多模型联表查询

多模型联表查询

  • 多对一或者一对一关联关系,通过关联模型的字段查询数据

模型结构定义

模型A

@Model(displayName = "A")
@Model.model(A.MODEL_MODEL)
public class A extends IdModel {
    public final static String MODEL_MODEL = "test.A";

    @Field(displayName = "b")
    @Field.many2one
    @Field.Relation(relationFields = {"bId"}, referenceFields = {"id"})
    private B b;

    @Field(displayName = "bId")
    @Field.Integer
    private Long bId;

    @Field(displayName = "B审批状态")
    @Field.Enum
    @Field.Related(related = {"b", "approvalEnum"})
    private ApprovalEnum approvalEnum;
}

模型B

@Model(displayName = "B")
@Model.model(B.MODEL_MODEL)
public class B extends IdModel {
      public final static String MODEL_MODEL = "test.B";

    @Field(displayName = "审批状态")
    @Field.Enum
    private ApprovalEnum approvalEnum;
}

页面设计

在界面设计器中, 设计相对应的表格页面。 A模型related字段拖到搜索栏中。
多模型联表查询

发布页面

自定义Hook

import cz.jirutka.rsql.parser.ast.RSQLOperators;
import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.AbstractWrapper;
import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.query.QueryWrapper;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.Models;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.ClientDataConverter;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.template.context.ModelComputeContext;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelConfig;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelFieldConfig;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession;
import pro.shushi.pamirs.meta.base.D;
import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.Spider;
import pro.shushi.pamirs.meta.domain.model.ModelField;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.TtypeEnum;
import pro.shushi.pamirs.resource.api.constants.FieldConstants;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 通用 queryData处理。
 */
@Slf4j
@Component
public class QueryDataHook implements HookBefore {

    @Override
    @Hook(priority = 30)
    public Object run(Function function, Object... args) {

        getValueByType(args);

        return function;
    }

    private void getValueByType(Object... args) {

        if (ArrayUtils.isEmpty(args)) {
            return;
        }

        for (int index = 0; index < args.length && null != args[index]; ++index) {
            if (args[index] instanceof AbstractWrapper) {
                AbstractWrapper<?, ?, ?> wrapper = (AbstractWrapper<?, ?, ?>) args[index];
                Map<String, Object> queryData = wrapper.getQueryData();
                if (null == queryData) {
                    continue;
                }
                //有非存储字段
                ModelConfig modelConfig = PamirsSession.getContext().getModelConfig(wrapper.getModel());
                List<ModelFieldConfig> modelFieldConfigs = modelConfig.getModelFieldConfigList();
                Map<String, ModelField> modelFieldMap = new HashMap<>();
                for (ModelFieldConfig modelFieldConfig : modelFieldConfigs) {
                    modelFieldMap.put(modelFieldConfig.getField(), modelFieldConfig.getModelField());
                }
                for (Map.Entry<String, Object> entry : queryData.entrySet()) {
                    String key = entry.getKey();
                    ModelField field = modelFieldMap.get(key);
                    if (field != null && TtypeEnum.isRelatedType(field.getTtype().value())) {
                        //非存储字段是related字段
                        List<String> relateds = field.getRelated();
                        if (relateds != null && relateds.size() == 2) {
                            ModelField reletedField = modelFieldMap.get(relateds.get(0));
                            if (reletedField != null && TtypeEnum.isRelationType(reletedField.getTtype())) {
                                //是关系字段
                                String reletedModelQueryField = relateds.get(1);
                                String referenceModel = reletedField.getReferences();
                                ModelFieldConfig relatedFieldCfg = PamirsSession.getContext().getModelField(referenceModel, reletedModelQueryField);
                                Map<String, Object> relationMap = new HashMap<>();
                                Object value = entry.getValue();
                                relationMap.put(relatedFieldCfg.getField(), value);
                                relationMap.put(FieldConstants._dFieldName, referenceModel);
                                Object relationObj = Spider.getDefaultExtension(ClientDataConverter.class).in(new ModelComputeContext(), referenceModel, relationMap);
                                if (relationObj instanceof D) {
                                    relationMap = ((D) relationObj).get_d();
                                } else {
                                    relationMap = (Map<String, Object>) relationObj;
                                }

