Bagaimana SpringBoot menyepadukan MaxCompute
1、SDK方式集成
1.1、依赖引入odps-sdk-core
<properties> <java.version>1.8</java.version> <!--maxCompute sdk 版本号--> <max-compute-sdk.version>0.40.8-public</max-compute-sdk.version> </properties> <dependencies> <!--max compute sdk--> <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-sdk-core</artifactId> <version>${max-compute-sdk.version}</version> </dependency> </dependencies>
1.2、编写连接工具类
编写MaxComputeSdkUtil以SDK方式连接MaxCompute
1.2.1、重要类和方法说明
1、连接参数类:
@Data public class MaxComputeSdkConnParam { /**阿里云accessId 相当于用户名 */ private String aliyunAccessId; /**阿里云accessKey 相当于密码 */ private String aliyunAccessKey; /**阿里云maxCompute服务接口地址 默认是http://service.odps.aliyun.com/api*/ private String maxComputeEndpoint; /**项目名称*/ private String projectName; }
2、查询表元数据信息实体
主要是字段:tableName, comment。还可以自己添加其他字段
@Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class TableMetaInfo { /**表名称*/ private String tableName; /**表注释*/ private String comment; }
3、公共方法(初始化)
/**默认的odps接口地址 在Odps中也可以看到该变量*/ private static final String defaultEndpoint = "http://service.odps.aliyun.com/api"; /**开启全表扫描的配置*/ private static final String FULL_SCAN_CONFIG = "odps.sql.allow.fullscan"; /**分页查询sql模板*/ private static final String PAGE_SELECT_TEMPLATE_SQL = "select z.* from (%s) z limit %s, %s;"; /**分页查询统计数量模板SQL*/ private static final String PAGE_COUNT_TEMPLATE_SQL = "select count(1) from (%s) z;"; /**sdk的odps客户端*/ private final Odps odps; /**odps连接参数*/ private final MaxComputeSdkConnParam connParam; public MaxComputeSdkUtil(MaxComputeSdkConnParam param){ this.connParam = param; // 构建odps客户端 this.odps = buildOdps(); } /** * 构建odps客户端 用于执行sql等操作 * @return odps客户端 */ private Odps buildOdps() { // 阿里云账号密码 AccessId 和 AccessKey final String aliyunAccessId = connParam.getAliyunAccessId(); final String aliyunAccessKey = connParam.getAliyunAccessKey(); // 创建阿里云账户 final AliyunAccount aliyunAccount = new AliyunAccount(aliyunAccessId, aliyunAccessKey); // 使用阿里云账户创建odps客户端 final Odps odps = new Odps(aliyunAccount); // 传入了的话就是用传入的 没有传入使用默认的 final String endpoint = connParam.getMaxComputeEndpoint(); try { odps.setEndpoint(ObjectUtils.isEmpty(endpoint) ? defaultEndpoint : endpoint); } catch (Exception e) { // 端点格式不正确 throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_ENDPOINT_ERR); } // 设置项目 odps.setDefaultProject(connParam.getProjectName()); return odps; }
4、查询表信息
/** * 获取表信息 */ public List<TableMetaInfo> getTableInfos(){ final Tables tables = odps.tables(); List<TableMetaInfo> resultTables = new ArrayList<>(); try { for (Table table : tables) { // tableName final String name = table.getName(); // 描述 final String comment = table.getComment(); final TableMetaInfo info = new TableMetaInfo(name, comment); resultTables.add(info); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); final String errMsg = ObjectUtils.isEmpty(e.getMessage()) ? "" : e.getMessage(); if (errMsg.contains("ODPS-0410051:Invalid credentials")){ throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_UNAME_ERR); } if (errMsg.contains("ODPS-0410042:Invalid signature value")){ throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_PWD_ERR); } if (errMsg.contains("ODPS-0420095: Access Denied")){ throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_PROJECT_ERR); } } return resultTables; }
5、执行SQL封装
