При всём разнообразии фреймворков для работы с базой данной, стоящих и постоянно развивающихся не так уж и много. И если про Hibernate знают все, а про JOOQ знают очень многие, то слабая популярность Exposed скорее связана с его ориентацией на Kotlin. Если Вы только-только пришли в Kotlin из Java, Вам архитектурные подходы, заложенные в Exposed (переполнение лямбдами и функциями-замыканиями, к примеру) могут показаться дичью, но пугаться не стоит: чем дальше Вы будете осваивать Kotlin, тем привычнее для Вас будут конструкции Exposed. Какое-то время назад здесь уже была статья про Exposed, от компании Otus, но с тех пор прошло больше года и многие практики пользования фреймворком нужно освежить - даже пока я писал эту статью, многое поменялось! Вообще, тема подключения к внешним интерфейсам, коим является и база данных, является весьма дискуссионной для разработчиков. Угодить с выбором нужного фреймворка бывает тяжело даже в рамках одной команды - что уж говорить о сообществе в целом. В идеале, хотелось бы писать те же запросы в базу на своей любимой джаве или котлине, но реляционные базы данных используют SQL, и здесь возникает вопрос - в каком месте пройдёт граница перехода от Java / Kotlin в SQL и обратно? Одна крайность - Hibernate, c его полной ориентацией на ООП и вытекающими отсюда особенностями использования, другая - JDBC, которая вышла в 1997 году, не обновлялась с 2017 года и использует SQL-запросы в строковых литералах. Все компромиссные фреймворки вроде JOOQ, QueryDSL и Speedment пытаются срастить ООП и реляционный подход через какие-то свои API. И, как мы видим по появлению и развитию Exposed, попытки эти продолжаются. Итак, то мы сделаем в рамках поста? Подключим библиотеки и настроим проект. Подготовим все структуры данных, а именно: бизнес-сущности, API, таблицы базы данных. Опишем мапинг между структурами данных. Напишем запросы. Этого будет достаточно, чтобы Вы попробовали новый фреймворк на вкус. В конце поста будет ссылка на готовый проект, как обычно. Ещё какой-то год назад, нам требовалось подключать целый ворох библиотек и писать целую этажерку настроек. За год произошла логичная эволюция до привычного стартера и теперь для работы с Exposed достаточно добавить один импорт: Всё. Exposed подключён и готов выполнять запросы. Да, раньше нужно было или прописывать подключение к базе данных -> потом придумали библиотеку, которая позволяла использовать подключение из конфигов Спринга -> теперь это всё в стартере. Раньше, для того, чтобы использовать спринговую аннотацию Transactional, нужно было подключать библиотеку - теперь это всё в стартере. В общем, чувствуется поддержка Jetbrains. Да, не хватает обработки дат и времени "из коробки", и такие библиотеки пока всё-таки придётся затаскивать отдельно, но, судя по тенденции, надобность в скором времени пропадёт и в этом. Идём дальше. Любое приложение следует начинать писать с сущностей. С этого начнём и мы. Структура взаимодействия c базой данных будет такая: Эти сущности находятся на разных концах структуры приложения. Их будет связывать Table API (репозиторная сущность), описывающая таблицу на языке Kotlin. Здесь необходимо пояснение. Несомненный плюс фреймворка состоит в том, что репозиторные сущности создаются из синглтонов вне орбиты Spring и могут быть использованы в любом месте приложения, не ограничиваясь компонентами Spring - в качестве примера наши маперы не будут компонентами Spring, но при этом вовсю будут использовать API Exposed. Также, при создании Table API Exposed не генерирует дополнительных классов, как это делает JOOQ - и это тоже несомненный плюс. Вы просто описываете репозиторную сущность и работаете с ней. Единственно, Вам нужно унаследовать Вашу сущность от org.jetbrains.exposed.sql.Table. У Table существует наследник IdTable, а у него - ещё несколько, которые задают тип id в наиболее популярном диапазоне значений: Мы могли бы сразу использовать UUIDTable вместо IdTable<UUID>, но тогда нам пришлось бы отдать фреймворку управление генерацией первичного ключа, а у нас первичный ключ генерируется в базе данных. В этой части будет обещанная демонстрация работы Table API вне пределов Спринга. Отличие Exposed от других фреймворков для работы с базой данных заключается в том, что репозиторную сущность нельзя набить данными и таким образом отправить их в базу или получить оттуда данные. Она лишь предоставляет API для работы с той или иной таблицей. Для транспортировки данных из бизнес-сущности в таблицу и из таблицы в бизнес-сущность существуют две структуры: ResultRow  (для получения данных из базы) и Statement (для отправки данных в базу). Для транспортировки данных в базу существует