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:
    如何使用位运算的数据字典

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:
如何使用位运算的数据字典
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:
如何使用位运算的数据字典

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));

Oinone社区 作者:nation原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/4757.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)
nation's avatarnation数式员工
Previous 2023年11月24日 pm3:45
Next 2023年11月27日 am11:14

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
    2.5K00
  • 如何自定义Excel导出功能

    介绍 在平台提供的默认导出功能无法满足业务需求的时候,我们可以自定义导出功能,以满足业务中个性化的需求。 功能示例 继承平台的导出任务模型,加上需要在导出的弹窗视图需要展示的字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel导出任务") public class DemoItemExportTask extends ExcelExportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemExportTask"; // 自定义显示的字段 @Field.String @Field(displayName = "发布人") private String publishUserName; } 编写自定义导出弹窗视图的数据初始化方法和导出提交的action package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.action.ExcelExportTaskAction; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.service.ExcelFileService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Slf4j @Component @Model.model(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) public class DemoItemExcelExportTaskAction extends ExcelExportTaskAction { public DemoItemExcelExportTaskAction(ExcelFileService excelFileService) { super(excelFileService); } @Action(displayName = "导出", contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE, bindingType = {ViewTypeEnum.TABLE}) public DemoItemExportTask createExportTask(DemoItemExportTask data) { if (data.getWorkbookDefinitionId() != null) { ExcelWorkbookDefinition workbookDefinition = new ExcelWorkbookDefinition(); workbookDefinition.setId(data.getWorkbookDefinitionId()); data.setWorkbookDefinition(workbookDefinition); } super.createExportTask(data); return data; } /** * @param data * @return */ @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public DemoItemExportTask construct(DemoItemExportTask data) { data.construct(); return data; } } 编写导出的数据处理逻辑,此处可以拿到导出弹窗内自定义的字段提交的值,然后根据这些值处理自定义逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.extPoint; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelDefinitionContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.enmu.ExcelTemplateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelExportFetchDataExtPoint; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.impl.ExcelExportSameQueryPageTemplate; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelTemplateInit; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.Collections; import java.util.List; @Component public class DemoItemExportExtPoint extends ExcelExportSameQueryPageTemplate implements ExcelTemplateInit , ExcelExportFetchDataExtPoint…

    2024年1月3日
    1.6K00
  • Oinone离线部署设计器镜像

    概述 Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式,这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台Docker镜像。 本文以5.2.20.1版本为例进行介绍,使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准 部署环境要求 包含全部中间件及设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):16G以上 硬盘(HDD/SSD):60G以上 仅设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):8G以上 硬盘(HDD/SSD):40G以上 部署准备 一台安装了Docker环境的服务器(私有云环境);以下简称部署环境; 一台安装了Docker环境的电脑(可访问公网);以下简称本地环境; 部署清单 下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件: 设计器镜像:oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 离线部署结构包:oinone-designer-full-standard-offline.zip Oinone许可证:****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) 第三方数据库驱动包(非MySQL数据库必须) PS:如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境,可以将文档步骤在本地环境执行后,一次性将所有文件进行传输。 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images 检查部署环境服务器架构 确认部署环境是amd64还是arm64架构,若本文提供的查看方式无法正确执行,可自行搜索相关内容进行查看。 使用uname命令查看 uname -a PS:此步骤非常重要,如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致,将导致镜像无法正确启动。 在本地环境准备镜像 在Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志,找到需要部署的镜像版本。 登录Oinone镜像仓库(若已登录,可忽略此步骤) docker login https://harbor.oinone.top # input username # input password 获取Oinone平台镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 保存镜像到.tar文件 docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个: docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 # docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE…] 上传.tar到部署环境 scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/ PS:若无法使用scp方式上传,可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。 在部署环境加载镜像 加载镜像文件到Docker中 cd /home/admin/oinone-full/images docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 查看镜像是否正确加载 docker images 查看输出内容,对比REPOSITORY、TAG、IMAGE ID与本地环境完全一致即可。 设计器服务部署 为了方便起见,服务器操作文件显得不太方便,因此,我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后,传输到部署环境进行部署结构包(oinone-designer-full-standard-offline.)需上传到要部署的服务器中,后面的操作均在这个目中进行 下载离线部署结构包(以数式发出的为准) oinone-designer-full-standard-offline.zip 将Pamirs许可证移动到config目录下,并重命名为****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) mv ****-trial.lic config/****-trial.lic 加载非MySQL数据库驱动(按需) 将驱动jar文件移动到lib目录下即可。 以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例 mv kingbase8-8.6.0.jar lib/ PS:lib目录为非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。 修改脚本中的配置 修改启动脚本startup.sh 修改对应的镜像版本号, 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP configDir=$(pwd) version=5.1.16 IP=192.168.0.121 修改mq/broker.conf 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true listenPort=10991 transactionCheckInterval=1000 #存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求 diskMaxUsedSpaceRatio=98 #磁盘空间警戒阈值,超过这个值则停止接受消息,默认值90 diskSpaceWarningLevelRatio=99 #强制删除文件阈值,默认85 diskSpaceCleanForciblyRatio=97 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 访问服务 使用http://127.0.0.1:88访问服务

    2024年11月1日
    1.6K00
  • 【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
    87200
  • 缓存连接由Jedis切换为Lettuce

    Jedis和Lettuce的区别 Jedis是同步的,不支持异步,Jedis客户端实例不是线程安全的,需要每个线程一个Jedis实例,所以一般通过连接池来使用Jedis; Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端,其方法调用是异步的,Lettuce的API也是线程安全的,所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作,同时Lettuce也支持连接池; Jedis切换Lettuce 依赖修改boot启动工程pom.xml改动 properties <lettuce.version>5.3.6.RELEASE</lettuce.version> <commons-pool2.version>2.8.1</commons-pool2.version> dependencies <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-data-api</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>${lettuce.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>${commons-pool2.version}</version> </dependency> 配置修改application.yml配置修改 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 prefix: pamirs timeout: 2000 # 可选 password: xxxxx # 可选 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 lettuce: pool: enable: true max-idle: 16 min-idle: 1 max-active: 16 max-wait: 2000

    2024年2月2日
    1.2K00

Leave a Reply

Please Login to Comment