec les annotations Spring.

• Les opérations create, read, update, delete.

• La pagination et le classement pour réaliser des requêtes paginées.

• Les requêtes par l'exemple pour les recherches multicritères.

• Les requêtes dérivées pour les recherches personnalisées.

• L'annotation @Query pour les requêtes natives.

• L'application des transactions.

• Les spécificités de deux déclinaisons de Spring Data: Spring Data JPA et Spring Data ElasticSearch.   

Mise en pratique: création de repositories JPA et ElasticSearch, utilisation de ces derniers dans une application backend.

 L'extension Spring Data REST

• Principe.

• Les projections pour contrôler la représentation des ressources.

• Les recherches.

• La gestion des erreurs et le mapping vers les codes HTTP.

• Les observateurs d'évènements.

Mise en pratique: utilisation de Spring Data REST pour exposer les repositories en REST.