Spring JDBC-তে ResultSetExtractor একটি ইন্টারফেস যা JDBC ResultSet থেকে ডেটা পড়তে এবং এটি Java অবজেক্টে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। যখন একাধিক রেকর্ড বা জটিল ডেটা রিটার্ন করতে হয়, তখন ResultSetExtractor অনেক সুবিধা প্রদান করে। এটি সাধারণত যখন আপনি একাধিক রেকর্ড থেকে ডেটা একত্রিত করতে চান বা একটি কাস্টম অবজেক্ট তৈরি করতে চান, তখন ব্যবহৃত হয়।
Spring JDBC-তে ResultSetExtractor ব্যবহার করলে আমরা সহজেই একটি ResultSet থেকে ডেটা বের করে একটি কাস্টম অবজেক্টে রূপান্তর করতে পারি। এটি যখন একাধিক রেকর্ড একত্রিত করতে বা একাধিক টেবিল থেকে ডেটা নিয়ে কাজ করতে হয়, তখন বেশি কার্যকর।
ResultSetExtractor ইন্টারফেসের একটি মেথড আছে:
extractData(ResultSet rs): এটি একটি ResultSet আর্গুমেন্ট হিসেবে নেয় এবং একটি অবজেক্ট রিটার্ন করে।ধরা যাক, আমাদের একটি Employee টেবিল আছে যার মধ্যে id, name, salary ফিল্ড রয়েছে। আমরা ResultSetExtractor ব্যবহার করে Employee অবজেক্টের একটি লিস্ট তৈরি করব।
প্রথমে, Spring JDBC ডিপেনডেন্সি যুক্ত করুন (যদি না থাকে)।
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-jdbc</artifactId>
<version>5.3.24</version> <!-- সর্বশেষ সংস্করণ নিশ্চিত করতে Maven Repository থেকে চেক করুন -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context</artifactId>
<version>5.3.24</version>
</dependency>
প্রথমে, আমরা Employee ক্লাস তৈরি করি যা ডেটাবেসের Employee টেবিলের রেকর্ডের প্রতিনিধিত্ব করবে।
public class Employee {
private int id;
private String name;
private double salary;
// Getter এবং Setter মেথড
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public double getSalary() {
return salary;
}
public void setSalary(double salary) {
this.salary = salary;
}
}
এখন আমরা ResultSetExtractor ইন্টারফেস ইমপ্লিমেন্ট করে একটি কাস্টম ক্লাস তৈরি করব যা ResultSet থেকে Employee অবজেক্টের লিস্ট রিটার্ন করবে।
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class EmployeeResultSetExtractor implements ResultSetExtractor<List<Employee>> {
@Override
public List<Employee> extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
List<Employee> employeeList = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
Employee employee = new Employee();
employee.setId(rs.getInt("id"));
employee.setName(rs.getString("name"));
employee.setSalary(rs.getDouble("salary"));
employeeList.add(employee);
}
return employeeList;
}
}
এখানে, extractData() মেথডটি ResultSet থেকে Employee অবজেক্টের একটি লিস্ট তৈরি করছে। ResultSet থেকে একে একে প্রতিটি রেকর্ড নিয়ে, একটি Employee অবজেক্ট তৈরি করা হচ্ছে এবং সেটিকে employeeList তে যুক্ত করা হচ্ছে।
এখন, আমরা JdbcTemplate ব্যবহার করে SQL কোয়েরি চালিয়ে ResultSetExtractor থেকে Employee লিস্ট বের করব।
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
@Component
public class EmployeeDAO {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Autowired
public EmployeeDAO(DataSource dataSource) {
this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
}
// সমস্ত Employee পড়ার জন্য
public List<Employee> getAllEmployees() {
String sql = "SELECT * FROM Employee";
return jdbcTemplate.query(sql, new EmployeeResultSetExtractor());
}
}
এখানে, jdbcTemplate.query() মেথডে SQL কোয়েরি এবং ResultSetExtractor পাস করা হয়েছে, যা ডেটাবেস থেকে Employee রেকর্ডগুলি বের করে এবং List<Employee> রিটার্ন করে।
এখন, Main ক্লাসে আমরা EmployeeDAO ব্যবহার করে ডেটাবেস থেকে Employee রেকর্ডগুলো পড়ব।
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;
import java.util.List;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Spring কনটেক্সট ইনিশিয়ালাইজ করা
AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(DataSourceConfig.class);
EmployeeDAO employeeDAO = context.getBean(EmployeeDAO.class);
// সমস্ত Employee পড়া
List<Employee> employees = employeeDAO.getAllEmployees();
// Employee রেকর্ড প্রিন্ট করা
