查询时自定义排序字段和排序规则

指定字段排序

平台默认排序字段,参考IdModel,按创建时间和ID倒序(ordering = "createDate DESC, id DESC")

方法1:模型指定排序

模型定义增加排序字段。@Model.Advanced(ordering = "xxxxx DESC, yyyy DESC")

@Model.model(PetShop.MODEL_MODEL)
@Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"})
@Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd")
@Model.Advanced(ordering = "createDate DESC")
public class PetShop extends AbstractDemoIdModel {
       public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop";
       // …………
}

方法2:Page查询中可以自定排序规则

  • API参考 pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination#orderBy
    public <G, R> Pagination<T> orderBy(SortDirectionEnum direction, Getter<G, R> getter) {
     if (null == getSort()) {
         setSort(new Sort());
     }
     getSort().addOrder(direction, getter);
     return this;
    }
  • 具体示例
    @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY)
    @Function.fun(FunctionConstants.queryPage)
    @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API})
    public Pagination<PetShop> queryPage(Pagination<PetShop> page, IWrapper<PetShop> queryWrapper){
     page.orderBy(SortDirectionEnum.DESC, PetShop::getCreateDate);
     page = new PetShop().queryPage(page, queryWrapper);
     return page;
    }

方法3:查询的wapper中指定

  • API参考:pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.AbstractWrapper#orderBy
    @Override
    public Children orderBy(boolean condition, boolean isAsc, R... columns) {
    if (ArrayUtils.isEmpty(columns)) {
        return typedThis;
    }
    SqlKeyword mode = isAsc ? ASC : DESC;
    for (R column : columns) {
        doIt(condition, ORDER_BY, columnToString(column), mode);
    }
    return typedThis;
    }

具体示例

public List<PetShop> queryList(String name) {
    List<PetShop> petShops = Models.origin().queryListByWrapper(
            Pops.<PetShop>lambdaQuery().from(PetShop.MODEL_MODEL)
                    .orderBy(true, true, PetShop::getCreateDate)
                   .orderBy(true, true, PetShop::getId)
                    .like(PetShop::getShopName, name));
    return petShops;
}

设置查询不排序

方法1:关闭平台默认排序字段,设置模型的ordering,改成:ordering = "1=1"

模型定义增加排序字段。@Model.Advanced(ordering = "1=1")

@Model.model(PetShop.MODEL_MODEL)
@Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"})
@Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd")
@Model.Advanced(ordering = "1=1")
public class PetShop extends AbstractDemoIdModel {
       public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop";
       // …………
}

在ORDER BY 1=1中,1=1是一个条件表达式,它总是会返回true(或者在某些数据库中是1),因为1等于1。因此,这个条件实际上没有改变排序的结果,结果仍然会按照默认的顺序进行排序。这种写法通常用于一些动态生成SQL语句的场景中,可以在不知道具体列名的情况下按照顺序进行排序。

所以,ORDER BY 1=1实际上等效于没有使用ORDER BY子句,或者说是按照默认顺序进行排序。

方法2:查询是设置Sortable属性

// 示例1:
LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery();
query.from(PetShop.MODEL_MODEL);
query.setSortable(Boolean.FALSE);
query.orderBy(true, true, PetShop::getId);
List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query);
System.out.printf(petShops2.size() + "");

// 示例2:
List<PetShop> petShops3 = new PetShop().queryList(
        Pops.<PetShop>lambdaQuery().from(PetShop.MODEL_MODEL).setSortable(Boolean.FALSE));
System.out.printf(petShops3.size() + "");

// 示例3:
IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery()
        .from(PetShop.MODEL_MODEL).setBatchSize(-1).setSortable(Boolean.FALSE);
List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper);
System.out.printf(petShops4.size() + "");

// 示例4:
QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL).setSortable(Boolean.FALSE);
List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2);
System.out.printf(petShops5.size() + "");

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/11449.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
望闲的头像望闲数式管理员
上一篇 2024年5月25日 pm4:47
下一篇 2024年5月25日 pm5:59

相关推荐

  • Oinone连接外部数据源方案

    场景描述 在实际业务场景中,有是有这样的需求:链接外部数据进行数据的获取;通常的做法:1、【推荐】通过集成平台的数据连接器,链接外部数据源进行数据操作;2、项目代码中链接数据源,即通过程序代码操作外部数据源的数据; 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源,即yml中配置外部数据源; 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改); 调用Mapper接口的时候,指定到外部数据源; 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行,可以通过配置指定【不创建DB,不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样,无特殊限制; Mapper和SQL写到一起,或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1)启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2)调用是与普通bean一样(即调用方式跟传统的方式样),唯一的区别就是加上DsHintApi,即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考:如何自定义sql语句:https://doc.oinone.top/backend/4759.html

