Road to the Cloud (1) : NoSQL / Hibernate OGM (Object/Grid Mapper)
Le 2015-02-27 a connu le lancement de la version stable du framework Hibernate pour les bases de données NoSQL appelé Hibernate OGM le but est de porté la facilité de développement JPA au monde NoSQL ainsi les développeurs familiarisés avec JPA n'aurons aucun problème à changer de cape.
Le pourquoi : une scalabilité horizontale et évolutivité.
Le pourquoi : une scalabilité horizontale et évolutivité.
- Un schéma flexible capable d'accepter les changements plus facilement (Evolution).
- Un système facilement distribué sur plusieurs serveurs. (le besoin supplémentaire en stockage ou en montée en charge se traduit simplement par l’ajout de nouveaux serveurs).
Donc si vous visez de porter votre application vers le cloud et d'avoir des milliers d'utilisateurs (Données) a moindre coût le choix du NoSQL est obligatoire.
L'architecture Hibernate OGM permet l'utilisation des requêtes JP-QL en les transformant en requêtes DataStore donc le développeur n'aura pas a écrire des requête NoSQL, donc même réutiliser l'existant.
La définition des beans avec annotations JPA/EJB3 reste la même sauf l'introduction de hibernate search qui pourra aussi être un autre moyen de recherche.
Exemple de requête JP-QL simple :
EntityManager emSearch = emf.createEntityManager();
Query query = emSearch.createQuery("from Data d where d.name like :name")
.setParameter("name", "XXX%");
Exemples de requête DataStore Ex: MongoDB:
- Update du montant :
db.Data.update({ "_id" : NumberLong(351) },{ "$set" : { "montant" : "1" } },false, false )
- Delete par ID :
db.Data.remove({ "_id" : NumberLong(143) })
- Recherche Par ID :
db.Data.find({ "_id" : NumberLong(143) })
- Insert des données :
db.Data.insert({"_id" : NumberLong(131300),"montant" : "0.16364626911022928101857587535050697624683380126953125","description" : "Description2134956245","name" : "Name170565634","date" : ISODate("2015-04-17T10:36:46.583Z"),"parent_id" : NumberLong(13118),"rows" : [NumberLong(13123),NumberLong(13122),NumberLong(13125),NumberLong(13124),NumberLong(13127),NumberLong(13126),NumberLong(13129),NumberLong(13128),NumberLong(13119),NumberLong(13121),NumberLong(13120)]})
- Recherche par champs Name :
db.Data.find({ '$query' : { "name" : "Name-414524582" , "_id" : NumberLong(13) }})
- Recherche ID >13 et ID < 130 :
db.Data.find({ '$query' : { "_id" : { $gt: NumberLong(13), $lt: NumberLong(130) } }})
- Recherche par objet incorporé :
db.Data.find({"location.y" : "Y-400967006"} )
Les bases de données suivantes sont supportées : couchDb, mongodb, ehcache, infinispan, neo4j.
Pour l'exemple nous allons utilisé la base données MongoDB :
- Installation MongoDB : http://docs.mongodb.org/manual/installation/
Pour la visualisation les données le plugin eclipse MonjaDB :
- Installation MonjaDB : http://marketplace.eclipse.org/content/monjadb
Le Fichier Persistence.xml :
Télécharger l'exemple : Test APP
