iBATIS, Hibernate und JPA: Welches ist das Richtige für Sie?

Objektrelationales Mapping in Java ist ein heikles Geschäft, und Lösungen wie JDBC und Entity Beans stießen auf weniger als überwältigende Begeisterung. Seitdem ist eine neue Generation von ORM-Lösungen entstanden. Diese Tools ermöglichen eine einfachere Programmierung und eine engere Einhaltung der Ideale der objektorientierten Programmierung und der mehrstufigen Architekturentwicklung. Erfahren Sie, wie Hibernate, iBATIS und die Java Persistence API anhand von Faktoren wie Unterstützung der Abfragesprache, Leistung und Portabilität in verschiedenen relationalen Datenbanken verglichen werden.

In diesem Artikel stellen wir zwei der beliebtesten Open-Source-Persistenz-Frameworks vor und vergleichen sie, iBATIS und Hibernate. Wir diskutieren auch die Java Persistence API (JPA). Wir stellen jede Lösung vor und diskutieren ihre definierenden Eigenschaften sowie ihre individuellen Stärken und Schwächen in breiten Anwendungsszenarien. Anschließend vergleichen wir iBATIS, Hibernate und JPA anhand von Faktoren wie Leistung, Portabilität, Komplexität und Anpassungsfähigkeit an Änderungen des Datenmodells.

Wenn Sie ein Anfänger in Java-Programmierern sind, der mit Persistenzkonzepten noch nicht vertraut ist, dient das Lesen dieses Artikels als Einführung in das Thema und die beliebtesten Open Source-Persistenzlösungen. Wenn Sie mit allen drei Lösungen vertraut sind und einfach einen einfachen Vergleich wünschen, finden Sie ihn im Abschnitt "Vergleichen von Persistenztechnologien".

Beharrlichkeit verstehen

Persistenz ist ein Attribut von Daten, das sicherstellt, dass sie auch über die Lebensdauer einer Anwendung hinaus verfügbar sind. Bei einer objektorientierten Sprache wie Java stellt die Persistenz sicher, dass auf den Status eines Objekts auch dann zugegriffen werden kann, wenn die von ihm erstellte Anwendung nicht mehr ausgeführt wird.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um Ausdauer zu erreichen. Der traditionelle Ansatz für das Problem besteht darin, Dateisysteme zu verwenden, die die erforderlichen Informationen in Einfachdateien speichern. Es ist schwierig, große Datenmengen auf diese Weise zu verwalten, da die Daten auf verschiedene Dateien verteilt sind. Die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz ist auch bei Flatfile-Systemen ein Problem, da dieselben Informationen möglicherweise in verschiedenen Dateien repliziert werden. Das Suchen nach Daten in Einfachdateien ist zeitaufwändig, insbesondere wenn diese Dateien unsortiert sind. Außerdem bieten Dateisysteme eine eingeschränkte Unterstützung für den gleichzeitigen Zugriff, da sie die Datenintegrität nicht gewährleisten. Aus all diesen Gründen werden Dateisysteme nicht als gute Datenspeicherlösung angesehen, wenn Persistenz gewünscht wird.

Der heute gebräuchlichste Ansatz ist die Verwendung von Datenbanken, die als Repositorys für große Datenmengen dienen. Es gibt viele Arten von Datenbanken: relational, hierarchisch, netzwerkorientiert, objektorientiert usw. Diese Datenbanken bieten zusammen mit ihren Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) nicht nur eine Persistenzfunktion, sondern verwalten auch die persistierten Informationen. Relationale Datenbanken sind der am häufigsten verwendete Typ. Daten in einer relationalen Datenbank werden als Satz miteinander verbundener Tabellen modelliert.

Mit dem Aufkommen von Unternehmensanwendungen wurde die n-Tier-Architektur populär , die darauf abzielt, die Wartbarkeit zu verbessern, indem Präsentations-, Geschäfts- und datenbankbezogener Code in verschiedene Ebenen (oder Ebenen ) der Anwendung unterteilt wird. Die Schicht, die die Geschäftslogik und den Datenbankcode trennt, ist die Persistenzschicht , die die Anwendung unabhängig von der zugrunde liegenden Datenbanktechnologie hält. Mit dieser robusten Schicht muss sich der Entwickler nicht mehr um die Datenpersistenz kümmern. Die Persistenzschicht kapselt die Art und Weise, in der die Daten gespeichert und aus einer relationalen Datenbank abgerufen werden.

Java-Anwendungen verwendeten traditionell die JDBC-API (Java Database Connectivity), um Daten in relationalen Datenbanken zu speichern. Die JDBC-API verwendet SQL-Anweisungen zum Ausführen von CRUD-Vorgängen (Create, Read, Update und Delete). JDBC-Code ist in Java-Klassen eingebettet - mit anderen Worten, er ist eng mit der Geschäftslogik verbunden. Dieser Code basiert auch stark auf SQL, das nicht datenbankübergreifend standardisiert ist. Das macht die Migration von einer Datenbank in eine andere schwierig.

Die relationale Datenbanktechnologie betont Daten und ihre Beziehungen, während sich das in Java verwendete objektorientierte Paradigma nicht auf die Daten selbst konzentriert, sondern auf die Operationen, die mit diesen Daten ausgeführt werden. Wenn diese beiden Technologien zusammenarbeiten müssen, liegt daher ein Interessenkonflikt vor. Auch die objektorientierten Programmierkonzepte Vererbung, Polymorphismus und Assoziation werden in relationalen Datenbanken nicht behandelt. Ein weiteres Problem, das sich aus dieser Nichtübereinstimmung ergibt, tritt auf, wenn benutzerdefinierte Datentypen, die in einer Java-Anwendung definiert sind, relationalen Datenbanken zugeordnet werden, da letztere nicht die erforderliche Typunterstützung bieten.