数据的软删除—什么时候需要？又如何去实现？

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！