后端:如何自定义表达式实现特殊需求?扩展内置函数表达式

平台提供了很多的表达式,如果这些表达式不满足场景?那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求?
目前平台支持的表达式内置函数,参考


1. 扩展表达式的场景

注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验
如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验,发现平台的内置函数不支持该场景的配置,这里就可以通过平台的机制,对内置函数进行扩展。

常见的一些代码场景,如下:

package pro.shushi.pamirs.demo.core.action;

……引用类

@Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL)
@Component
public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> {

    @Override
    protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) {
        return data.queryById();
    }
    @Validation(ruleWithTips = {
            @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"),
            @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长,不能超过128位"),
    })
    @Action(displayName = "启用")
    @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))")
    public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){
        data = super.dataStatusEnable(data);
        data.updateById();
        return data;
    }

……其他代码

}

2. 新建一个自定义表达式的函数

校验入参如果是个集合对象的情况下,单个对象的某个字段如果为空,返回false的函数。

例子:
新建一个CustomCollectionFunctions类

package xxx.xxx.xxx;

import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants;
import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils;

import java.util.List;

import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION;
import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA;
import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL;
import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION;

/**
 * 自定义内置函数
 */
@Fun(NamespaceConstants.expression)
@Component
public class CustomCollectionFunctions {

    /**
     * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式,不能与已经存在的表达式重复!!!
     *
     * @param list
     * @param field
     * @return
     */
    @Function.Advanced(
            displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA,
            builtin = true, category = COLLECTION
    )
    @Function.fun("LIST_FIELD_NULL")
    @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL,
            summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field),函数说明: 传入一个对象集合,校验集合的字段是否为空"
    )
    public Boolean listFieldNull(List list, String field) {
        if (null == list) {
            return false;
        }
        if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
            return false;
        }
        for (Object data : list) {
            Object value = FieldUtils.getFieldValue(data, field);
            if (value == null) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

}

3. 将自定义的表达式类,注册到平台的白名单

新建CustomFaasScriptAllowListApi类,@Order优先级要高于平台默认的优先级才会生效。

package xxx.xxx.xxx;

import org.apache.commons.collections4.SetUtils;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.builtin.*;
import pro.shushi.pamirs.framework.faas.spi.api.guard.FaasScriptAllowListApi;
import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants;
import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.SPI;

import java.util.Set;

/**
 * 自定义:支持表达式调用的函数白名单与黑名单SPI实现
 */
@Order(1) //此处把自定义的类优先级调高
@Component
@SPI.Service
public class CustomFaasScriptAllowListApi implements FaasScriptAllowListApi {

    //白名单
    public static final Set<String> DEFAULT_SET = SetUtils.hashSet(

            //白名单,直接复制默认实现,pro.shushi.pamirs.framework.faas.spi.service.DefaultFaasScriptAllowListApi
            CollectionFunctions.class.getName(),
            ContextFunctions.class.getName(),
            DateFunctions.class.getName(),
            LogicFunctions.class.getName(),
            MapFunctions.class.getName(),
            MathFunctions.class.getName(),
            ObjectFunctions.class.getName(),
            RegexFunctions.class.getName(),
            TextFunctions.class.getName(),

            //下面添加自己的白名单类
            CustomCollectionFunctions.class.getName()

    );

    @Override
    public Set<String> classWhiteList() {
        return DEFAULT_SET;
    }

    @Override
    public Set<String> namespaceWhiteList() {
        return SetUtils.hashSet(NamespaceConstants.expression);
    }

}

4. 使用自定义的表达式

使用场景demo:

    /**
     * 注意点:自定义函数的 [field]字段是个文本,一定要加个引号代表参数是文本,不然无法解析到数据,其他场景类似
     *
     * @param data
     * @return
     */
    @Action.Advanced(name = FunctionConstants.create, managed = true)
    @Action(displayName = "确定", summary = "创建", bindingType = ViewTypeEnum.FORM)
    @Function(name = FunctionConstants.create)
    @Function.fun(FunctionConstants.create)
    @Validation(ruleWithTips = {
            @Validation.Rule(value = "LIST_FIELD_NULL(data.itemAttributes,'itemId')", error = "字段不能为空"),
    })
    public DemoItem create(DemoItem data) {
        return demoItemService.create(data);
    }

