简介

Spring Data 是spring的一个子项目，包含了一揽子具体数据库的子模块。本意是最具体的数据库进行封装，抽象一层更简单好用的模板，省去开发者配置、调试的时间，而把时间真正用在业务逻辑开发上。

特色：

• 强大的数据存储层和优秀的对象映射（ORM）
• 实现领域对象（Domain Object）且带有基础属性
• 支持透明的审计（创建时间、更新时间）
• 可以跟Spring轻松的整合，基于注解或者XML
• 与SpringMVC的控制器整合有高级特性
• 跨数据源持久化（实验特性）

小编注：

可以看出，大部分的特性并不是特别吸引我们。

引入spring data，特别是在spring boot之后，最大的好处就是简化了配置。

换句话说，几个注解，几行yml配置，一套数据源就整合进来了。省去了查询官方手册的时间。

支持范围

• JDBC ： 就是我们学习java最开始用的，也是大部分orm框架的底层
• JPA ： 国外更喜欢使用的ORM框架，国内使用Mybatis的更多。
• LDAP : 即LDAP，不解释
• REDIS ： 数据结构或者叫KV存储，普遍被使用
• MONGODB ： 文档数据库王者
• CASANDDRA / GEMFIRE / SOLR ： 列式数据库、spring母公司pivotal的增强版redis 、lucene上层的搜索服务器
• 其他：支持Elasticsearch 、Neo4j 等存储，且有大量开源扩展

可以看出，国外的开发者其实与国内的喜好不完全一致。

orm我们喜欢mybatis，而国外使用jpa和hibernate的明显更多，mybatis份额很小。（参见stackoverflow调查）

列式数据库，我们hbase 相较 cassandra 用的更多。

一些云厂商、小厂商的数据库，我们几乎不会使用。

使用套路

spring data 这套组合实际上成熟度只能说一般般，但是使用起来确实方便。

配置几个注解。声明启用xxx 数据源；

配置几行yml。配置具体使用的连接参数；

spring data 会提供一个 xxxSessionFactory / xxxTemplate ，里面已经封装好了你想要的常见CRUD方法，业务上直接 @Autowired 引入即可。

但是。。。

一般的中小型项目，在时间紧迫、没有复杂需求的情况下，使用Spring data 没有任何问题。但是spring data 也不是完美的，主要有以下几个问题：

1. spring 对数据库进行的2次封装，细节未必符合预期

拿elasticseach为例，官方加起来有多种java客户端，区分 high-level client 和 low-level client ，spring 选择的不一定是你想要的。统一管理的方法，为了抽象的需要，性能上不一定说的过去。

2. spring 封装的方法未必够用

拿redis为例，如果需要一些 lua脚本操作、pipeline操作、循环 scan操作， spring 封装的template常常是不够用的，对象序列化的方式也不一定习惯。 到头来还得自己使用官方 jedis 客户端实现

3. 版本冲突

spring 、 springboot 、springdata 、数据库的客户端 4者其实是有一定关系的。

低版本的springboot 可能不支持高版本的springdata ， 当你的数据库（如 hbase）需要高版本客户端时，引入springdata 可能会导致被迫的springboot版本升级；

另外springdata 的版本必然是落后官方客户端的。

也是因此，一般有一定规模的企业，都会有自己封装的客户端，且在数据库版本上限定。减少开发和运维的适配工作。

小编本人所处的项目尝尝有用到一些高级功能或者定制功能（因为高并发对性能比较看重）。

因此都是使用官方的 redis、kafka、mongodb、hbase、es 客户端。但是这件事并不绝对，封装客户端使之更好用可能会花费一定的时间。