出力項目を増やすようちょっと修正版 Spring Batch

package com.netandfield.test.Dto;

public record UserCombinedDto(

    Long user_id,

    String user_name,

    String user_address1,

    String user_address2,

    String user_phone_number,

    String anniversary,

    String note

) {}

package com.netandfield.test.Config;

import javax.sql.DataSource;

import org.springframework.batch.core.job.Job;

import org.springframework.batch.core.job.builder.JobBuilder;

import org.springframework.batch.core.repository.JobRepository;

import org.springframework.batch.core.step.Step;

import org.springframework.batch.core.step.builder.StepBuilder;

import org.springframework.batch.infrastructure.item.ItemProcessor;

import org.springframework.batch.infrastructure.item.database.JdbcCursorItemReader;

import org.springframework.batch.infrastructure.item.database.builder.JdbcCursorItemReaderBuilder;

import org.springframework.batch.infrastructure.item.file.FlatFileItemWriter;

import org.springframework.batch.infrastructure.item.file.builder.FlatFileItemWriterBuilder;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.core.io.FileSystemResource;

import org.springframework.jdbc.core.DataClassRowMapper;

import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;

import com.netandfield.test.Dto.UserCombinedDto;

@Configuration

public class BatchConfig {

    private final JobRepository jobRepository;

    private final PlatformTransactionManager transactionManager;

    private final DataSource dataSource;

    // コンストラクタ注入

    public BatchConfig(JobRepository jobRepository, PlatformTransactionManager transactionManager, DataSource dataSource)

{

        this.jobRepository = jobRepository;

        this.transactionManager = transactionManager;

        this.dataSource = dataSource;

    }

    // 1. Reader: Oracle DBからデータを読み込む

    @Bean

    public JdbcCursorItemReader<UserCombinedDto> reader() {

        // 記念日が複数ある場合、SQLのJOINによって自動的にユーザー1人あたり複数行（複数レコード）として取得されます

        String joinSql = """

            SELECT

                u.user_id,

                u.user_name,

                a.user_address1,

                a.user_address2,

                u.user_phone_number,

                an.anniversary,

                an.note

            FROM t_users u

            LEFT JOIN t_user_addresses a ON u.user_id = a.user_id

            LEFT JOIN t_user_anniversaries an ON u.user_id = an.user_id

            ORDER BY u.user_id ASC, an.anniversary ASC

            """;

        return new JdbcCursorItemReaderBuilder<UserCombinedDto>()

                .dataSource(dataSource)

                .name("oracleItemReader")

                .sql(joinSql)

                .rowMapper(new DataClassRowMapper<>(UserCombinedDto.class)) // RowMapperでResultSet（検索結果オブジェクト）をDTOへマッピング

                .fetchSize(1000) // Oracleのパフォーマンス最適化（1,000行ずつ読込）

                .build();

    }

    // 2. Processor: データを加工する

    @Bean

    @StepScope // ジョブ引数を受け取るために必須

    public ItemProcessor<UserCombinedDto, UserCombinedDto> processor() {

        return item -> {

            String phone = item.user_phone_number(); // DtoがRecordの場合のゲッター。通常のクラスなら .getUser_phone_number()

            // 電話番号が null でなく、かつ 090 または 080 で始まる場合

            if (phone != null && (phone.startsWith("090") || phone.startsWith("080"))) {

                // 文字列を追加した新しいDtoを作成して返す

                // (DtoがRecordの場合はイミュータブル（不変）なので、このように新しくインスタンスを作る)

                return new UserCombinedDto(

                        item.user_id(),

                        item.user_name(),

                        item.user_address1(),

                        item.user_address2(),

                        phone + "（携帯）",

                        item.anniversary(),

                        item.note()

                );            }

            // 条件に当てはまらない場合は、加工せずにそのまま次に渡す

            return item;

        };

    }

    // 3. Writer: CSVファイルへ出力する

    @Bean

    public FlatFileItemWriter<UserCombinedDto> writer() {

        return new FlatFileItemWriterBuilder<UserCombinedDto>()

                .name("csvItemWriter")

                .resource(new FileSystemResource("C:\\work\\test\\t_users.csv"))

                .delimited() // 区切り文字（Delimited）を使ったフォーマットで書き出すことを指定

                .delimiter(",") // 区切り文字をカンマに設定（省略した場合もカンマ）

                .names("user_id", "user_name", "user_address1", "user_address2", "user_phone_number", "anniversary", "note") // 出力するフィールド名

                .headerCallback(writer -> writer.write("ID,名前,住所1,住所2,電話,記念日,内容")) // ヘッダー行

                .build();

    }

    // 4. Stepの定義 (Spring Batch 6 スタイル)

    @Bean

    public Step exportStep () {

        return new StepBuilder("exportStep", jobRepository)

                .<UserCombinedDto, UserCombinedDto>chunk(100) // 100件ごとにコミット/出力

                .transactionManager(transactionManager)

                .reader(reader())       // 読んで

                .processor(processor()) // 処理して

                .writer(writer())       // 書き出す

                .build();

    }

    // 5. Jobの定義

    @Bean

    public Job exportJob() {

        return new JobBuilder("exportJob", jobRepository)

                .start(exportStep())

                .listener(jobListener) // JobExecutionListenerを追加

                .build();

    }

}