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jpa-patterns

JPA/Hibernate-Muster für Entity-Design, Beziehungen, Query-Optimierung, Transaktionen, Auditing, Indizierung, Paginierung und Pooling in Spring Boot. Verwenden beim Entwerfen von JPA-Entitäten oder -Beziehungen oder wenn eine Hibernate-Abfrage, Transaktion oder ein N+1-Problem behoben werden muss.

Was ist jpa-patterns?

Diese Fähigkeit bietet einen umfassenden Satz von JPA/Hibernate-Mustern für Spring Boot-Anwendungen. Sie deckt das Entity-Design mit korrekten Tabellen-Mappings, Indizes und Auditing-Feldern ab. Ein Schwerpunkt liegt auf der Vermeidung des N+1-Abfrageproblems durch Lazy Loading und `JOIN FETCH` sowie auf der Verwendung von DTO-Projektionen für leichte Lesevorgänge. Repository-Methoden mit Paginierung und Sortierung werden ebenso behandelt wie Transaktionen mit `@Transactional`, inklusive Optimierungen für reine Lesevorgänge. Die Anleitung umfasst ferner Performance-Tuning durch Indexierung, Batch-Verarbeitung und die Konfiguration von HikariCP-Pooling. Entwickler erhalten Best Practices für Datenbankmigrationen (Flyway/Liquibase) und Tests mit `@DataJpaTest` und Testcontainern, um die Produktionsumgebung möglichst genau abzubilden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/jpa-patterns

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Dokumentation

JPA/Hibernate-Muster

Verwenden für Datenmodellierung, Repositories und Performance-Tuning in Spring Boot.

Wann aktivieren

  • Entwerfen von JPA-Entitäten und Tabellen-Mappings
  • Definieren von Beziehungen (@OneToMany, @ManyToOne, @ManyToMany)
  • Optimieren von Abfragen (N+1-Vermeidung, Fetch-Strategien, Projektionen)
  • Konfigurieren von Transaktionen, Auditing oder Soft Deletes
  • Einrichten von Paginierung, Sortierung oder benutzerdefinierten Repository-Methoden
  • Tuning von Connection Pooling (HikariCP) oder Second-Level-Caching

Entity-Design

@Entity
@Table(name = "markets", indexes = {
  @Index(name = "idx_markets_slug", columnList = "slug", unique = true)
})
@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)
public class MarketEntity {
  @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
  private Long id;

  @Column(nullable = false, length = 200)
  private String name;

  @Column(nullable = false, unique = true, length = 120)
  private String slug;

  @Enumerated(EnumType.STRING)
  private MarketStatus status = MarketStatus.ACTIVE;

  @CreatedDate private Instant createdAt;
  @LastModifiedDate private Instant updatedAt;
}

Auditing aktivieren:

@Configuration
@EnableJpaAuditing
class JpaConfig {}

Beziehungen und N+1-Vermeidung

@OneToMany(mappedBy = "market", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)
private List<PositionEntity> positions = new ArrayList<>();
  • Standardmäßig Lazy Loading verwenden; JOIN FETCH in Abfragen einsetzen, wenn nötig
  • EAGER bei Kollektionen vermeiden; für Lese-Pfade DTO-Projektionen verwenden
@Query("select m from MarketEntity m left join fetch m.positions where m.id = :id")
Optional<MarketEntity> findWithPositions(@Param("id") Long id);

Repository-Muster

public interface MarketRepository extends JpaRepository<MarketEntity, Long> {
  Optional<MarketEntity> findBySlug(String slug);

  @Query("select m from MarketEntity m where m.status = :status")
  Page<MarketEntity> findByStatus(@Param("status") MarketStatus status, Pageable pageable);
}
  • Projektionen für leichte Abfragen verwenden:
public interface MarketSummary {
  Long getId();
  String getName();
  MarketStatus getStatus();
}
Page<MarketSummary> findAllBy(Pageable pageable);

Transaktionen

  • Service-Methoden mit @Transactional annotieren
  • @Transactional(readOnly = true) für Lese-Pfade verwenden, um zu optimieren
  • Propagation sorgfältig wählen; langlaufende Transaktionen vermeiden
@Transactional
public Market updateStatus(Long id, MarketStatus status) {
  MarketEntity entity = repo.findById(id)
      .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("Market"));
  entity.setStatus(status);
  return Market.from(entity);
}

Paginierung

PageRequest page = PageRequest.of(pageNumber, pageSize, Sort.by("createdAt").descending());
Page<MarketEntity> markets = repo.findByStatus(MarketStatus.ACTIVE, page);

Für Cursor-ähnliche Paginierung id > :lastId in JPQL mit Sortierung einfügen.

Indizierung und Performance

  • Indizes für häufige Filter (status, slug, Fremdschlüssel) hinzufügen
  • Zusammengesetzte Indizes passend zu Abfragemustern (status, created_at) verwenden
  • select * vermeiden; nur benötigte Spalten projizieren
  • Batch-Schreibvorgänge mit saveAll und hibernate.jdbc.batch_size durchführen

Connection Pooling (HikariCP)

Empfohlene Eigenschaften:

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.validation-timeout=5000

Für PostgreSQL LOB-Handling hinzufügen:

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.lob.non_contextual_creation=true

Caching

  • Der First-Level-Cache ist pro EntityManager; Entitäten nicht über Transaktionen hinweg behalten
  • Für leseintensive Entitäten Second-Level-Cache mit Vorsicht erwägen; Evict-Strategie validieren

Migrationen

  • Flyway oder Liquibase verwenden; in der Produktion nie auf Hibernate Auto DDL verlassen
  • Migrationen idempotent und additiv halten; Spalten nicht ohne Plan entfernen

Testen des Datenzugriffs

  • @DataJpaTest mit Testcontainers bevorzugen, um die Produktion abzubilden
  • SQL-Effizienz mit Logs überprüfen: logging.level.org.hibernate.SQL=DEBUG und logging.level.org.hibernate.orm.jdbc.bind=TRACE für Parameterwerte setzen

Denken Sie daran: Entitäten schlank halten, Abfragen absichtsvoll durchführen und Transaktionen kurz halten. N+1-Abfragen mit Fetch-Strategien und Projektionen verhindern und für Lese-/Schreib-Pfade indizieren.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Verwandte Skills