结语:可以通过平台的机制,去沉淀一套满足自己场景需求的表达式。

Oinone社区 作者:oinone原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/13164.html

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

Like (0)
oinone's avataroinone
Previous 2024年5月30日 pm4:26
Next 2024年5月30日 pm10:03

相关推荐

  • 如何给角色增加菜单权限

    对接第三方的权限时,第三方传过来菜单项,需要拿着这些菜单在平台这边进行授权,可以使用代码的方式给指定菜单创建权限代码示例: public class demo { @Autowired private PermissionNodeLoader permissionNodeLoader; @Autowired private AuthRbacRolePermissionServiceImpl authRbacRolePermissionService; public void roleAuthorization() { ArrayList<Menu> menus = new ArrayList<>(); menus.add(new Menu().queryOneByWrapper(Pops.<Menu>lambdaQuery() .from(Menu.MODEL_MODEL) .eq(Menu::getName, "uiMenu90dd10ae7cc4459bacd2845754b658a8") .eq(Menu::getModule, TopModule.MODULE_MODULE))); menus.add(new Menu().queryOneByWrapper(Pops.<Menu>lambdaQuery() .from(Menu.MODEL_MODEL) .eq(Menu::getName, "TopMenus_shoppMenu_Shop3Menu_ShopSayHello52eMenu") .eq(Menu::getModule, TopModule.MODULE_MODULE))); //加载指定角色的全部资源权限项 ResourcePermissionNodeLoader loader = permissionNodeLoader.getManagementLoader(); List<PermissionNode> nodes = loader.buildRootPermissions(); List<AuthRbacResourcePermissionItem> authRbacRolePermissionProxies = new ArrayList<>(); //给指定角色创建权限,如果需要多个角色,可以for循环依次执行authRbacRolePermissionService.update(authRbacRolePermissionProxy) AuthRole authRole = new AuthRole().queryOneByWrapper(Pops.<AuthRole>lambdaQuery() .from(AuthRole.MODEL_MODEL) .eq(AuthRole::getCode, "R003") .eq(AuthRole::getName, "R003")); AuthRbacRolePermissionProxy authRbacRolePermissionProxy = new AuthRbacRolePermissionProxy(); AuthRole.transfer(authRole, authRbacRolePermissionProxy); for (PermissionNode node : nodes) { traverse(node, authRbacRolePermissionProxies, menus); } authRbacRolePermissionProxy.setResourcePermissions(authRbacRolePermissionProxies); authRbacRolePermissionService.update(authRbacRolePermissionProxy); } private void traverse(PermissionNode node, List<AuthRbacResourcePermissionItem> authRbacRolePermissionProxies, ArrayList<Menu> menus) { if (node == null) { return; } //按照指定菜单进行过滤,如果不是指定菜单,则设置菜单项不可访问,如果是指定菜单,则设置可访问 Set<Long> menuIds = new HashSet<>(); for (Menu menu : menus) { menuIds.add(menu.getId()); } if (node instanceof MenuPermissionNode) { AuthRbacResourcePermissionItem item = new AuthRbacResourcePermissionItem(); if (menuIds.contains(Long.parseLong(node.getId()))) { item.setCanAccess(Boolean.TRUE); } else { item.setCanAccess(Boolean.FALSE); } item.setCanManagement(node.getCanManagement()); item.setPath(node.getPath()); item.setSubtype(node.getNodeType()); item.setType(AuthEnumerationHelper.getResourceType(node.getNodeType())); item.setDisplayName(node.getDisplayValue()); item.setResourceId(node.getResourceId()); authRbacRolePermissionProxies.add(item); } List<PermissionNode> childNodes = node.getNodes(); if (CollectionUtils.isNotEmpty(childNodes)) { for (PermissionNode child : childNodes) { traverse(child, authRbacRolePermissionProxies, menus); } } } } 执行看效果

