Spring Data 中实现部分数据更新的几种方式

1. 概述

Spring Data 的 CrudRepository#save 方法用起来确实简单粗暴✅，但有个“坑”：它会更新表中所有字段。这其实是 CRUD 中 “U”（Update）的默认语义，但如果我们只想做类似 HTTP PATCH 的局部更新呢？

本文将介绍几种在 Spring Data 中实现部分更新（Partial Update）的实用技巧，避免全量覆盖带来的性能损耗和逻辑风险。

2. 问题背景

save() 方法的行为是：用传入的对象完全覆盖数据库中匹配的实体。这意味着你无法只传几个字段做更新——哪怕其他字段是 null，也会被写入数据库，导致数据丢失。

对于字段较多的实体，这种全量更新非常不友好。

常见的“取巧”方式有两种：

使用 Hibernate 的 @DynamicUpdate 注解，让生成的 SQL 只包含实际修改过的字段
在 JPA 的 @Column 上设置 updatable = false，禁止某些字段被更新

⚠️ 但这些方式都有明显缺点：把业务逻辑耦合到了实体类上，且是全局生效的。比如加了 @DynamicUpdate，所有对该实体的更新都会变成动态 SQL，失去可控性。

本文的目标是：不依赖实体类注解，灵活实现局部更新。

3. 示例场景

我们以一个简单的 Customer（客户）实体为例：

@Entity 
public class Customer {
    @Id 
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    public long id;
    public String name;
    public String phone;
}

配套的 Repository：

@Repository 
public interface CustomerRepository extends CrudRepository<Customer, Long> {
    Customer findById(long id);
}

以及一个基础 Service：

@Service 
public class CustomerService {
    @Autowired 
    CustomerRepository repo;

    public void addCustomer(String name) {
        Customer c = new Customer();
        c.name = name;
        repo.save(c);
    }    
}

接下来，我们围绕如何更新 phone 字段展开讨论。

4. 先查后存（Load and Save）

最常见、最直观的方案：先从数据库查出实体，再修改字段，最后保存。

public void updateCustomer(long id, String phone) {
    Customer myCustomer = repo.findById(id);
    myCustomer.phone = phone;
    repo.save(myCustomer);
}

✅ 优点：

简单易懂，适合字段少、逻辑简单的场景
利用 JPA 一级缓存，性能尚可

❌ 缺点：

如果实体字段很多，每次都要查全量数据，浪费资源
并发环境下可能覆盖其他字段（比如另一个线程改了 name，这里会被覆盖）

4.1. 结合 DTO 与 MapStruct

当对象字段众多时，手动 set/get 不现实。此时推荐使用 DTO + MapStruct 的映射策略。

定义一个 CustomerDto：

public class CustomerDto {
    private long id;
    public String name;
    public String phone;
    //...
    private String phone99;
}

创建 CustomerMapper，使用 @MappingTarget 实现对象合并：

@Mapper(componentModel = "spring")
public interface CustomerMapper {
    @BeanMapping(nullValuePropertyMappingStrategy = NullValuePropertyMappingStrategy.IGNORE)
    void updateCustomerFromDto(CustomerDto dto, @MappingTarget Customer entity);
}

关键点：

@MappingTarget：指定目标对象，实现“更新已有对象”而非创建新对象
NullValuePropertyMappingStrategy.IGNORE：忽略 null 值，避免把 null 写入数据库

在 Service 中使用：

@Service
public class CustomerService {
    @Autowired 
    CustomerRepository repo;
    @Autowired 
    CustomerMapper mapper;

    public void updateCustomer(CustomerDto dto) {
        Customer myCustomer = repo.findById(dto.id);
        mapper.updateCustomerFromDto(dto, myCustomer);
        repo.save(myCustomer);
    }
}

✅ 效果：只更新 DTO 中非 null 的字段，其他字段保持原值。

⚠️ 注意：这种方式无法真正传 null 值。如果你希望把某个字段更新为 null，此方案不适用。

4.2. 实体拆分：小而美

更根本的解法：从设计上避免大实体。

比如，把 Customer 中的多个 phone 字段拆成独立的 ContactPhone 实体，建立一对多关系：

@Entity 
public class CustomerStructured {
    @Id 
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    public Long id;
    public String name;
    
    @OneToMany(fetch = FetchType.EAGER, targetEntity = ContactPhone.class, mappedBy = "customerId")    
    private List<ContactPhone> contactPhones;
}

这样，更新联系方式时只需操作 ContactPhone 表，无需加载整个 Customer。

✅ 优势：

职责清晰，易于维护
更新粒度更细，性能更好

⚠️ 建议：实体设计时就考虑“高内聚、低耦合”，但也要避免过度设计（over-engineering）。

5. 自定义查询（Custom Query）

如果你只想更新一两个字段，直接写 SQL 是最高效的方式。

JPA 提供了 @Query 和 @Modifying 注解，支持自定义更新语句。

在 Repository 中添加方法：

@Modifying
@Query("UPDATE Customer u SET u.phone = :phone WHERE u.id = :id")
void updatePhone(@Param("id") long id, @Param("phone") String phone);

调用方式：

public void updateCustomerWithCustomQuery(long id, String phone) {
    repo.updatePhone(id, phone);
}

✅ 优点：

SQL 精确控制，性能最佳
不查数据，直接更新，避免并发覆盖问题
不依赖实体状态

❌ 缺点：

每个字段组合都要写一个方法，维护成本高
绕过 JPA 一级缓存，需手动处理缓存一致性

💡 建议：适合字段少、更新逻辑固定的场景，比如“更新用户最后登录时间”。

6. 总结

方案	适用场景	是否支持 null 更新	推荐指数
先查后存 + MapStruct	字段多，需灵活更新	❌	⭐⭐⭐⭐
实体拆分	关联数据多，高并发	✅	⭐⭐⭐⭐⭐
自定义 Query	单字段高频更新	✅	⭐⭐⭐⭐

选择哪种方案，取决于你的业务场景：

字段不多？直接 findById + save 就行。
字段多且常局部更新？上 MapStruct。
实体太“胖”？赶紧拆表。
更新频率极高？写 @Query 最稳。

所有示例代码已上传至 GitHub：https://github.com/yourname/spring-data-partial-update-demo

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