/** * 执行sql查询 * @param querySql 查询sql * @param fullScan 是否开启全表扫描 如果查询多个分区数据,需要开启全表扫描 * @return List<Map<String, Object>> */ public List<Map<String, Object>> queryData(String querySql, boolean fullScan){ try { // 配置全表扫描吗 configFullScan(fullScan); // 使用任务执行SQL final Instance instance = SQLTask.run(odps, querySql); // 等待执行成功 instance.waitForSuccess(); // 封装返回结果 List<Record> records = SQLTask.getResult(instance); // 结果转换为Map return buildMapByRecords(records); } catch (OdpsException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_SQL_EXEC_ERR); } } /** * 开启和移除全表扫描配置 * @param fullScan 是否全表扫描 */ private void configFullScan(boolean fullScan) { if (fullScan){ // 开启全表扫描配置 Map<String, String> config = new HashMap<>(); log.info("===>>开启全表扫描, 查询多个分区数据"); config.put(FULL_SCAN_CONFIG, "true"); odps.setGlobalSettings(config); }else { // 移除全表扫描配置 odps.getGlobalSettings().remove(FULL_SCAN_CONFIG); } } /** * 将List<Record>准换为List<Map></> * @param records sql查询结果 * @return 返回结果 */ private List<Map<String, Object>> buildMapByRecords(List<Record> records) { List<Map<String, Object>> listMap = new ArrayList<>(); for (Record record : records) { Column[] columns = record.getColumns(); Map<String, Object> map = new LinkedHashMap<>(); for (Column column : columns) { String name = column.getName(); Object value = record.get(name); // maxCompute里面的空返回的是使用\n if ("\\N".equalsIgnoreCase(String.valueOf(value))) { map.put(name, ""); } else { map.put(name, value); } } listMap.add(map); } return listMap; }
6、分页查询分装
/** * 执行sql查询【分页查询】 * @param querySql 查询sql * @param page 页码 从1开始 第n页传n * @param size 每页记录数 * @param fullScan 是否开启全表扫描 如果查询多个分区数据,需要开启全表扫描 * @return List<Map<String, Object>> */ public List<Map<String, Object>> queryData(String querySql, Integer page, Integer size, boolean fullScan){ // 重写SQl,添加limit offset, limit // 1、替换分号 querySql = querySql.replaceAll(";", ""); // 2、格式化SQL Integer offset = (page - 1 ) * size; // 得到执行sql final String execSql = String.format(PAGE_SELECT_TEMPLATE_SQL, querySql, offset, size); log.info("=======>>>执行分页sql为:{}", execSql); // 调用执行SQL数据 return queryData(execSql, fullScan); } /** * 执行分页查询 * @param querySql 分页查询sql * @param page 页码 从1开始 第n页传n * @param size 每页记录数 * @return 分页查询结果 */ public PageResult<Map<String, Object>> pageQueryMap(String querySql, Integer page, Integer size){ // 1、替换分号 querySql = querySql.replaceAll(";", ""); String countSql = String.format(PAGE_COUNT_TEMPLATE_SQL, querySql); log.info("=======>>>执行分页统计总数sql为:{}", countSql); // 查询总数 final List<Map<String, Object>> countMap = queryData(countSql, false); if (CollectionUtils.isEmpty(countMap)){ return new PageResult<>(0L, new ArrayList<>()); } long count = 0L; for (Object value : countMap.get(0).values()) { count = Long.parseLong(String.valueOf(value)); } if (count == 0){ return new PageResult<>(0L, new ArrayList<>()); } // 执行分页查询 开启全表扫描 final List<Map<String, Object>> resultList = queryData(querySql, page, size, true); return new PageResult<>(count, resultList); } /** * 执行分页查询 * @param querySql 分页查询sql * @param page 页码 从1开始 第n页传n * @param size 每页记录数 * @return 分页查询结果 */ public <T>PageResult<T> pageQuery(String querySql, Integer page, Integer size, Class<T> clazz){ final PageResult<Map<String, Object>> result = pageQueryMap(querySql, page, size); List<T> rows = new ArrayList<>(); for (Map<String, Object> row : result.getRows()) { final T t = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(row), clazz); rows.add(t); } return new PageResult<>(result.getTotal(), rows); }
1.2.2 工具类测试
使用测试数据测试工具类
public static void main(String[] args) { // 构建连接参数 final MaxComputeSdkConnParam connParam = new MaxComputeSdkConnParam(); connParam.setAliyunAccessId("您的阿里云账号accessId"); connParam.setAliyunAccessKey("您的阿里云账号accessKey"); connParam.setProjectName("项目名"); // 实例化工具类 final MaxComputeSdkUtil sdkUtil = new MaxComputeSdkUtil(connParam); // 查询所有表 final List<TableMetaInfo> tableInfos = sdkUtil.getTableInfos(); for (TableMetaInfo tableInfo : tableInfos) { System.out.println(tableInfo.getTableName()); } // 分页查询数据 final PageResult<Map<String, Object>> page = sdkUtil.pageQueryMap("select * from ods_cust;", 2, 10); System.out.println(page.getTotal()); for (Map<String, Object> map : page.getRows()) { System.out.println(JSONObject.toJSONString(map)); } }
