第3回 データベースと連携させよう! 連載最終回は、前回作成したショッピングサイトの注文機能とデータベースを連携させます。 前回は、注文機能のユースケースを考え、それぞれのユースケースについて実装を行い、RESTful Webサービスを作成しました。今回はそこにデータベースを組み合わせて、もう一歩進んだ実践的なRESTful Webサービス構築の解説にするつもりです。 なお、データベースにはMySQL、ORMにはMyBatisという構成で進めたいと思います。 事前準備 事前にMySQLのインストールを済ませておいてください。インストールするバージョンは「5.1.62」にしました。筆者は、mysql-5.1.62-osx10.6-x86_64.dmgをインストールしています。紙面の都合上、インストール方法は割愛します。 インストールが済んだら、データベースを作成しておきます。下記のコマンドは
UNIVERSITY OF CALIFORNIA, IRVINE Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures DISSERTATION submitted in partial satisfaction of the requirements for the degree of DOCTOR OF PHILOSOPHY in Information and Computer Science by Roy Thomas Fielding 2000 Dissertation Committee: Professor Richard N. Taylor, Chair Professor Mark S. Ackerman Professor David S. Rosenblum
Doma の Entity を JAX-RS で JSON/XML 化できないという話。 Doma がjava.util.Date 使えない JAX-RS が内部で利用している JAXB は java.sql.Date/Timestamp を変換できない Doma が java.util.Date 使えないのも少しだけ不満なのですが、これは JAXB の問題ですね。 解決方法 Doma の制約は回避方法がないので、JAXB の XMLAdaptor を書いて解決します。 java.sql.Date 用 package adaptor; import javax.xml.bind.annotation.adapters.XmlAdapter; public class SqlDateAdaptor extends XmlAdapter<java.util.Date, java.sql.Dat
ビジネスに役立つ AI をお届けします 来栖川電算は AI 技術の研究開発から応用まで幅広いサービスを提供する名古屋工業大学発ベンチャー(2003 年設立)です。未踏ソフトウェア創造事業の採択者やソフトウェア分野の様々なコンテストの入賞者が在籍しています。最先端の AI 技術だけでなく、膨大な高品質データを生み出す技術、ハードウェアの限界性能を引き出す実装技術、高品質なソフトウェアを実現する設計技術にも定評があります。 手軽に使える様々な認識エンジン 来栖川電算の認識エンジンを活用すれば、センサーデータに埋め込まれた意味を手軽に抽出できます。種類ごとに用意された認識エンジンは教師データや設定を変えるだけで様々なタスクへ応用できます。Linux・Android・iOS 用のライブラリ、WebAPI、コマンドラインツールなどプログラマフレンドリーな SDK を提供しています。トレーニングやコン
海外に行くと、既に REST対SOAPの決着は付いている[1](エンタープライズでもコンシューマでも)ように見えるのだが、日本国内で話していると、まだまだ混乱しているようだ。さながら2009年ごろの状況を見るようだ。そこで、今日は RESTに関わる誤解について、幾つか書いてみたいと思う。(殴り書きだが、あんまり聞かれるのでFAQとして。なお、以下の多くは、[2] サービスステーション:RESTの詳細でより詳細に書かれている。) 誤解1. RESTはマッシュアップ用のプロトコルで、サーバ間通信には適さないのではないか? どこからこのような誤解が来ているのか理解に苦しむ。ひょっとすると、RESTはHTTPベースということが、ブラウザとWebサーバのやり取りという風に誤って捉えられているのかもしれない。 もちろん間違いである。 ブラウザとWebサーバとの間同様、サーバからサーバへの通信にもHTT
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