абстрактный класс Statement. Через цепочку наследований его реализуют, в том числе, InsertStatement и UpdateStatement, которые мы рассмотрим в рамках транспортировки данных в запросах insert и update. Мы рассмотрим два подхода передачи данных - через мапер (на примере ContactMapper) и более лаконичный, напрямую в insert и update-запросах (на примере UserRepository). В любом случае, функции insert и update используют Statement как параметр. Напишем функции, которые будут наполнять реализации Statement значениями из бизнес-сущности. В проекте маперы разложены по отдельным файлам, равно как и все сущности, но для наглядности будет удобным разместить маперы в одном кодовом блоке, благо они у нас гомеопатических размеров. Statement содержит в себе Map<Column<*>, Any?>, что позволяет нам наполнить колонки значениями из бизнес-сущности. Всё просто. В качестве результата запроса Exposed возвращает List<ResultRow> как массив значений колонок строки. Задача мапера - намапить данные колонок, полученные в ResultRow, на бизнес-сущность. Мы берём ResultRow, достаём значение по типу колонки и присваиваем полученное значение нужному полю. И всё. Что же касается поля User.contacts, здесь можно пойти несколькими путями. Можно через джоин таблиц, а можно через подзапрос. Я описал способ с подзапросом как наиболее простой. В проекте, который Вы скачаете в конце поста, есть также способ получения множества через джоин таблиц. Итак, мы полностью подготовили проект к самой сути поста - выполнению запросов в базу данных. Первое и беспрекословное правило выполнения запросов через Exposed: все запросы явно должны вызываться под транзакцией. Тут два пути: вызов функции-замыкания transaction, вот таким образом: или через спринговую аннотацию: В проекте-примере реализованы оба подхода, но я предпочитаю первый. Открыв транзакцию, мы пишем сам запрос. Семантика запроса напоминает SQL. Например: Запрос выше будет соответствовать SQL-запросу с дальнейшим получением первого результата и мапингом в User. Да, на данный момент, Exposed не понимает, сколько строчек мы хотим получить в ответе - одну или множество (как это понимает, к примеру, JOOQ с его fetch(), fetchOne() и fetchOptional()). Равно как обычный SQL-запрос вернёт нам множество в ответ на select-запрос, так это сделает и Exposed. В таком случае, приходится применять костылёк в виде first() или firstOrNull(). Или установить в запросе limit(1), как делает под капотом тот же JOOQ. Запрос на получение нескольких записей будет, в целом, проще: В примере я указал limit, но этот параметр необязателен. Другой пример: Такой запрос возвращает количество записей, удалённых по условию. Как уже было описано в разделе маперов, функция insert()  является функцией высшего порядка и использует в качестве параметра функцию с единственным параметромInsertStatement. Всё, что нам остаётся сделать - это замапить бизнес-сущность в InsertStatement, что мы и сделали ранее в мапере. InsertStatement содержит также два поля: insertedCount и resultedValues, первое из которых возвращает количество добавленных в базу записей, а второе - сами записи. В нашем примере мы не будем использовать insertedCount, а вот resultedValues нам пригодится. Сохранённые данные возвращаются в уже привычной структуре List<ResultRow>, что очень удобно - мы можем переиспользовать мапер из таблицы в бизнес-сущность, написанный ранее. Поскольку функция insert является лямбдой, мы можем существенно сократить количество кода и проинициализировать поля InsertStatement прямо в функции (что я и обещал сделать в разделе маперов на примере UserRepository): Да, мы просто берём единственный параметр функции insert() и инициализируем его поля. Всё просто. Функция update() отличается от функции insert() тем, что в ней - три параметра вместо одного. Параметр limit мы использовать не будем, нам интересны два других, каждый из которых также является функцией. В первой функции мы указываем условия, по которым будут отобраны записи для обновления, во второй - саму суть обновления. Выглядит это так: Это в случае, если у нас есть мапер в Statement. Если мапера нет, можно также осуществить мапинг напрямую, как мы это делали с insert(). Вот, собственно, и всё. Конечно, существуют самые разные практики, да и функций для взаимодействия с базой данных гораздо больше. Разобравшись самостоятельно, Вы наверняка обнаружите batchInsert(), deleteIgnoreWhere(), andWhere() и многие другие - фреймворк покрывает стандартные запросы разработчика чуть более чем полностью. Есть вопросы и дополнения - пишите, постараюсь помочь. Обещанный репозиторий тут: https://github.com/promoscow/exposed-example  backend.developer { java, kotlin } in Sber