Seminar Spring Boot – Datenzugriff mit Spring Data JPA

Inhaltsverzeichnis

• Seminarprofil
• Lernziele
• Schwerpunkte
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Vorkenntnisse

Seminarprofil

Relationaler Datenzugriff ist häufig der langlebigste Teil einer Geschäftsanwendung. Das Seminar zeigt, wie Spring Data JPA und Hibernate so eingesetzt werden, dass Domänenmodell, Datenbankmodell und Transaktionsgrenzen nachvollziehbar zusammenarbeiten.

Neben komfortablen Repository-Funktionen werden typische Fehlentwicklungen wie unkontrolliertes Lazy Loading, N+1-Abfragen, übergroße Aggregate und unklare Transaktionsgrenzen systematisch untersucht. Datenbankmigrationen und realitätsnahe Integrationstests sind Bestandteil des durchgängigen Beispiels.

Lernziele

• JPA-Entitäten, Beziehungen und Werttypen fachlich sinnvoll modellieren
• Spring-Data-Repositories, abgeleitete Abfragen und explizite Queries einsetzen
• Transaktionsgrenzen, Flush-Verhalten und Persistence Context kontrollieren
• Performanceprobleme wie N+1, unnötige Loads und ineffiziente Schreibvorgänge erkennen
• Optimistic und Pessimistic Locking passend zum Konfliktmodell auswählen
• Schemaänderungen und Datenbanktests reproduzierbar automatisieren

Schwerpunkte

Autokonfiguration und Datenquellen

• DataSource, Connection Pool und JPA-Autokonfiguration
• Umgebungsabhängige Konfiguration und sichere Zugangsdaten
• Schemaerzeugung versus versionierte Migrationen

Domänenmodell und Mapping

• Entity-Identität, Lebenszyklus und Value Objects
• Beziehungen, Kaskaden, Orphan Removal und Fetch-Strategien
• Embeddables, Converter, Vererbung und Auditing

Repositories und Abfragen

• Repository-Hierarchie und fachlich zugeschnittene Schnittstellen
• Derived Queries, JPQL, native SQL, Specifications und Projections
• Paging, Sorting, Entity Graphs und Query Hints

Transaktionen und Konsistenz

• Deklarative Transaktionen und Propagation
• Isolation, Flush, Dirty Checking und Rollback-Regeln
• Optimistisches und pessimistisches Sperren

Performance und Diagnose

• N+1-Probleme, Fetch Joins und Batch Fetching
• Schreiboptimierung, Batching und große Datenmengen
• SQL-Protokollierung, Statistiken und messbare Optimierung

Migrationen und Tests

• Versionierte Datenbankmigrationen mit Flyway oder Liquibase
• Repository-Tests, Test Slices und transaktionale Testgrenzen
• Realistische Integrationstests mit Testcontainers

Praxisübungen

1. Eine relationale Datenbank anbinden und Migrationen für das Ausgangsschema erstellen.
2. Ein Aggregat mit Entitäten, Beziehungen und Wertobjekten modellieren.
3. Repositories mit abgeleiteten Abfragen, Projections und Specifications implementieren.
4. Transaktionsgrenzen für einen mehrstufigen Geschäftsfall definieren und testen.
5. Ein N+1-Problem reproduzieren, messen und mit geeigneter Fetch-Strategie beheben.
6. Optimistic Locking für konkurrierende Änderungen integrieren.
7. Datenbankintegrationstests mit einem kurzlebigen Container automatisieren.

Zielgruppe und Vorkenntnisse

Zielgruppe: Java- und Spring-Entwicklung, Backend-Entwicklung, Softwarearchitektur und technische Projektleitung mit Verantwortung für relationale Datenmodelle.

Vorkenntnisse: Gute Java-Kenntnisse, Grundlagen von Spring Boot sowie SQL- und Datenbankgrundkenntnisse. Erste JPA-Erfahrung ist hilfreich, aber nicht zwingend.