    2024年11月14日
    1.3K00
  • 【HighGo】后端部署使用HighGo数据库

    HighGo数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc Maven配置(6.0.1版本可用) <highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version> <dependency> <groupId>com.highgo</groupId> <artifactId>HgdbJdbc</artifactId> <version>${highgo.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 官方文档 https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html url格式 jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2 在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须完整配置,不可缺省。 jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema,中间用,分隔,第一个schema为业务库表存放的主schema。 highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema,该模式与文件访问功能有关,需要带在jdbc的schema中,但不能放在第一个。 其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 biz_data: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 数据库版本 type version majorVersion 6.0.x HighGo 6 6.0.1 PS:由于方言开发环境为6.0.1版本,其他类似版本(6.0.x)原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint Highgo数据库用户初始化及授权 — init oio_base user (user name can be modified by oneself) CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER oio_base CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using highgo database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;

    2025年7月10日
    82400
  • Dubbo配置详解

    概述 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。 Oinone平台默认使用dubbo-v2.7.22版本,本文以该版本为例进行描述。 基本概念 Dubbo在注册provider/consumer时使用Netty作为RPC调用的核心服务,其具备客户端/服务端(C/S)的基本特性。即:provider作为服务端,consumer作为客户端。 客户端通过服务中心发现有服务可被调用时,将通过服务中心提供的服务端调用信息,连接服务端并发起请求,从而实现远程调用。 服务注册(绑定Host/Port) JAVA程序启动时,需要将provider的信息注册到服务中心,并在当前环境为Netty服务开启Host/Port监听,以实现服务注册功能。 在下文中,我们通过绑定Host/Port表示Netty服务的访问地址,通过注册Host/Port表示客户端的访问地址。 使用yaml配置绑定Host/Port PS:该配置可在多种环境中通用,改变部署方式无需修改此配置。 dubbo: protocol: name: dubbo # host: 0.0.0.0 port: -1 假设当前环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20880地址,服务注册地址为192.168.1.100:20880 客户端将通过192.168.1.100:20880调用服务端服务 若发生20880端口占用,则自动向后查找可用端口。如20881、20882等等 若当前可用端口为20881,则以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址,服务注册地址为192.168.1.100:20881 使用环境变量配置注册Host/Port 当服务端被放置在容器环境中时,由于容器环境的特殊性,其内部的网络配置相对于宿主机而言是独立的。因此为保证客户端可以正常调用服务端,还需在容器中配置环境变量,以确保客户端可以通过指定的注册Host/Port进行访问。 以下示例为体现无法使用20880端口的情况,将宿主机可访问端口从20880改为20881。 DUBBO_IP_TO_REGISTRY=192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 假设当前宿主机环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址,服务注册地址为192.168.1.100:20881 客户端将通过192.168.1.100:20881调用服务端服务 使用docker/docker-compose启动 需添加端口映射,将20881端口映射至宿主机20881端口。(此处容器内的端口发生变化,若需要了解具体原因,可参考题外话章节) docker-run IP=192.168.1.100 docker run -d –name designer-allinone-full \ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=$IP \ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 \ -p 20881:20881 \ docker-compose services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: DUBBO_IP_TO_REGISTRY: 192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY: 20881 ports: – 20881:20881 # dubbo端口 使用kubernetes启动 工作负载(Deployment) kind: Deployment apiVersion: apps/v1 spec: replicas: 1 template: spec: containers: – name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 ports: – name: dubbo containerPort: 20881 protocol: TCP env: – name: DUBBO_IP_TO_REGISTRY value: "192.168.1.100" – name: DUBBO_PORT_TO_REGISTRY value: "20881" 服务(Services) kind: Service apiVersion: v1 spec: type: NodePort ports: – name: dubbo protocol: TCP port: 20881 targetPort: dubbo nodePort: 20881 PS:此处的targetPort为对应Deployment#spec. template.spec.containers.ports.name配置的端口名称。若未配置,可使用20881直接指定对应容器的端口号。 使用kubernetes其他暴露服务方式 在Kubernetes中部署服务,有多种配置方式均可用暴露服务。上述配置仅用于通过Service/NodePort将20881端口暴露至宿主机,其他服务可用通过任意Kubernetes节点IP进行调用。 若其他服务也在Kubernetes中进行部署,则可以通过Service/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为${serviceName}.${namespace}即可。 若其他服务无法直接访问Kubernetes的master服务,则可以通过Ingress/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为Ingress可解析域名即可。 Dubbo调用链路图解 PS: Consumer的绑定Host/Port是其作为Provider使用的,下面所有图解仅演示单向的调用链路。 名词解释 Provider: 服务提供者(JVM) Physical Machine Provider: 服务提供者所在物理机 Provider Container: 服务提供者所在容器 Kubernetes Service: Kubernetes Service资源类型 Consumer: 服务消费者(JVM) Registration Center: 注册中心;可以是zookeeper、nacos等。 bind: 服务绑定Host/Port到指定ip:port。 registry: 服务注册;注册Host/Port到注册中心的信息。 discovery: 服务发现;注册Host/Port到消费者的信息。 invoke: 服务调用;消费者通过注册中心提供的提供者信息向提供者发起服务调用。 forward: 网络转发;通常在容器环境需要进行必要的网络转发,以使得服务调用可以到达服务提供者。 物理机/物理机调用链路 “` mermaidsequenceDiagram participant p as Provider<br>(bind 0.0.0.0:20880)participant m as Physical Machine Provider<br>(bind 192.168.1.100:20881)participant…

