如何自定义SQL(Mapper)语句

场景描述

在实际业务场景中,存在复杂SQL的情况,具体表现为:

  • 单表单SQL满足不了的情况下
  • 有复杂的Join关系或者子查询
  • 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大

在此情况下,通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能

1、编写所需的Mapper

SQL Mapper写法无限制,与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样; Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中,也分开写在两个文件中。

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

import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@Mapper
public interface DemoItemMapper {
    @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable}  as core_demo_item ${where}  group by category_id</script>")
    List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where);
}

2.调用mapper

调用Mapper代码示例

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

import com.google.api.client.util.Lists;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem;
import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter;
import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession;
import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@Component
public class DemoItemDAO {
    public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){
        try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) {
            String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable();

            DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class);
            String where = " where status = 'ACTIVE'";
            List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where);
            DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class);
            return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList);
        }
        return Lists.newArrayList();
    }
}

调用Mapper一些说明

  • 启动类需要配置扫描包MapperScan
    @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class)
    @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class})
    public class DemoApplication {
  • 调用Mapper接口的时候,需要指定数据源;即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL), 实际代码中使用 try-with-resources语法。
  • 从Mapper返回的结果中获取数据
    • 如果SQL Mapper中已定义了resultMap,调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象
    • 如果Mapper返回的是Map<String, Object>,则通过 DataConverter.out进行转化,参考上面的示例

其他参考:Oinone连接外部数据源方案:https://doc.oinone.top/backend/4562.html

Oinone社区 作者:数式-海波原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/4759.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)
数式-海波的头像数式-海波数式管理员
上一篇 2023年11月24日 pm4:51
下一篇 2023年11月27日 pm4:30

相关推荐

  • 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
    1.9K00
  • Oinone登录扩展:对接SSO(适应于4.7.8及之后的版本)

    适配版本 4.7.8及其之后的版本 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.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.SessionUserTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.ApiCommonTransient; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.PermissionInfoResp; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.utils.AuthenticateUtils; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.model.PamirsUserDTO; 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.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.HttpServletResponse; /** * * @author shushi * * 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 type() { return UserLoginTypeEnum.COOKIE.value(); } @Override public PamirsUser resolveAndVerification(PamirsUserTransient user) { if (checker == null) { checker = BeanDefinitionUtils.getBean(IUserLoginChecker.class); } return checker.check4login(user); } /** * 重写登录拦截功能 * 该函数主要作用,通过三方权限校验. * @return */ // 版本升级需要修改 @Override public PamirsUserDTO fetchUserIdByReq() { String sessionId =…

    2024年4月2日
    2.2K00
  • 环境运行时Jar版本控制

    环境运行时Jar版本控制 前景 为了避免基于低代码定义产生的元数据错乱。因此产生了运行时Jar版本检查功能。 现象 如果当前运行时依赖的Ja版本低于已安装版本,启动时会有如下类似信息提示: 解决 按照提示升级依赖Jar版本 通过启动参数 -PgoBack=true 强制覆盖安装当前运行时版本 java -jar 方式 java -jar xxx.jar -PgoBack=true [其他参数] mvn spring-boot run 方式 mvn clean compile spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments=”-PgoBack=true [其他参数]”

    2025年3月10日
    1.2K00
  • 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
    1.6K00
  • 项目中工作流引入和流程触发

    目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow:工作流运行核心模块 sql-record:监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger:异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <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> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式,如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中,设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

    2023年11月7日
    1.7K00

Leave a Reply

登录后才能评论