H2 をデータベースに指定した場合、spring.jpa.hibernate.ddl-auto を create にしてもテーブルが作成されない現象 - Qiita
#概要 Spring Boot にて AuditorAware の機能を使用して作成日、更新日を設定していましたが、通常の SQL 実行時においてもデフォルト値として現在日時を設定するために columnDefinition にて既定値を設定するよう設定した結果、H2 データベースにテーブルが作成されなくなる現象が発生しました。 なお、MYSQL をデータベースに指定した場合、正常にテーブルが作成される動作になりました。 @MappedSuperclass @EntityListeners(AuditingEntityListener.class) @Getter public class Audit implements Serializable { @CreatedBy private String createdBy; @CreatedDate @Column(nullable =
我々はいかにして技術選択を間違えたのか？ 2016 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
どうも！アプリケーション基盤チームの横田(@yokotaso)です！ kintoneなどで利用していたJavaフレームワークのSeasarのEOLに伴い、S2Daoからの脱却を試みたのですが、パフォーマンス問題や障害を発生させてしまうなど問題を多々発生させてしまいました。 同じ過ちを繰り返さないという強い決意のもと、今回の失敗をブログで公開いたします。 失敗をあえて公開する点で斬新かつ濃いブログ記事となっております！ 失敗体験の公開は恥だが役に立つ！ 移行先の選定の失敗 移行先として選定したプロダクトは Hibernate*1です。 Hibernateを選んだ理由としては Spring Framework を選定した Spring Frameworkで Interface + アノテーションでプログラミングするならSpring Data JPA が有力 JPAに準拠したのORMの中でも、H
JavaでのDBのテストデータ作成はDbSetupが楽 - Qiita
Javaでのデータベースのテストデータ作成にはDBUnitがよく使われますが、自分はDbSetupをオススメします。 DbSetup なぜDBUnitがイマイチなのか 自分も最初はDBUnitを使ってたのですが、以下の理由からしっくり来ませんでした。 DBを使ったテストでは少量のデータを使うことが多い ホワイトボックステストで大量のデータを使うことはほとんどなく、単一または複数のテーブルに対して、少量のデータを用意するケースがほとんどです。なので、テストごとにファイル(XML or Excel)を用意するのは面倒です。 テストコードとデータが分離している テストデータを外部ファイルに保存するため、テストコードとテストデータが分離してしまっています。そのため、何をテストしているのかが分かり辛いです。 そこでDbSetup そこで見つけたのがDbSetupです。DbSetupはテストデータをJ
DBUnitを使うと簡潔にユニットテスト用のDBを用意できました - Qiita
ネットの検索結果でチラチラとは見ていたのですが、この度初めて自分でもDBUnitを使ってみました。ネット上のサンプルコードをほとんどそのまま実行しただけですが、私の手元でも簡単にユニットテスト用のDBとデータを準備することができました。 従来、H2 DatabaseはRunScriptで初期化用のスキーマを流し込んでいたのですが、これならJDBCドライバを選ばない気がします。 ※ 他のJDBCドライバでH2 DatabaseのINIT=RunScript相当の機能が可能なのか知りません。 ##環境 DBUnit 2.5.1 JUnit 4.12 ユニットテストのコード（パクリですが） 以下のような感じです。Excelファイルもデータソースとして使える点は、仕事でプログラムを作る人にとってかなりのアドバンテージな気がします。 import java.io.File; import org.j
eclipse + MySQL + JUnit + DBUnit で単体テスト - Qiita
事の起こり テストをしないでいることに耐えられず、むしゃくしゃしてやった。 反省はしているが後悔はしていない。 各種ダウンロード Pleiades All in One(Eclipse 4.4 Luna)1 諸般の事情によりUltimate Full Edition MySQL用のJDBCドライバ2 Platform Independent-ZIP Archiveをダウンロード このサイト3の下半分を参考にした JUnit/DBUnit関係のライブラリ ここ4を見ながらやればOK 取得したjarファイルは基本的にpleiades/eclipse/pluginsフォルダに入れて、プロジェクトごとにビルドパスを通している もっとうまいやり方があるのかもしれないのであとで探す データベースの準備 pleiades/xamppにあるsetup_zampp.batを実行 zampp_control.
5.2. データベースアクセス（JPA編） — TERASOLUNA Global Framework Development Guideline 1.0.0.publicreview documentation
関連エンティティのfetch方法を指定する設定値をデフォルト値から変更した方がよいケースの具体例について。
「Java8でRDBMSつくったよ」on JJUG CCC - きしだのHatena
JJUG CCC 2014 Springでのプレゼン資料です。 少しだけ修正してます。 Java8でRDBMS作ったよ from なおき きしだ ソースはこちら kishida/sqlparser · GitHub 使ってるライブラリ JParsec - Home Project Lombok あと、プレゼンでは紹介できなかったけど参考資料 いまのところ日本語でRDBMSの仕組みを説明してる唯一の本かも。あまり深くはとりあげてないけど、読みやすいのでおすすめ。このプレゼンでも参考にしてます。 RDBMS解剖学 よくわかるリレーショナルデータベースの仕組み (DB Magazine Selection) 作者: 鈴木幸市,藤塚勤也出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2005/02/22メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 88回この商品を含むブログ (26件) を見る
DB unit testing with dbUnit, JSON, HSQLDB and JUnit Rules
domain driven design, apache isis, restful objects, naked objects, agile, tdd In this week’s run of my TDD course, I thought it would be interesting to write a little fixture to make it easier to use dbUnit. My original thought was just to teach dbUnit about JSON, but it turns out that Lieven Doclo has done that already. So I decided to go a step further and also combine dbUnit with JUnit Rules,
Java Persistence/Relationships - Wikibooks, open books for an open world
1.3.1 Example of a cascaded one to one relationship annotations
Java Unit Testing
This trail is about unit testing in Java. Unit testing means testing the smaller units of your application, like classes and methods. The reason you test your code is to prove to yourself, and perhaps to the users / clients / customers, that your code works. Unit tests are typically automated, meaning once they are implemented, you can run them again and again. That is, your computer can run them
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
About DbUnit
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Redgate Flyway - Automate database deployments across teams and technologies
Introduction to Java Persistence API
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Hibernate 入門記 - koichik
http://real-creation.com/memo/2007/04/db_javainsert25.html