                                String column = relatedFieldCfg.getColumn();
                                QueryWrapper<D> wrapper1 = new QueryWrapper<D>();
                                wrapper1.from(referenceModel);
                                wrapper1.eq(column, relationMap.get(relatedFieldCfg.getField()));
                                List<D> values = Models.data().queryListByWrapper(wrapper1);
                                List<String> referenceFields = reletedField.getReferenceFields();

                                StringBuilder rsqlBuilder = new StringBuilder(wrapper.getRsql());
                                for (String refField : referenceFields) {
                                    List<Object> list = new ArrayList<>();
                                    for (D d : values) {
                                        Object v = d.get_d().get(refField);
                                        if (null != v) {
                                            list.add(v);
                                        }
                                    }

                                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(list)) {

                                        if (CollectionUtils.size(list) > 10000) {
                                            log.warn("查询数量过多,请自定义查询逻辑,例如使用联表");
                                        }

                                        String vv = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));

                                        rsqlBuilder.append(" and ")
                                                .append(reletedField.getRelationFields().get(0)).append(RSQLOperators.IN.getSymbol()).append("(").append(vv).append(")")
                                        ;
                                    } else {
                                        rsqlBuilder.append(" and (1!=1)");
                                    }

                                }
                                wrapper.setRsql(rsqlBuilder.toString());
                            }

                        }
                    }
                }
                break;
            }
        }
    }
}

Oinone社区 作者:yakir原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/20267.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)
yakir的头像yakir数式员工
上一篇 2025年1月9日 pm4:51
下一篇 2025年1月9日 pm8:38

相关推荐

  • Oinone登录扩展:对接SSO(适应于4.7.8之前的版本)

    适配版本 4.7.8之前的版本 概述 在企业内部,对于已有一套完整的登录系统(SSO)的情况下,通常会要求把所有的系统都对接到SSO中;本文主要讲解用Oinone开发的项目对接SSO的具体实现。 对接步骤 1、项目自定义实现UserCookieLogin,可参考示例说明: pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLoginFree 2、对接SSO示例 对接流程说明: 1)【必须】从请求头Header或者Query中获取到token; 2)【必须】去SSO服务端验证token的有效性; 3)【可选】根据token去服务端获取用户信息;如果token可以直接反解析出用户信息,则该步骤忽略; 4)【可选】根据实际情况用户信息是否进行DB的存储; 5)【必须】验证token有效后,生成Session和Cookie(即token换cookie); 注意超时时间需要 <= SSO服务端token失效时间。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.sso; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder; import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.constant.HttpConstant; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.constant.SSOConstant; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.constant.SessionUserTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.ApiCommonTransient; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.utils.AuthenticateUtils; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.PermissionInfoResp; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.model.PamirsUserDTO; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.protocol.PamirsRequestVariables; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import pro.shushi.pamirs.meta.common.util.UUIDUtil; import pro.shushi.pamirs.resource.api.enmu.UserSignUpType; import pro.shushi.pamirs.user.api.cache.UserCache; import pro.shushi.pamirs.user.api.constants.UserConstant; import pro.shushi.pamirs.user.api.enmu.UserExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.user.api.enmu.UserLoginTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.IUserLoginChecker; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLogin; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLoginSimple; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.tmodel.PamirsUserTransient; import pro.shushi.pamirs.user.api.service.UserService; import pro.shushi.pamirs.user.api.utils.CookieUtil; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * * @author wangxian * * 完全自定义login的过程 * 需要实现登陆部分login 以及拦截部分fetchUserIdByReq * 如果fetchUserIdByReq返回值为null的时候 将会被拦截 */ @Slf4j @Order(0) @Component public class DemoUserSSOCookieLogin extends UserCookieLogin<PamirsUser> { //刷新令牌 private static String REFRESH_TOKEN = "refreshToken"; //系统id private static String CLIENT_ID = "client-id"; //访问令牌 private static String AUTHORIZATION = "Authorization"; private IUserLoginChecker checker; @Autowired private UserService userService; @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; @Override public String createSessionId(HttpServletRequest request, PamirsUser idModel) { return UUIDUtil.getUUIDNumberString(); } @Override public String type() { return UserLoginTypeEnum.COOKIE.value(); } @Override public PamirsUser resolveAndVerification(PamirsUserTransient user) { if (checker == null) { checker =…

