DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

概述和使用场景

  • DsHintApi ,强制指定数据源,
  • BatchSizeHintApi ,强制指定查询批量数量

API定义

DsHintApi

    public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) {
     // 具体实现
    }

    public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) {
         // 具体实现
    }

BatchSizeHintApi

   public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) {
     // 具体实现
    }

使用示例

  • 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱

  • 2、DsHintApi使用示例
    包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源

    // 使用方式1:
    try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) {
       List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem();
       PetShopProxy data2 = data.queryById();
       data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents);
    }
    
    // 使用方式2:
    try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) {
        List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem();
        PetShopProxy data2 = data.queryById();
        data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents);
    }
  • 3、BatchSizeHintApi使用示例
    包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询

    // 查询指定每次查询500跳
    try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) {
       PetShopProxy data2 = data.queryById();
       data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents);
    }
//  查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意,你必须在明确不需要分页查询的情况下使用;如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询
 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) {
       PetShopProxy data2 = data.queryById();
       data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents);
 }

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/7376.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)
望闲的头像望闲数式管理员
上一篇 2024年5月18日 pm4:07
下一篇 2024年5月20日 pm9:04

相关推荐

  • 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

    2023年11月27日
    1.7K00
  • 函数之异步执行

    总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式,它在分布式的开发模式中有很多应用场景如: 高并发场景中,我们一般采用把长流程切短,用异步方式去掉可以异步的非关键功能,缩小主流程响应时间,提升用户体验 异构系统的集成调用,通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店",定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3,定义任务失败重试次数,,默认:-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60,定义任务失败重试的时间数,默认:3d. nextRetryTimeUnit,定义任务失败重试的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime,定义任务延迟执行的时间数,默认:0f. delayTimeUnit,定义任务延迟执行的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法,调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候,多模块独立boot的情况下,需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要,因为全部走远程,不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath,确保两组机器都能覆盖所有任务分片,这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据,这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

    2024年5月25日
    1.5K00
  • 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
    1.4K00
  • 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
    1.3K00
  • 工作流用户待办过滤站内信

    工作流用户待办过滤站内信 全局过滤 启动工程application.yml中配置: pamirs: workflow: notify: false 个性化过滤 实现pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.service.WorkflowMailFilterApi接口 返回true表示需要发送站内信 返回false表示不需要发送站内信 示例: import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import pro.shushi.pamirs.message.model.PamirsMessage; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.model.WorkflowUserTask; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.service.WorkflowMailFilterApi; /** * MyWorkflowMailFilterImpl * * @author yakir on 2025/02/24 16:28. */ @Fun(WorkflowMailFilterApi.FUN_NAMESPACE) public class MyWorkflowMailFilterImpl implements WorkflowMailFilterApi { @Override @Function public Boolean filter(WorkflowUserTask workflowUserTask, PamirsUser user, PamirsMessage message) { // 按用户待办过滤 workflowUserTask if (10000L == workflowUserTask.getInitiatorUid()){ return true; } // 按用户过滤 user if (1000L == user.getId()){ return true; } // 按站内信消息过滤 message if (StringUtils.contains(message.getBody(), "你好")) { return true; } return false; } }

    2025年2月24日
    1.1K00

Leave a Reply

登录后才能评论