0. 阅读完本文你将会学会
- 什么是软删除？
- 如何考量是否使用软删除
- 如何在Spring里实现软删除
1. 前言
我们在开发程序的过程中，会遇到一个常见的需求——删除表中的数据。
但是有时候，业务需求要求不能永久删除数据库中的数据。比如一些敏感信息，我们需要留着以方便做历史追踪。
这个时候，我们便会用到软删除。
那么什么是软删除？什么时候才能使用它？在本文中，笔者将会带你学习软删除以及如何用Spring Data JPA实现它。
2. 什么是软删除（Soft Delete）？
2.1 软删除的概念
软删除（Soft Delete）是相对于硬删除（Hard Delete）来说的，它又可以叫做逻辑删除或者标记删除。
这种删除方式并不是真正地从数据库中把记录删除，而是通过特定的标记方式在查询的时候将此记录过滤掉。虽然数据在界面上已经看不见，但是数据库还是存在的。
2.2 软删除的实现方式
- 添加布尔类型的字段
添加类似于is_deleted或者is_active或者is_archived的布尔型字段，以此来标记是否删除。
- 添加时间戳字段
添加类似于deleted_at的时间戳字段，null表示未删除，非null则表示已经删除，也能获取删除的时间。
- 将软删除的数据插入到另一个表中。
举个例子，order表会有一个相应的order_deleted表，在删除order表中的数据，将数据复制到order_deleted表中。
在以上三种方式中，第1种方式算是最普遍的，也较为简单；
第2种方式虽然对于第1种方式会更加严谨一点，因为它可以获取准确的删除时间。但是第2种方式在查询的性能方面却是比较差的，因为null值会导致全表扫描，导致查询效率大打折扣。
我们可以混用第1种和第2种方式，只用第1种方式来做条件，再用第2种方式的删除时间做补充。
第3种方式，思路与前两种方式完全不同，当数据量大的时候，我们可以考虑采用这一策略。
2.3 是否采用软删除的考量
其实在业务逻辑中采用“删除”这个词是不准确的。
比如说，我们“删除”某种产品的时候其实是指我们“停售”了。可能以后不会再卖这种产品了，顾客搜索也不会看见这种商品，但是管理仓库的人暂时还需要管理它的库存。
所以，“删除”是不准确的说法，只是为了图方便。
按照Udi Dahan的解读来看：
- 订单不是被删除的，而是被“取消”的，订单取消得太晚，还会产生花费；
- 员工不是被删除的，而是被“解雇”的或者“退休”的。还有相应的补偿金要处理；
- 职位不是被删除的，是被“填补”的（或者招聘申请被驳回）。
真实的世界并不是级联的
假设市场部要从商品目录中删除一样商品，那是不是说所有包含了该商品的旧订单都要一并消失？再级联下去，这些订单对应的所有发票也要删除吗？就这么一步步删下去，是不是公司的损益报表也要重做了？
这样看起来明显不合理吧。
那我们在实际的业务逻辑中是否采用软删除？
软删除的好处显而易见，它是一味后悔药，利于历史追踪或者为了审计目的（History tracking or audit）。
当然软删除也有弊端，不利于数据库性能（主要针对关系型数据库）的提升，可能会产生大量的冗余数据。
如果我们不需要，请不要画蛇添足，当我们需要的时候，请考虑业务的数据量和读写方式。
当需要软删除的时候，我们设置一个状态字段，用来表示数据是否还有效。当然，我们也可以采用一个拥有多重状态的字段：有效、停用、取消、弃置等等。我们可以借助这样一个状态字段来回溯过去的字段，以此进行分析。
3. 在Spring中实现软删除
在Spring Data JPA的帮助下，实现软删除变得非常简单。我们只需要添加一些注释即可。
现在让我们来看看如何实现这一功能：
3.1 实体类Product
清单3.1.1 实体类Product
package com.jayxu.mydemo.persistence.entity;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Table;
@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
private long id;
private String name;
private double price;
private String description;
private boolean isDeleted = Boolean.FALSE;
// getter setter methods
}
在上面这段代码中，我们添加了一个布尔类型的属性——isDeleted用来标记是否已删除。
下一步，我们重写JPA的delete命令。
一般来说，JPA的delete命令将会运行一条delete的SQL，所以我们先在上面的实体类上增加一些注解：
清单3.1.2 增加了注解后的实体类Product
@Entity
@Table(name = "product")
@SQLDelete(sql = "UPDATE product SET is_deleted = true WHERE id = ?")
