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;
            }
        }
    }
}

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  • 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
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