1.2.3 为什么要开启全表扫描
maxCompute存在使用限制如下:
当使用select语句时,屏显最多只能显示10000行结果。当select语句作为子句时则无此限制,select子句会将全部结果返回给上层查询。
select语句查询分区表时默认禁止全表扫描。
自2018年1月10日20:00:00后,在新创建的项目上执行SQL语句时,默认情况下,针对该项目里的分区表不允许执行全表扫描操作。在查询分区表数据时必须指定分区,由此减少SQL的不必要I/O,从而减少计算资源的浪费以及按量计费模式下不必要的计算费用。
如果您需要对分区表进行全表扫描,可以在全表扫描的SQL语句前加上命令set odps.sql.allow.fullscan=true;,并和SQL语句一起提交执行。假设sale_detail表为分区表,需要同时执行如下语句进行全表查询:
2、JDBC方式集成
使用odps-jdbc集成, 官方文档地址MaxCompute Java JDBC介绍
<properties> <java.version>1.8</java.version> <!--maxCompute-jdbc-版本号--> <max-compute-jdbc.version>3.0.1</max-compute-jdbc.version> </properties> <dependencies> <!--max compute jdbc--> <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-jdbc</artifactId> <version>${max-compute-jdbc.version}</version> <classifier>jar-with-dependencies</classifier> </dependency> </dependencies>
2.2、编写连接工具类
编写MaxComputeSdkUtil以JDBC方式连接MaxCompute
2.2.1、重要类和方法说明
1、连接参数类:
@Data public class MaxComputeJdbcConnParam { /**阿里云accessId 相当于用户名 */ private String aliyunAccessId; /**阿里云accessKey 相当于密码 */ private String aliyunAccessKey; /** maxcompute_endpoint */ private String endpoint; /**项目名称*/ private String projectName; }
2、公共方法(初始化)
/**JDBC 驱动名称*/ private static final String DRIVER_NAME = "com.aliyun.odps.jdbc.OdpsDriver"; private static final String SELECT_ALL_TABLE_SQL = "select table_name, table_comment from Information_Schema.TABLES"; private static final String SELECT_FIELD_BY_TABLE_SQL = "select column_name, column_comment from Information_Schema.COLUMNS where table_name = '%s'"; /**分页查询sql模板*/ private static final String PAGE_SELECT_TEMPLATE_SQL = "select z.* from (%s) z limit %s, %s;"; /**分页查询统计数量模板SQL*/ private static final String PAGE_COUNT_TEMPLATE_SQL = "select count(1) from (%s) z;"; /**连接*/ private final Connection conn; /** * 连接参数 */ private final MaxComputeJdbcConnParam connParam; public MaxComputeJdbcUtil(MaxComputeJdbcConnParam connParam) { this.connParam = connParam; this.conn = buildConn(); } /** * 创建连接 * @return 数据库连接 */ private Connection buildConn() { try { Class.forName(DRIVER_NAME); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_JDBC_DRIVE_LOAD_ERR); } try { // JDBCURL连接模板 String jdbcUrlTemplate = "jdbc:odps:%s?project=%s&useProjectTimeZone=true"; // 使用驱动管理器连接获取连接 return DriverManager.getConnection( String.format(jdbcUrlTemplate, connParam.getEndpoint(), connParam.getProjectName()), connParam.getAliyunAccessId(), connParam.getAliyunAccessKey()); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_JDBC_DRIVE_LOAD_ERR); } }
3、查询表信息
/** * 获取表信息 * @return 表信息列表 */ public List<TableMetaInfo> getTableInfos(){ List<TableMetaInfo> resultList = new ArrayList<>(); Statement statement = null; ResultSet resultSet = null; try { // 创建statement 使用SQL直接查询 statement = conn.createStatement(); // 执行查询语句 resultSet = statement.executeQuery(SELECT_ALL_TABLE_SQL); while (resultSet.next()){ final String tableName = resultSet.getString("table_name"); final String tableComment = resultSet.getString("table_comment"); final TableMetaInfo info = new TableMetaInfo(tableName, tableComment); resultList.add(info); } return resultList; } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_SQL_EXEC_ERR); } finally { // 关闭resultSet closeResultSet(resultSet); // 关闭statement closeStatement(statement); } }
4、执行SQL封装
