本文介绍了如何编写能够处理现有数据库数据的 Java 应用程序，而无需编写单行SQL(或类似语言)代码，也无需浪费时间将所有的内容组合在一起。在您的应用程序准备就绪之后，您可以通过添加两行代码，使用in-JVM-acceleration加速性能。
本文，我们使用Speedment框架，可以直接从数据库模式生成代码，并可以自动将Java STREAM s生成SQL，您可以使用Java编写代码。
示例数据库
我们使用的示例数据库是Sakila。它有 Film （影片）, Actor（演员）, Category（类别）等表格，下载地址： 。
步骤一：连接数据库
我们使用 Speedment Initializer 配置pom.xml文件，点击下载后，将得到一个带有自动生成Main.java文件的项目文件夹。
然后，解压文件夹zip.，打开命令行，然后转到pO.xml文件所在的位置。输入以下命令：
mvn speedment:tool
Speedment将被启动，会提示您输入授权码。选择“Start Free”，您将获得免费许可。然后便可以连接数据库开始使用。
步骤二：生成代码
当数据库开始加载schema data时，便可以点击”Generate”生成完整的Java域模型。
步骤三：编写应用程序代码
步骤二中还会自动生成一个Speedment的生成器。打开Main.java文件，将main()方法中的代码替换成以下代码：
SakilaApplication app = new SakilaApplication build er()
.withPassword("sakila-password") // Replace with your own password
.build();
接下来，我们将编写一个打印出所有影片的应用程序。当然这只是一个小程序，我们还要对其进行改进。
// Obtains a FilmManager that allows us to
// work with the "film" table
FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);
// Create a stream of all films and print
// each and every film
films.stream()
. forEach (System.out::println);
运行时，Java stream将自动生成SQL。为了查看SQL代码，需要修改Application Builder，并使用STREAM日志类型开启日志记录。
SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
.withPassword("sakila-password")
.withLogging(ApplicationBuilder.LogType.STREAM)
.build();
以下是运行应用程序时的SQL代码：
SELECT
`film_id`,` TITLE `,`description`,`release_year`,
`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,`last_update`
FROM
`sakila`.`film`,
values:[]
SQL代码会因您选择的数据库类型而异（例如MySQL，MariaDB，PostgreSQL，Oracle，MS SQL Server，DB2，AS400等），且这些变化都是自动的。
上面的代码将产生以下输出（简洁为主）
FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
FilmImpl { filmId = 2, title = ACE GOLDFINGER, ..., length = 48, ...}
FilmImpl { filmId = 3, title = ADAPTATION HOLES, ..., length = 50, ...}
...
步骤四：使用 过滤器
Speedment流包括过滤器在内的所有流操作。假设我们只想过滤掉那些超过60分钟的影片，可以通过以下代码来实现：
films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .forEach(System.out::println);
生成SQL:
SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`, `last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?), values:[60]
生成输出:
FilmImpl { filmId = 1, title = ACADEMY DINOSAUR, ..., length = 86, ... }
FilmImpl { filmId = 4, title = AFFAIR PREJUDICE, ..., length = 117, ...}
FilmImpl { filmId = 5, title = AFRICAN EGG, ... length = 130, ...}
可以通过组合过滤器来创建更复杂的表达式，如下所示：
films.stream() .filter( Film.LENGTH.greaterThan(60).or(Film.LENGTH.lessThan(30)) ) .forEach(System.out::println);
这将回收掉那些不到30分钟或者超过一小时的影片。这时检查您的日志文件，您将发现这个流已生成SQL。
步骤五：定义元素的顺序
默认情况下，出现在流中的元素是未被定义的。想要定义一个特定顺序，您需要将SORTED（）操作应用到这样的流：
films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .sorted(Film.TITLE) .forEach(System.out::println);
生成SQL
SELECT
`film_id`,`title`,`description`,`release_year`,
`language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`,
`length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`,
`last_update`
FROM
`sakila`.`film`
WHERE
(`length` > ?)
ORDER BY
`length` ASC ,
values:[60]
生成输出:
FilmImpl { filmId = 77, title = BIRDS PERDITION,..., length = 61,...}
FilmImpl { filmId = 106, title = BULWORTH COMMANDMENTS,..., length = 61,}
FilmImpl { filmId = 114, title = CAMELOT VACATION,..., length = 61,..}
...
您还可以组合多种分类机来定义主顺序、次顺序等。
films.stream() .filter(Film.LENGTH.greaterThan(60)) .sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.reversed())) .forEach(System.out::println);
这将按照LENGTH顺序（升序）和TITLE顺序（降序）对影片元素进行排序。您可以对数量字段进行任意组合。
注意：如果您按升序组成两个或两个以上字段时，你应该使用.comparator(). I.e.字段方法。例如：sorted(Film.LENGTH.thenComparing(Film.TITLE.comparator()))。
步骤六：避免大对象块（Large Object Chunks）
人们一般会对结果进行分页来避免使用不必要的大对象块（Large Object Chunks）。假设我们希望在每页看到50个元素，我们可以通过以下代码来实现：
private static final int PAGE_SIZE = 50;
public static <T> Stream<T> page(
Manager<T> manager,
Predicate<? super T> predicate,
Comparator<? super T> comparator,
int pageNo
) {
return manager.stream()
.filter(predicate)
.sorted(comparator)
.skip(pageNo * PAGE_SIZE)
.limit(PAGE_SIZE);
}
该方法可以使用任意过滤器对任意表进行随意排序。
例如，调用：
page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3)
将回收掉那些超过60分钟的影片流，并按照第三页的标题进行排序(即，跳过150部影片并显示以下50部影片)。
生成SQL
SELECT `film_id`,`title`,`description`,`release_year`, `language_id`,`original_language_id`,`rental_duration`,`rental_rate`, `length`,`replacement_cost`,`rating`,`special_features`, `last_update` FROM `sakila`.`film` WHERE (`length` > ?) ORDER BY `title` ASC LIMIT ? OFFSET ?, values:[60, 50, 150]
生成输出
FilmImpl { filmId = 165, title = COLDBLOODED DARLING, ... length = 70,...}
FilmImpl { filmId = 166, title = COLOR PHILADELPHIA, ..., length = 149... }
FilmImpl { filmId = 167, title = COMA HEAD, ... length = 109,...}
...
同样，如果我们使用了另一种数据库类型，那么SQL代码就会不同。
步骤七: In-JVM-Memory加速
由于您在初始化程序中使用了标准配置，所以In-JVM-memory加速在POM.XML文件中就被启动。如果要激活应用程序中的加速，只需要将初始代码修改成如下代码：
SakilaApplication app = new SakilaApplicationBuilder()
.withPassword("sakila-password")
.withBundle(InMemoryBundle.class)
.build();
// Load data from the database into an in-memory snapshot
app.getOrThrow(DataStoreComponent.class).load();
现在，表流将直接在RAM中被提供，而不是生成SQL查询。内存索引也将加速过滤、排序和跳过。内存表和索引都储存在堆外，避免了垃圾回收的延迟。