    2023年11月24日
    1.7K00
  • Excel导入导出模板翻译

    导出翻译项 与翻译的导出全部翻译项类似,只是该操作目前没有加入到页面交互中,需要通过工具发起后端服务请求,拿到导入导出翻译Excel模版,添加模版翻译项。(查看路径:文件–导出任务) mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file", "lang": "en-US" } 参数说明:(不在以下说明范围内的参数无需修改) variables.lang参数:用于指定翻译项的目标语言编码,与【资源】-【语言】中的编码一致。 导入翻译项 mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "翻译项URL链接" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file" } 参数说明: 将翻译项URL链接改为实际可访问的文件链接即可,可通过页面中任意文件上传的组件获取。

    2024年12月5日
    1.3K00
  • 后端代码规范

    前言 虽然oinone框架减少了很多的代码,但是低代码部分的代码质量也需要高度关注,不管是写的代码bug多,或者说被吐槽代码不行,还是说写的代码经常被重构,核心点还是没有代码规范的意识和技巧,下面摘录了一些常见的规范要求,去提高后端的代码质量,代码质量提高后,自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作,比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点: **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义,没有体现出数量的意思,所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码: private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称,根本读不出来,更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点: 合适的空格 代码对齐,比如大括号要对齐 及时换行,一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化,可以帮助美化代码格式,大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点,注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说,当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候,就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说,是因为作者觉得随着时间的推移,代码可能会变动,如果不及时更新注释,那么注释就容易产生误导,偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是,程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释,当通过代码如果无法表达意思的时候,就需要注释,比如如下代码: for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过,代码是无法看出来了,就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点: 解释代码的意图,说明为什么这么写,用来做什么 对参数和返回值注释,入参代表什么,出参代表什么 有警示作用,比如说入参不能为空,或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑,这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长,try中代码是真正的服务下线的代码实现,finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长,给人的第一眼感觉就很复杂,让人不想读下去; 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑,不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类,各种if else判断,光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻‍♀️ 所以一旦方法过长,可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法,最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方,就会造成程序又臭又长,当这份代码的结构要修改时,每一处出现这份代码的地方都得修改,导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况,可以抽取成一个工具类,还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况,当if条件过多的时候可能会出现如下情况: if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况,可以换种思路,使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…

    2024年12月11日
    2.8K00
  • 如何使用位运算的数据字典

    场景举例 日常有很多项目,数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下: 示例一: 表示某个商家是否支持多种会员卡打折(如有金卡、银卡、其他卡等),项目中的以往的做法是:在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图: 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点:首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式,增加了数据冗余和存储空间。再者,当业务发生变化时,不利于灵活调整。比如,增加了一种新的会员卡类型时,需要在数据表中增加一个新的字段,以适应需求的变化。  – 改进设计:标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持:这样,“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时,则保存“1(0001)”,支持银卡时,则保存“2(0010)”,两种都支持,则保存“3(0011)”。其他类似。表结构如图: 我们在编写SQL语句时,只需要通过“位”的与运算,就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间,查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息:   select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者:   select * from factory where MEMBERCARD & 1;    // 查询支持银卡打折的商家信息:   select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者:   select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));

    2023年11月24日
    1.9K00
  • 分库分表与自定义分表规则

    总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1)指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2)分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1:按月份分表(DATE_MONTH ) package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…

    2024年5月11日
    1.5K00

Leave a Reply

登录后才能评论