    2024年8月10日
    2.9K00
  • 函数之触发与定时配置和示例

    异步任务总体介绍 函数的触发和定时在很多场景中会用到,也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发,就是用到了函数的触发与定时能力。 触发任务TriggerTaskAction 触发任务的创建,使用sql-record模块监听mysql的binlog事件,通过rocketmq发送变更数据消息,收到MQ消息后,创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行,使用TBSchedule拉取触发任务后,执行相应函数。 项目中引入依赖 1、项目的API工程引入依赖pamirs-core-trigger模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 2、DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 3、项目的boot工程引入依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> yml文件修改(applcation-xxx.yml) a. 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为trueb. pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger、sql_record pamirs: record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base -…… – trigger – sql_record -…… 新建触发任务 新建PetTalentTrigger类,当PetTalent模型的数据记录被新建时触发系统做一些事情 package pro.shushi.pamirs.demo.core.trigger; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.Trigger; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerConditionEnum; @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) @Slf4j public class PetTalentTrigger { @Function @Trigger(displayName = “PetTalent创建时触发”,name = “PetTalent#Trigger#onCreate”,condition = TriggerConditionEnum.ON_CREATE) public PetTalent onCreate(PetTalent data){ log.info(data.getName() + “,被创建”); //可以增加逻辑 return data; } } 定时任务 定时任务是一种非常常见的模式,这里就不介绍概念了,直接进入示例环节 新建PetTalentAutoTask实现ScheduleAction getInterfaceName()需要跟taskAction.setExecuteNamespace定义保持一致,都是函数的命名空间 taskAction.setExecuteFun("execute");跟执行函数名“execute”一致 TaskType需配置为CYCLE_SCHEDULE_NO_TRANSACTION_TASK,把定时任务的schedule线程分开,要不然有一个时间长的任务会导致普通异步或触发任务全部延时。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.task; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.TimeUnitEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.fun.FunctionDefinition; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.api.ScheduleAction; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.common.Result; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.domain.ScheduleItem; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.eunmeration.TaskType; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerTimeAnchorEnum; import pro.shushi.pamirs.trigger.model.ScheduleTaskAction; import pro.shushi.pamirs.trigger.service.ScheduleTaskActionService; @Slf4j @Component @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) public class PetTalentAutoTask implements…

    2024年5月25日
    1.8K00
  • 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
    2.2K00

Leave a Reply

Please Login to Comment