    2024年5月17日
    1.4K00
  • 模型字段之序列化方式

    本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式,包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 字段序列化方式说明 序列化方式 说明 备注 JSON JSON序列化 主要用于模型相关类型字段的序列化,是@Field.serialize默认选项 DOT 点拼接集合元素 COMMA 逗号拼接集合元素 BIT 按位与,2次幂数求和 非@Field.serialize可选项列表,用于二进制枚举序列化不需要配置,由oinone自动推断 字段序列化方式举例 1、给模型PetItemDetail 增加两个字段:petItemDetails类型为List 和 tags类型为List,并设置为不同的序列化方式,petItemDetails为JSON(缺省就是JSON,可不配),tags为COMMA。2、同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)"),防止序列化后存储过长。 @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<String> tags; } 字段序列化注意点 必须使用Field#store属性将字段存储设置为NullableBoolEnum.TRUE。 使用Field#serialize属性指定序列化方式,默认为JSON。 如把PetItemDetail设置为存储模型,须在PetItem的petItemDetails字段上使用Field.Relation#store属性将关联关系存储设置为false。不然会同时存储petItemDetails字段和对应的PetItemDetail表记录 注册自己的序列化器 注册自己的序列化器(实现pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer接口), 如oinone的DOT的序列化方式,用type()方法返回值做匹配,serialize和deserialize分别对应序列化和反序列化方法。 package pro.shushi.pamirs.framework.compute.serialize; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.CharacterConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SerializeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.TypeUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * 点表达式序列生成处理器实现 * @author shushi@shushi.pro * @version 1.0.0 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Slf4j @Component public class DotSerializeProcessor implements Serializer<Object, String> { @Override public String serialize(String ltype, Object value) { if (null == value) { return null; } if (List.class.isAssignableFrom(value.getClass())) { return StringUtils.join((List) value, CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } else { return StringUtils.join(Collections.singletonList(value), CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public Object deserialize(String ltype, String ltypeT, String value,…

    2024年5月24日
    1.5K00
  • 如何扩展自有的文件存储系统

    介绍 数式Oinone默认提供了阿里云、腾讯云、华为云、又拍云、Minio和本地文件存储这几种文件存储系统,如果我们有其他的文件存储系统需要对接,或者是扩展现有的文件系统,可以通过SPI继承AbstractFileClient注册新的文件存储系统。 代码示例 这里以扩展自有的本地文件系统为例 继承了内置的本地文件存储LocalFileClient,将其中上传文件的方法重写 package pro.shushi.pamirs.demo.core.file; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import org.springframework.web.multipart.support.StandardMultipartHttpServletRequest; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.cdn.client.LocalFileClient; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.SPI; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; @Slf4j @Component // 注册新的文件存储系统类型 @SPI.Service(DemoLocalFileClient.TYPE) @RestController @RequestMapping("/demo_file") public class DemoLocalFileClient extends LocalFileClient { public static final String TYPE = "DEMO_LOCAL"; @Override public CdnFileForm getFormData(String fileName) { CdnConfig cdnConfig = getCdnConfig(); CdnFileForm fileForm = new CdnFileForm(); String uniqueFileName = Spider.getDefaultExtension(CdnFileNameApi.class).getNewFilename(fileName); String fileKey = getFileKey(cdnConfig.getMainDir(), uniqueFileName); //前端获取uploadUrl,上传文件到该地址 fileForm.setUploadUrl(cdnConfig.getUploadUrl() + "/demo_file/upload"); //上传后,前端将downloadUrl返回给后端 fileForm.setDownloadUrl(getDownloadUrl(fileKey)); fileForm.setFileName(uniqueFileName); Map<String, Object> formDataJson = new HashMap<>(); formDataJson.put("uniqueFileName", uniqueFileName); formDataJson.put("key", fileKey); fileForm.setFormDataJson(JSON.toJSONString(formDataJson)); return fileForm; } @ResponseBody @RequestMapping(value = "/upload", produces = "multipart/form-data;charset=UTF-8",method = RequestMethod.POST) public String uploadFileToLocal(HttpServletRequest request) { MultipartFile file = ((StandardMultipartHttpServletRequest) request).getFile("file"); // 例如可以根据file文件类型判断哪些文件是否可以上传 return super.uploadFileToLocal(request); } } 在application.yml内配置 cdn: oss: name: 本地文件系统 # 这里的type与代码中定义的文件存储系统类型对应 type: DEMO_LOCAL bucket: pamirs uploadUrl: http://127.0.0.1:8190 downloadUrl: http://127.0.0.1:6800 validTime: 3600000 timeout: 600000 active: true referer: localFolderUrl: /Users/demo/workspace/static

    2024年10月24日
    67400
  • 平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

    场景描述 目前设计器镜像启动后日志文件为out.log,是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能: 日志输出到特定目录的特定文件名中 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数) 日志输出到APM工具中(如skywalking) 日志推送到LogStash 日志自定义输出 不定向输出,采用自己配置的方式,与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式(都是Spring提供的方式): 方式一 bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件,具体文件名和文件输入在logback里面进行配置,跟通用的logback配置一致. 例如: logging: config: classpath:logback-pre.xml 方式二 resources的根目录,直接配置 logback-spring.xml, 启动会自动加载。 日志自定义场景 配置日志推送到LogStash <!–配置日志推送到LogStash–> <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/> <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>127.0.0.1:4560</destination> <!– encoder必须配置,有多种可选 –> <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!– SkyWalking插件, log加tid–> <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" /> <!–在生成的json中会加这些字段–> <customFields> {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"} </customFields> <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone> <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger> <providers> <pattern> <pattern> <!–动态的变量–> { "ip": "%{ip}", "server.name": "%{server.name}", "logger_name": "%logger" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder> </appender> skywalking的日志rpc上传 <!– skywalking的日志rpc上传 –> <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"> <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder"> <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout"> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> </layout> </encoder> </appender> 完整的代码示例 Logback自定义字段 package pro.shushi.pamirs.demo.core.config; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.Logger; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener; import ch.qos.logback.core.Context; import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase; import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * Logback自定义字段 * * @author wx@shushi.pro * @date 2024/4/17 */ public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle { private boolean started = false; @Override public boolean isResetResistant() { return false; } @Override public void onStart(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onReset(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onStop(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onLevelChange(Logger logger, Level level) { } @Override public void start() { if (started) { return; } Context context = getContext();…

    2024年5月18日
    1.4K00
  • DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

    概述和使用场景 DsHintApi ,强制指定数据源, BatchSizeHintApi ,强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意,你必须在明确不需要分页查询的情况下使用;如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }

    2024年5月18日
    1.2K00

Leave a Reply

登录后才能评论