employees.forEach(employee -> System.out.println(employee.getId() + " - " + employee.getName() + " - " + employee.getSalary()));
context.close();
}
}
এটি আপনার DataSource কনফিগারেশন, যেমন HikariCP বা Tomcat Connection Pool দ্বারা কনফিগার করা হবে। আগের উদাহরণে দেখানো কনফিগারেশনটি ব্যবহার করুন।
ResultSetExtractor খুব কার্যকর। এটি একাধিক রেকর্ড থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে সাহায্য করে।ResultSetExtractor একটি ভাল পছন্দ।ResultSetExtractor ব্যবহার করা সহজ এবং সুবিধাজনক।ResultSetExtractor Spring JDBC-তে ডেটা রূপান্তরের একটি শক্তিশালী উপায়।JdbcTemplate.query() মেথডের মাধ্যমে ResultSetExtractor ব্যবহার করা হয়, যা ResultSet থেকে ডেটা বের করে কাস্টম অবজেক্টে রূপান্তর করে।ResultSetExtractor Spring JDBC-এর একটি ইন্টারফেস, যা ডেটাবেসের একটি ResultSet থেকে কাস্টম অবজেক্ট তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়। এটি জটিল এবং কাস্টমাইজড ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হয়, যেখানে একটি RowMapper যথেষ্ট নয়।
public interface ResultSetExtractor<T> {
T extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException;
}
ধরা যাক, আমাদের একটি টেবিল orders রয়েছে যেখানে অর্ডার এবং প্রোডাক্টের সম্পর্ক রয়েছে। আমরা একটি নেস্টেড অবজেক্ট তৈরি করতে চাই যেখানে প্রতিটি অর্ডারের জন্য প্রোডাক্ট লিস্ট থাকবে।
orders| order_id | product_name | quantity |
|---|---|---|
| 1 | Laptop | 2 |
| 1 | Mouse | 5 |
| 2 | Keyboard | 3 |
| 2 | Monitor | 1 |
import java.util.List;
public class Order {
private int orderId;
private List<Product> products;
// Getters and Setters
public int getOrderId() {
return orderId;
}
public void setOrderId(int orderId) {
this.orderId = orderId;
}
public List<Product> getProducts() {
return products;
}
public void setProducts(List<Product> products) {
this.products = products;
}
}
public class Product {
private String productName;
private int quantity;
// Getters and Setters
public String getProductName() {
return productName;
}
public void setProductName(String productName) {
this.productName = productName;
}
public int getQuantity() {
return quantity;
}
public void setQuantity(int quantity) {
this.quantity = quantity;
}
}
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class OrderResultSetExtractor implements ResultSetExtractor<List<Order>> {
@Override
public List<Order> extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
Map<Integer, Order> orderMap = new HashMap<>();
while (rs.next()) {
int orderId = rs.getInt("order_id");
Order order = orderMap.get(orderId);
if (order == null) {
order = new Order();
order.setOrderId(orderId);
order.setProducts(new ArrayList<>());
orderMap.put(orderId, order);
}
Product product = new Product();
product.setProductName(rs.getString("product_name"));
product.setQuantity(rs.getInt("quantity"));
order.getProducts().add(product);
}
return new ArrayList<>(orderMap.values());
}
}
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource;
import java.util.List;
public class ResultSetExtractorExample {
public static void main(String[] args) {
// DataSource Configuration
DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database");
dataSource.setUsername("your_username");
dataSource.setPassword("your_password");
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
String query = "SELECT order_id, product_name, quantity FROM orders";
// Execute query with ResultSetExtractor
List<Order> orders = jdbcTemplate.query(query, new OrderResultSetExtractor());
// Print orders
for (Order order : orders) {
System.out.println("Order ID: " + order.getOrderId());
for (Product product : order.getProducts()) {
System.out.println(" Product: " + product.getProductName());
System.out.println(" Quantity: " + product.getQuantity());
