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  2023年11月1日

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  2024年5月24日

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  条件更新updateByWrapper 通常我们在更新的时候new一个对象出来在去更新，减少更新的字段 Integer update = new DemoUser().updateByWrapper(new DemoUser().setFirstLogin(Boolean.FALSE), Pops.<DemoUser>lambdaUpdate().from(DemoUser.MODEL_MODEL).eq(IdModel::getId, userId) 使用基础模型的updateById方法更新指定字段的方法： new 一下update对象出来，更新这个对象。 WorkflowUserTask userTaskUp = new WorkflowUserTask(); userTaskUp.setId(userTask.getId()); userTaskUp.setNodeContext(json); userTaskUp.updateById(); 条件删除updateByWrapper public List<T> delete(List<T> data) { List<Long> petTypeIdList = new ArrayList(); for(T item:data){ petTypeIdList.add(item.getId()); } Models.data().deleteByWrapper(Pops.<PetType>lambdaQuery().from(PetType.MODEL_MODEL).in(PetType::getId,petTypeIdList)); return data; } 构造条件查询数据 示例1： LambdaQueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery(); query.from(PetShop.MODEL_MODEL); query.setSortable(Boolean.FALSE); query.orderBy(true, true, PetShop::getId); List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query); System.out.printf(petShops2.size() + ""); } 示例2： IWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery() .from(PetShop.MODEL_MODEL).eq(PetShop::getId,1L); List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper); System.out.printf(petShops4.size() + ""); } 示例3： QueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { //使用Lambda获取字段名，防止后面改字段名漏改 String nameField = LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getName); //使用Lambda获取Clumon名，防止后面改字段名漏改 String nameColumn = PStringUtils.fieldName2Column(nameField); QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL) .eq(nameColumn, "test"); List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2); System.out.printf(petShops5.size() + ""); } IWrapper转为LambdaQueryWrapper @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShopProxy> queryPage(Pagination<PetShopProxy> page, IWrapper<PetShopProxy> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<PetShopProxy> wrapper = ((QueryWrapper<PetShopProxy>) queryWrapper).lambda(); // 非存储字段从QueryData中获取 Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { String codes = (String) queryData.get("codes"); if (org.apache.commons.lang3.StringUtils.isNotBlank(codes)) { wrapper.in(PetShopProxy::getCode, codes.split(",")); } } return new PetShopProxy().queryPage(page, wrapper); }

  望闲

  2024年5月25日

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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 =…

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  2024年11月23日

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