使用jpa在postgresql数据库中创建主键自增表

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
简介: jpa依赖 org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa org.
  1. jpa依赖
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.data/spring-data-jpa -->
    <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
        </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.data/spring-data-jpa -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.data</groupId>
        <artifactId>spring-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
  1. domain类
package com.hikvison.test.pgtest.entity;

import java.io.Serializable;

import javax.persistence.*;


import lombok.Data;

/**
 * 测试pg数据库的一些性能
 * 1. 主键自增
 * 2. 高并发锁机制
 * 
 * @date 2018年8月28日 下午7:23:17
 */
@Data
@Entity
@Table(name="test_pg_wushan")
public class TestEntity implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 2672553622864930471L;
    @Id
    @SequenceGenerator(sequenceName="test_sequence", name="abc" )
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.SEQUENCE,generator="abc")
    @Column(name="id")
    private Integer id;
    @Column(name="test_name")
    
    private String name;
    @Transient  
    private Integer version;
}
  1. repository类
package com.hikvison.test.pgtest.repository;

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

import com.hikvison.test.pgtest.entity.TestEntity;

public interface TestRepository extends JpaRepository<TestEntity, Long> {

}
  1. controller类
package com.hikvison.test.pgtest.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import com.hikvison.test.pgtest.entity.TestEntity;
import com.hikvison.test.pgtest.repository.TestRepository;

/**
 * 测试用contro
 * 
 * @date 2018年8月28日 下午7:35:25
 */

@Controller
public class TeatController {
    @Autowired
    TestRepository r ;
    
    @RequestMapping("/")
    @ResponseBody
    public String test1(){
        return "hello";
    }
    
    @RequestMapping("/save")
    @ResponseBody
    public String test2(){
        TestEntity te = new TestEntity();
        te.setName(System.currentTimeMillis()+"");
        r.save(te);
        return "success";
    }
}

增加数据库链接信息,数据库驱动,spring boot依赖,启动运行即可.

实现主键自增解析:

  1. 在domain类中,使用了
    @Id
    @SequenceGenerator(sequenceName="test_sequence", name="abc" )
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.SEQUENCE,generator="abc")
    @Column(name="id")
    private Integer id;

其中:
1) test_sequence:数据库中的序列名,如果不存在,会创建,初始值为1,步长为1(postgresql和oracle一样,依赖序列实现主键的自增)
2)@SequenceGenerator,注意使用此注解声明序列.

有个问题:
我测试的表主键编号从50开始的,没弄清楚为什么.

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 PostgreSQL
把PostgreSQL的表导入SQLite
把PostgreSQL的表导入SQLite
19 0
|
2月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
成都晨云信息技术完成阿里云PolarDB数据库产品生态集成认证
近日,成都晨云信息技术有限责任公司(以下简称晨云信息)与阿里云PolarDB PostgreSQL版数据库产品展开产品集成认证。测试结果表明,晨云信息旗下晨云-站群管理系统(V1.0)与阿里云以下产品:开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL版(V11),完全满足产品兼容认证要求,兼容性良好,系统运行稳定。
|
3天前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之在使用 DataWorks 数据集成同步 PostgreSQL 数据库中的 Geometry 类型数据如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
11 0
|
3天前
|
分布式计算 关系型数据库 大数据
MaxCompute产品使用合集之怎么才可以将 PostgreSQL 中的 geometry 空间类型字段同步到 MaxCompute 或另一个 PostgreSQL 数据库
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
【专栏】将 PostgreSQL 迁移到 MySQL 数据库
【4月更文挑战第29天】本文探讨了PostgreSQL数据库向MySQL迁移的过程、挑战及策略。迁移步骤包括评估规划、数据导出与转换、创建MySQL数据库、数据导入。挑战包括数据类型不匹配、函数和语法差异、数据完整性和性能问题。应对策略涉及数据类型映射、代码调整、数据校验和性能优化。迁移后需进行数据验证、性能测试和业务验证,确保顺利过渡。在数字化时代,掌握数据库迁移技能对技术人员至关重要。
|
3天前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB产品使用合集之修改 PolarDB 表字符集,主要考虑哪些因素
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
|
3天前
|
运维 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB产品使用合集之在选择分布式数据库时,主要考虑是什么
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
|
5天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【专栏】MySQL vs. PostgreSQL:选择适合你的开源数据库
【4月更文挑战第27天】MySQL与PostgreSQL是两大主流开源数据库,各有特色。MySQL注重简单、便捷和高效,适合读操作密集场景,而PostgreSQL强调灵活、强大和兼容,擅长并发写入与复杂查询。MySQL支持多种存储引擎和查询缓存,PostgreSQL则具备扩展性、强事务支持和高可用特性。选择时应考虑项目需求、团队技能和预期收益。
|
8天前
|
SQL 关系型数据库 API
从API获取数据并将其插入到PostgreSQL数据库:步骤解析
使用Python处理从API获取的数据并插入到PostgreSQL数据库:安装`psycopg2`,建立数据库连接,确保DataFrame与表结构匹配,然后使用`to_sql`方法将数据插入到已存在的表中。注意数据准备、权限设置、性能优化和安全处理。
|
10天前
|
关系型数据库 OLAP 分布式数据库
「杭州*康恩贝」4月26日PolarDB开源数据库沙龙,开启报名!
4月26日周五,PolarDB开源社区联合康恩贝将共同举办开源数据库技术沙龙,本次沙龙我们邀请了众多数据库领域的专家,期待大家的参与!
「杭州*康恩贝」4月26日PolarDB开源数据库沙龙,开启报名!