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jpa-patterns

Motifs JPA/Hibernate pour la conception d'entités, les relations, l'optimisation des requêtes, les transactions, l'audit, l'indexation, la pagination et le pooling dans Spring Boot. À utiliser lors de la conception d'entités JPA ou de relations, ou lorsqu'une requête Hibernate, une transaction ou un problème N+1 doit être résolu.

Qu'est-ce que jpa-patterns ?

Ce skill fournit un guide complet de motifs JPA/Hibernate pour les développeurs Spring Boot. Il couvre la conception d'entités avec des exemples concrets, la définition de relations (@OneToMany, @ManyToOne, @ManyToMany) et la prévention des problèmes N+1 grâce à des stratégies de chargement et des projections DTO. Il inclut également des configurations pour les transactions (@Transactional), l'audit (@EnableJpaAuditing), la pagination, le pooling de connexions HikariCP, et les migrations avec Flyway ou Liquibase. Le skill s'applique à tout projet Spring Boot utilisant JPA/Hibernate, et son contenu est directement utilisable dans des assistants de codage comme Claude Code ou Cursor.

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

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Documentation

Motifs JPA/Hibernate

À utiliser pour la modélisation des données, les repositories et l'optimisation des performances dans Spring Boot.

Quand activer

  • Conception d'entités JPA et de mappings de tables
  • Définition de relations (@OneToMany, @ManyToOne, @ManyToMany)
  • Optimisation des requêtes (prévention N+1, stratégies de chargement, projections)
  • Configuration des transactions, de l'audit ou des suppressions logiques
  • Mise en place de la pagination, du tri ou de méthodes de repository personnalisées
  • Réglage du pooling de connexions (HikariCP) ou du cache de second niveau

Conception d'une entité

@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;
}

Activer l'audit :

@Configuration
@EnableJpaAuditing
class JpaConfig {}

Relations et prévention N+1

@OneToMany(mappedBy = "market", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)
private List<PositionEntity> positions = new ArrayList<>();
  • Utiliser le chargement paresseux par défaut ; utiliser JOIN FETCH dans les requêtes si nécessaire
  • Éviter EAGER sur les collections ; utiliser des projections DTO pour les chemins de lecture
@Query("select m from MarketEntity m left join fetch m.positions where m.id = :id")
Optional<MarketEntity> findWithPositions(@Param("id") Long id);

Motifs de repository

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);
}
  • Utiliser des projections pour les requêtes légères :
public interface MarketSummary {
  Long getId();
  String getName();
  MarketStatus getStatus();
}
Page<MarketSummary> findAllBy(Pageable pageable);

Transactions

  • Annoter les méthodes de service avec @Transactional
  • Utiliser @Transactional(readOnly = true) pour les chemins de lecture afin d'optimiser
  • Choisir la propagation avec précaution ; éviter les transactions de longue durée
@Transactional
public Market updateStatus(Long id, MarketStatus status) {
  MarketEntity entity = repo.findById(id)
      .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("Market"));
  entity.setStatus(status);
  return Market.from(entity);
}

Pagination

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

Pour une pagination de type curseur, inclure id > :lastId dans JPQL avec un tri.

Indexation et performances

  • Ajouter des index pour les filtres courants (status, slug, clés étrangères)
  • Utiliser des index composites correspondant aux motifs de requête (status, created_at)
  • Éviter select * ; projeter uniquement les colonnes nécessaires
  • Écrire par lots avec saveAll et hibernate.jdbc.batch_size

Pooling de connexions (HikariCP)

Propriétés recommandées :

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

Pour la gestion des LOB PostgreSQL, ajouter :

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

Mise en cache

  • Le cache de premier niveau est par EntityManager ; éviter de conserver des entités entre les transactions
  • Pour les entités lues fréquemment, considérer le cache de second niveau avec prudence ; valider la stratégie d'éviction

Migrations

  • Utiliser Flyway ou Liquibase ; ne jamais se fier au DDL automatique d'Hibernate en production
  • Garder les migrations idempotentes et additives ; éviter de supprimer des colonnes sans plan

Test de l'accès aux données

  • Privilégier @DataJpaTest avec Testcontainers pour refléter la production
  • Vérifier l'efficacité SQL à l'aide des logs : définir logging.level.org.hibernate.SQL=DEBUG et logging.level.org.hibernate.orm.jdbc.bind=TRACE pour les valeurs des paramètres

Rappel : Gardez les entités simples, les requêtes intentionnelles et les transactions courtes. Prévenez N+1 avec des stratégies de chargement et des projections, et indexez pour vos chemins de lecture/écriture.

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.

Skills associés