}
}
}
}
Order ID: 1
Product: Laptop
Quantity: 2
Product: Mouse
Quantity: 5
Order ID: 2
Product: Keyboard
Quantity: 3
Product: Monitor
Quantity: 1
ResultSetExtractor একটি শক্তিশালী ইন্টারফেস যা Spring JDBC-তে জটিল ডেটা ম্যাপিং সহজ করে।
Spring JDBC-তে ResultSetExtractor একটি ইন্টারফেস, যা ডাটাবেসের ResultSet থেকে কাস্টম অবজেক্ট তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়। এটি একাধিক রেকর্ড বা জটিল ডাটা স্ট্রাকচারকে ম্যানিপুলেট করার জন্য কার্যকর।
ResultSetExtractor ব্যবহার তখনই সুবিধাজনক, যখন:
RowMapper যথেষ্ট না হয়।@FunctionalInterface
public interface ResultSetExtractor<T> {
T extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException;
}
query() মেথডে ResultSetExtractor ব্যবহার করা।ধরি, আমাদের একটি টেবিল রয়েছে:
CREATE TABLE users (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100),
age INT
);
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class UserResultSetExtractor implements ResultSetExtractor<List<User>> {
@Override
public List<User> extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException {
List<User> users = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
User user = new User();
user.setId(rs.getInt("id"));
user.setName(rs.getString("name"));
user.setEmail(rs.getString("email"));
user.setAge(rs.getInt("age"));
users.add(user);
}
return users;
}
}
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public List<User> getAllUsers() {
String sql = "SELECT * FROM users";
return jdbcTemplate.query(sql, new UserResultSetExtractor());
}
}
public class User {
private int id;
private String name;
private String email;
private int age;
// Getters and Setters
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getEmail() {
return email;
}
public void setEmail(String email) {
this.email = email;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "User [id=" + id + ", name=" + name + ", email=" + email + ", age=" + age + "]";
}
}
ধরি, আমাদের দুটি টেবিল রয়েছে:
users টেবিল:
CREATE TABLE users (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100)
);
orders টেবিল:
CREATE TABLE orders (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id INT,
order_details VARCHAR(255),
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class UserOrderResultSetExtractor implements ResultSetExtractor<Map<String, List<String>>> {
@Override
public Map<String, List<String>> extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException {
Map<String, List<String>> userOrders = new HashMap<>();
while (rs.next()) {
String userName = rs.getString("name");
String orderDetails = rs.getString("order_details");
userOrders.computeIfAbsent(userName, k -> new ArrayList<>()).add(orderDetails);
}
return userOrders;
}
}
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public Map<String, List<String>> getUserOrders() {
String sql = "SELECT u.name, o.order_details FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id";
return jdbcTemplate.query(sql, new UserOrderResultSetExtractor());
}
}
| ফিচার | ResultSetExtractor | RowMapper |
|---|---|---|
| ব্যবহার | জটিল বা কাস্টম ডেটা স্ট্রাকচার প্রসেস করার জন্য উপযোগী। | প্রতিটি রেকর্ড সহজভাবে একটি অবজেক্টে ম্যাপ করতে। |
| রিটার্ন টাইপ | একাধিক রেকর্ড বা জটিল ডেটা স্ট্রাকচার রিটার্ন করতে পারে। | সাধারণত একটি রেকর্ডের অবজেক্ট রিটার্ন করে। |
| প্রসেসিং | ResultSet সম্পূর্ণ প্রসেস করার স্বাধীনতা দেয়। | প্রতিটি রেকর্ড প্রসেস করে। |
Spring JDBC-এর ResultSetExtractor জটিল ডেটা প্রসেস করার জন্য একটি অত্যন্ত কার্যকর টুল। যদি আপনার ডাটাবেস স্ট্রাকচার জটিল হয় বা একাধিক টেবিলের সাথে কাজ করতে হয়, তাহলে ResultSetExtractor ব্যবহার করে আপনি সহজেই ডেটা প্রসেস করতে পারেন।