@Where(clause = "is_deleted = false")
public class Product {
// . . .
}
@SQLDelete注释用来覆盖delete命令，每次我们执行delete命令时，我们会将其转化成清单3.1.2中的UPDATE语句，这条命令将isDeleted字段更改为true，而不是永久删除数据。
除此之外，@where注释将会提供一个过滤器，当我们需要读取Product数据时，结果中不会包含is_deleted = true的数据。
3.2 Repository
Repository类没有任何特殊变化：
清单3.2.1 ProductRepository
package com.jayxu.mydemo.repository;
import com.jayxu.mydemo.persistence.entity.Product;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
public interface ProductRepository extends CrudRepository<Product, Long> {
}
3.3 Service
对于Service来说，也没有什么特别之处。
在下面这个例子中，我们创建了一条记录，执行了一个软删除，查找出所有的实体类。
清单3.3.1 ProductService
package com.jayxu.mydemo.service;
import com.jayxu.mydemo.persistence.entity.Product;
import com.jayxu.mydemo.repository.ProductRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ProductService {
@Autowired
ProductRepository productRepository;
public Product create(Product product){
return productRepository.save(product);
}
public void deleteById(long id){
productRepository.deleteById(id);
}
public Iterable<Product> findAll(){
return productRepository.findAll();
}
}
3.4 如何获取已被删除的数据
上文中提到，对于软删除的数据，我们会用作历史追踪或者出于其他的目的。那么如何获取已经被软删除的数据呢？
使用了@Where注释，我们得不到这些数据，我们可以考虑使用@FilterDef和@Filter注解。通过使用这些注解，我们可以根据需求动态添加查询条件。
清单3.4.1 实体类Product
package com.jayxu.mydemo.persistence.entity;
import org.hibernate.annotations.*;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Table;
@Entity
@Table(name = "product")
@SQLDelete(sql = "UPDATE product SET is_deleted = true WHERE id = ?")
@FilterDef(name = "removedProductFilter" , parameters = @ParamDef(name = "isDeleted", type = "boolean"))
@Filter(name = "removedProductFilter", condition = "is_deleted = :isDeleted")
public class Product {
// . . .
}
在上面这段代码中，@FilterDef 定义了@Filter注解所需要的参数。 @Filter一般用来定义在实体类上。
除了这个改动之外，我们还需要改写下ProductService中的findAll() 方法。
清单3.4.2 改动后的ProductService
package com.jayxu.mydemo.service;
import com.jayxu.mydemo.persistence.entity.Product;
import com.jayxu.mydemo.repository.ProductRepository;
import org.hibernate.Filter;
import org.hibernate.Session;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.persistence.EntityManager;
@Service
public class ProductService {
@Autowired
ProductRepository productRepository;
@Autowired
EntityManager entityManager;
private String FILTER_REMOVED_PRODUCT = "removedProductFilter";
private String PARAM_IS_DELETED = "isDeleted";
public Product create(Product product){
return productRepository.save(product);
}
public void deleteById(long id){
productRepository.deleteById(id);
}
public Iterable<Product> findAll(boolean isDeleted){
Session session = entityManager.unwrap(Session.class);
Filter removedProductFilter = session.enableFilter(FILTER_REMOVED_PRODUCT);
removedProductFilter.setParameter(PARAM_IS_DELETED, isDeleted);
Iterable<Product> products = productRepository.findAll();
session.disableFilter(FILTER_REMOVED_PRODUCT);
return products;
}
}
在清单3.4.2中，我们先是通过session.enableFilter()激活定义的removedProductFilter，再将传入的参数设置进去，然后查询完毕，最后通过session.disableFilter()关闭removedProductFilter。
当然除了这种方式之外，我们还可以直接在ProductRepository中写findAllByIsDeleted()方法，这种方式更加简洁，可以自己尝试一下。
4. 结语
相信看到这里，你对软删除的概念、是否需要软删除的考量以及怎么使用Spring Data JPA实现软删除有了一定的了解，那么现在打开电脑，自己尝试下这个小功能吧！
如果看到这里还觉得不过瘾，可以看看我的往期精选哦！
往期精选
我是翊君，一个喜欢阅读、摄影、写文的半吊子码农，关注我的公众号「野人花园」，一起玩耍吧！
今天的文章数据的软删除—什么时候需要？又如何去实现？分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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