La herencia es una de las características definitorias de la programación orientada a objetos, aunque en la actualidad se le tenga cierta aversión debido a su empleo abusivo (me incluyo). Es una técnica fundamental en la definición de modelos de datos y en la implementación de algunos patrones de diseño.

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Las relaciones básicas que vimos en el capítulo anterior se completan con aquellas en las que la entidad tiene una colección de instancias de la entidad asociada.

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Pocas entidades, por no decir ninguna, van a ser clases “aisladas” sin referencias a otras del modelo de datos, o incluso a sí mismas. No haremos mucho si no sabemos declarar relaciones entre entidades, tarea que además tiene grandes implicaciones en el rendimiento de JPA por lo que debemos ser capaces de hacerlo de la mejor forma posible.

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Tenemos las entidades, una fuente de datos MySQL en WildFly y Jakarta Persistence\JPA debidamente configurado con Hibernate ORM como proveedor. ¿Cómo interactuamos con JPA en nuestro código para trabajar con las entidades?

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Las entidades deben tener un atributo identificador. Pese a que existen bases de datos relacionales que permiten la definición de tablas sin claves primarias, nosotros las vamos a necesitar, o bien una columna que cumpla con los mismos requisitos: única y no nula.

La elección y configuración de identificadores no es complicada y está condicionada por la base de datos que usemos. En este capítulo exploraremos todas las opciones.

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Si las bases de datos relacionales se fundamentan en las tablas, Jakarta Persistence hace lo propio con un concepto equivalente adaptado al mundo de la orientación a objetos: las clases de tipo entidad. Veamos cómo crearlas y las principales opciones a nuestra disposición.

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Tal y como cabría esperar, las tediosas tareas de configuración de la infraestructura del proyecto que hicimos a mano en el capítulo anterior se pueden automatizar. Con Docker tendremos un entorno de ejecución completo, distribuible y a medida, útil tanto para desarrollar como para automatizar la ejecución de pruebas con Arquillian Cube. Todo son ventajas, pongámonos a ello.

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Antes de escribir código, aprenderemos a configurar Jakarta Persistence en WildFly y toda la infraestructura necesaria. El objetivo es probar desde el primer el momento los conceptos que iremos viendo.

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En este nuevo y extenso bloque del curso empezamos a crear nuestra aplicación de ejemplo para gestionar gastos personales y presupuestos, y lo hacemos desde “abajo”, esto es, la capa de persistencia. Los datos de la aplicación se guardarán en MySQL, la base de datos de código abierto más popular.

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El bloque dedicado a Jakarta CDI llega a su fin con el estudio de una funcionalidad que no parece tener mucho que ver con la inyección de dependencias, pero que aprovecha la existencia del contenedor de CDI para ayudarnos en la creación de sistemas más desacoplados y abstractos si cabe.

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La inyección de dependencias con Jakarta CDI ya no guarda secretos. Tenemos los conocimientos suficientes para afrontar casi cualquier necesidad que surja al trabajar con inyecciones y CDI beans en nuestros proyectos Jakarta EE. No obstante, vamos a estudiar funcionalidades adicionales derivadas de la naturaleza del contenedor de CDI y sus “proxy”. Su uso no es muy habitual, pero no están de más en nuestra “caja de herramientas”.

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En ocasiones necesitamos intervenir en la creación de los objetos de CDI ejecutando nuestro propio código. O, tal vez, la estrategia consistente en definir CDI beans anotando las clases con calificadores y ámbitos es insuficiente. Ningún problema, los productores acuden al rescate.

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