ResultSetExtractor Spring JDBC-তে ব্যবহৃত একটি ইন্টারফেস, যা জটিল SQL কুয়েরি থেকে ডেটা প্রসেস এবং রিটার্ন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি এমন ক্ষেত্রে উপযোগী যেখানে ডেটাবেস থেকে রিলেশনাল ডেটা প্রসেস করতে হয় এবং একাধিক টেবিল থেকে ডেটা নিয়ে আসা হয়।
T extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessExceptionResultSet থেকে ডেটা প্রসেস করে একটি কাস্টম অবজেক্ট বা ডেটা কাঠামো রিটার্ন করে।public class Order {
private int id;
private String customerName;
private List<OrderItem> items;
// Getters, Setters, and Constructor
}
public class OrderItem {
private int id;
private String productName;
private int quantity;
// Getters, Setters, and Constructor
}
SELECT o.id AS order_id, o.customer_name,
i.id AS item_id, i.product_name, i.quantity
FROM orders o
JOIN order_items i ON o.id = i.order_id
WHERE o.id = ?;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class OrderResultSetExtractor implements ResultSetExtractor<Order> {
@Override
public Order extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
Order order = null;
List<OrderItem> items = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
if (order == null) {
// প্রথম রেকর্ডে অর্ডার অবজেক্ট তৈরি
order = new Order(
rs.getInt("order_id"),
rs.getString("customer_name"),
items
);
}
// প্রতিটি অর্ডার আইটেম প্রসেস
OrderItem item = new OrderItem(
rs.getInt("item_id"),
rs.getString("product_name"),
rs.getInt("quantity")
);
items.add(item);
}
return order;
}
}
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
public class OrderRepository {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
public OrderRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
}
public Order getOrderById(int orderId) {
String sql = "SELECT o.id AS order_id, o.customer_name, " +
"i.id AS item_id, i.product_name, i.quantity " +
"FROM orders o " +
"JOIN order_items i ON o.id = i.order_id " +
"WHERE o.id = ?";
return jdbcTemplate.query(sql, new OrderResultSetExtractor(), orderId);
}
}
public class MainApp {
public static void main(String[] args) {
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(/* DataSource Configuration */);
OrderRepository orderRepository = new OrderRepository(jdbcTemplate);
Order order = orderRepository.getOrderById(1);
System.out.println("Order ID: " + order.getId());
System.out.println("Customer Name: " + order.getCustomerName());
System.out.println("Items:");
order.getItems().forEach(item ->
System.out.println(item.getProductName() + " - Quantity: " + item.getQuantity())
);
}
}
| Feature | ResultSetExtractor | RowMapper |
|---|---|---|
| ব্যবহার | জটিল ডেটা প্রসেসিং | সাধারণ ফ্ল্যাট ডেটা প্রসেসিং |
| রিটার্ন টাইপ | কাস্টম অবজেক্ট বা স্ট্রাকচার | একক অবজেক্ট বা রেকর্ড লিস্ট |
| কাস্টম লজিক | কাস্টম লজিক লিখা সহজ | সীমিত কাস্টম লজিক |
| নেস্টেড ডেটা | নেস্টেড ডেটা ম্যাপিং সহজ | জটিল ম্যাপিং সম্ভব নয় |
Spring JDBC-তে ResultSetExtractor জটিল কুয়েরি থেকে ডেটা প্রসেস এবং কাস্টম অবজেক্ট তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় পদ্ধতি। এটি বিশেষত নেস্টেড বা সম্পর্কযুক্ত ডেটার ক্ষেত্রে কার্যকর। তবে সাধারণ কাজের জন্য RowMapper সহজতর এবং উপযোগী। ResultSetExtractor ব্যবহার করে ডেটা প্রসেসিং সম্পূর্ণরূপে ডেভেলপারের নিয়ন্ত্রণে থাকে, যা বৃহৎ এবং জটিল অ্যাপ্লিকেশনে সহায়ক।
Spring JDBC-তে ResultSetExtractor একটি ইন্টারফেস, যা জটিল ডাটাবেস অপারেশনের জন্য ব্যবহার করা হয়। এটি ডাটাবেস থেকে রিট্রাইভ করা ResultSet এর উপর কাস্টম প্রক্রিয়াকরণ করার জন্য একটি সুবিধাজনক পদ্ধতি সরবরাহ করে।
ResultSetExtractor একটি ফাংশনাল ইন্টারফেস যা শুধুমাত্র একটি মেথড সরবরাহ করে:
T extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException;
JdbcTemplate API এর সাথে সহজেই ইন্টিগ্রেটেড।RowMapper যথেষ্ট নয়, তখন ResultSetExtractor ব্যবহৃত হয়।ধরা যাক আমাদের একটি employees টেবিল রয়েছে:
