| Keyword | Sample | JPQL snippet |
|---|---|---|
And |
findByLastnameAndFirstname |
… where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 |
Or |
findByLastnameOrFirstname |
… where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2 |
Is,Equals |
findByFirstname,findByFirstnameIs,findByFirstnameEquals |
… where x.firstname = 1? |
Between |
findByStartDateBetween |
… where x.startDate between 1? and ?2 |
LessThan |
findByAgeLessThan |
… where x.age < ?1 |
LessThanEqual |
findByAgeLessThanEqual |
… where x.age <= ?1 |
GreaterThan |
findByAgeGreaterThan |
… where x.age > ?1 |
GreaterThanEqual |
findByAgeGreaterThanEqual |
… where x.age >= ?1 |
After |
findByStartDateAfter |
… where x.startDate > ?1 |
Before |
findByStartDateBefore |
… where x.startDate < ?1 |
IsNull |
findByAgeIsNull |
… where x.age is null |
IsNotNull,NotNull |
findByAge(Is)NotNull |
… where x.age not null |
Like |
findByFirstnameLike |
… where x.firstname like ?1 |
NotLike |
findByFirstnameNotLike |
… where x.firstname not like ?1 |
StartingWith |
findByFirstnameStartingWith |
… where x.firstname like ?1 (parameter bound with appended %) |
EndingWith |
findByFirstnameEndingWith |
… where x.firstname like ?1 (parameter bound with prepended %) |
Containing |
findByFirstnameContaining |
… where x.firstname like ?1 (parameter bound wrapped in %) |
OrderBy |
findByAgeOrderByLastnameDesc |
… where x.age = ?1 order by x.lastname desc |
Not |
findByLastnameNot |
… where x.lastname <> ?1 |
In |
findByAgeIn(Collection<Age> ages) |
… where x.age in ?1 |
NotIn |
findByAgeNotIn(Collection<Age> age) |
… where x.age not in ?1 |
True |
findByActiveTrue() |
… where x.active = true |
False |
findByActiveFalse() |
… where x.active = false |
IgnoreCase |
findByFirstnameIgnoreCase |
… where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1) |
通过解析方法名创建查询
通过前面的例子，读者基本上对解析方法名创建查询的方式有了一个大致的了解，这也是 Spring Data JPA 吸引开发者的一个很重要的因素。该功能其实并非 Spring Data JPA 首创，而是源自一个开源的 JPA 框架 Hades，该框架的作者 Oliver Gierke 本身又是 Spring Data JPA 项目的 Leader，所以把 Hades 的优势引入到 Spring Data JPA 也就是顺理成章的了。
框架在进行方法名解析时，会先把方法名多余的前缀截取掉，比如 find、findBy、read、readBy、get、getBy，然后对剩下部分进行解析。并且如果方法的最后一个参数是 Sort 或者 Pageable 类型，也会提取相关的信息，以便按规则进行排序或者分页查询。
在创建查询时，我们通过在方法名中使用属性名称来表达，比如 findByUserAddressZip ()。框架在解析该方法时，首先剔除 findBy，然后对剩下的属性进行解析，详细规则如下（此处假设该方法针对的域对象为 AccountInfo 类型）：
- 先判断 userAddressZip （根据 POJO 规范，首字母变为小写，下同）是否为 AccountInfo 的一个属性，如果是，则表示根据该属性进行查询；如果没有该属性，继续第二步；
- 从右往左截取第一个大写字母开头的字符串（此处为 Zip），然后检查剩下的字符串是否为 AccountInfo 的一个属性，如果是，则表示根据该属性进行查询；如果没有该属性，则重复第二步，继续从右往左截取；最后假设 user 为 AccountInfo 的一个属性；
- 接着处理剩下部分（ AddressZip ），先判断 user 所对应的类型是否有 addressZip 属性，如果有，则表示该方法最终是根据 “AccountInfo.user.addressZip” 的取值进行查询；否则继续按照步骤 2 的规则从右往左截取，最终表示根据 “AccountInfo.user.address.zip” 的值进行查询。
可能会存在一种特殊情况，比如 AccountInfo 包含一个 user 的属性，也有一个 userAddress 属性，此时会存在混淆。读者可以明确在属性之间加上 “_” 以显式表达意图，比如 “findByUser_AddressZip()” 或者 “findByUserAddress_Zip()”。
在查询时，通常需要同时根据多个属性进行查询，且查询的条件也格式各样（大于某个值、在某个范围等等），Spring Data JPA 为此提供了一些表达条件查询的关键字，大致如下：
- And — 等价于 SQL 中的 and 关键字，比如 findByUsernameAndPassword(String user, Striang pwd)；
- Or — 等价于 SQL 中的 or 关键字，比如 findByUsernameOrAddress(String user, String addr)；
- Between — 等价于 SQL 中的 between 关键字，比如 findBySalaryBetween(int max, int min)；
- LessThan — 等价于 SQL 中的 “<“，比如 findBySalaryLessThan(int max)；
- GreaterThan — 等价于 SQL 中的”>”，比如 findBySalaryGreaterThan(int min)；
- IsNull — 等价于 SQL 中的 “is null”，比如 findByUsernameIsNull()；
- IsNotNull — 等价于 SQL 中的 “is not null”，比如 findByUsernameIsNotNull()；
- NotNull — 与 IsNotNull 等价；
- Like — 等价于 SQL 中的 “like”，比如 findByUsernameLike(String user)；
- NotLike — 等价于 SQL 中的 “not like”，比如 findByUsernameNotLike(String user)；
- OrderBy — 等价于 SQL 中的 “order by”，比如 findByUsernameOrderBySalaryAsc(String user)；
- Not — 等价于 SQL 中的 “！ =”，比如 findByUsernameNot(String user)；
- In — 等价于 SQL 中的 “in”，比如 findByUsernameIn(Collection<String> userList) ，方法的参数可以是 Collection 类型，也可以是数组或者不定长参数；
- NotIn — 等价于 SQL 中的 “not in”，比如 findByUsernameNotIn(Collection<String> userList) ，方法的参数可以是 Collection 类型，也可以是数组或者不定长参数；