CREATE TABLE employees (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
department VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10, 2)
);
আমরা ResultSetExtractor ব্যবহার করে একটি তালিকা তৈরি করব যেখানে প্রত্যেক ডিপার্টমেন্টের অধীনে কাজ করা সকল কর্মচারী থাকবে।
কোড:
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Service
public class EmployeeService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public Map<String, List<String>> getEmployeesByDepartment() {
String sql = "SELECT name, department FROM employees";
return jdbcTemplate.query(sql, new ResultSetExtractor<Map<String, List<String>>>() {
@Override
public Map<String, List<String>> extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
Map<String, List<String>> departmentMap = new HashMap<>();
while (rs.next()) {
String department = rs.getString("department");
String name = rs.getString("name");
departmentMap.putIfAbsent(department, new ArrayList<>());
departmentMap.get(department).add(name);
}
return departmentMap;
}
});
}
}
ফলাফল:
যদি টেবিলের ডাটা এই রকম হয়:
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (1, 'John Doe', 'HR', 50000);
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (2, 'Jane Smith', 'IT', 60000);
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (3, 'Bob Johnson', 'HR', 45000);
তাহলে মেথডটি রিটার্ন করবে:
{
"HR": ["John Doe", "Bob Johnson"],
"IT": ["Jane Smith"]
}
ধরা যাক, আপনি প্রতিটি ডিপার্টমেন্টের জন্য টোটাল সেলারি এবং কর্মচারীদের সংখ্যা খুঁজছেন।
কোড:
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Service
public class DepartmentStatsService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public Map<String, Map<String, Object>> getDepartmentStats() {
String sql = "SELECT department, COUNT(*) AS employee_count, SUM(salary) AS total_salary FROM employees GROUP BY department";
return jdbcTemplate.query(sql, new ResultSetExtractor<Map<String, Map<String, Object>>>() {
@Override
public Map<String, Map<String, Object>> extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
Map<String, Map<String, Object>> statsMap = new HashMap<>();
while (rs.next()) {
String department = rs.getString("department");
int employeeCount = rs.getInt("employee_count");
double totalSalary = rs.getDouble("total_salary");
Map<String, Object> stats = new HashMap<>();
stats.put("employee_count", employeeCount);
stats.put("total_salary", totalSalary);
statsMap.put(department, stats);
}
return statsMap;
}
});
}
}
ফলাফল:
যদি টেবিলের ডাটা এই রকম হয়:
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (1, 'John Doe', 'HR', 50000);
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (2, 'Jane Smith', 'IT', 60000);
INSERT INTO employees (id, name, department, salary) VALUES (3, 'Bob Johnson', 'HR', 45000);
তাহলে মেথডটি রিটার্ন করবে:
{
"HR": {
"employee_count": 2,
"total_salary": 95000.0
},
"IT": {
"employee_count": 1,
"total_salary": 60000.0
}
}
| প্যারামিটার | ResultSetExtractor | RowMapper |
|---|---|---|
| ব্যবহার ক্ষেত্র | একাধিক রেকর্ড থেকে জটিল প্রসেসিং প্রয়োজন। | প্রতিটি রেকর্ডকে একটি অবজেক্টে ম্যাপ করা। |
| রিটার্ন টাইপ | কাস্টম ডাটা টাইপ রিটার্ন করে। | একটি লিস্ট বা একক অবজেক্ট রিটার্ন করে। |
| লজিকের জটিলতা | জটিল ডাটা প্রসেসিং সহজ। | সাধারণ ডাটা ম্যাপিং-এর জন্য আদর্শ। |
Spring JDBC-তে ResultSetExtractor এমন পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা হয় যেখানে একাধিক রেকর্ড বা জটিল ডাটা প্রসেসিং প্রয়োজন। এটি ডাটাবেস থেকে রিট্রাইভ করা ডাটার উপর সম্পূর্ণ কাস্টম প্রক্রিয়াকরণ করার স্বাধীনতা প্রদান করে। সহজ ডাটা ম্যাপিং-এর জন্য RowMapper যথেষ্ট হলেও, জটিল ডাটা লজিক ইমপ্লিমেন্ট করার জন্য ResultSetExtractor একটি শক্তিশালী টুল।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