/** * 执行sql查询 * @param querySql 查询sql * @return List<Map<String, Object>> */ public List<Map<String, Object>> queryData(String querySql){ List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>(); Statement statement = null; ResultSet resultSet = null; try { // 创建statement statement = conn.createStatement(); // 执行查询语句 resultSet = statement.executeQuery(querySql); // 构建结果返回 buildMapByRs(resultList, resultSet); return resultList; } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_SQL_EXEC_ERR); } finally { // 关闭resultSet closeResultSet(resultSet); // 关闭statement closeStatement(statement); } } /** * 将ResultSet转换为List<Map<String, Object>> * @param resultList 转换的集合 * @param resultSet ResultSet * @throws SQLException e */ private void buildMapByRs(List<Map<String, Object>> resultList, ResultSet resultSet) throws SQLException { // 获取元数据 ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData(); while (resultSet.next()) { // 获取列数 int columnCount = metaData.getColumnCount(); Map<String, Object> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < columnCount; i++) { String columnName = metaData.getColumnName(i + 1); Object object = resultSet.getObject(columnName); // maxCompute里面的空返回的是使用\n if ("\\N".equalsIgnoreCase(String.valueOf(object))) { map.put(columnName, ""); } else { map.put(columnName, object); } } resultList.add(map); } } private void closeStatement(Statement statement){ if (statement != null){ try { statement.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } private void closeResultSet(ResultSet resultSet){ if (resultSet != null){ try { resultSet.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } }
5、分页查询分装
/** * 执行sql查询 * @param querySql 查询sql * @return List<Map<String, Object>> */ public List<Map<String, Object>> queryData(String querySql, Integer page, Integer size){ List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>(); Statement statement = null; ResultSet resultSet = null; try { // 1、替换分号 querySql = querySql.replaceAll(";", ""); // 创建statement statement = conn.createStatement(); // 2、格式化SQL int offset = (page - 1 ) * size; final String execSql = String.format(PAGE_SELECT_TEMPLATE_SQL, querySql, offset, size); log.info("=======>>>执行分页sql为:{}", execSql); // 执行查询语句 resultSet = statement.executeQuery(execSql); // 构建结果返回 buildMapByRs(resultList, resultSet); return resultList; } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); throw new BizException(ResultCode.MAX_COMPUTE_SQL_EXEC_ERR); } finally { // 关闭resultSet closeResultSet(resultSet); // 关闭statement closeStatement(statement); } } /** * 执行分页查询 * @param querySql 分页查询sql * @param page 页码 从1开始 第n页传n * @param size 每页记录数 * @return 分页查询结果 */ public PageResult<Map<String, Object>> pageQueryMap(String querySql, Integer page, Integer size){ // 1、替换分号 querySql = querySql.replaceAll(";", ""); String countSql = String.format(PAGE_COUNT_TEMPLATE_SQL, querySql); log.info("=======>>>执行分页统计总数sql为:{}", countSql); // 查询总数 final List<Map<String, Object>> countMap = queryData(countSql); if (CollectionUtils.isEmpty(countMap)){ return new PageResult<>(0L, new ArrayList<>()); } long count = 0L; for (Object value : countMap.get(0).values()) { count = Long.parseLong(String.valueOf(value)); } if (count == 0){ return new PageResult<>(0L, new ArrayList<>()); } // 执行分页查询 开启全表扫描 final List<Map<String, Object>> resultList = queryData(querySql, page, size); return new PageResult<>(count, resultList); } /** * 执行分页查询 * @param querySql 分页查询sql * @param page 页码 从1开始 第n页传n * @param size 每页记录数 * @return 分页查询结果 */ public <T>PageResult<T> pageQuery(String querySql, Integer page, Integer size, Class<T> clazz){ final PageResult<Map<String, Object>> result = pageQueryMap(querySql, page, size); List<T> rows = new ArrayList<>(); for (Map<String, Object> row : result.getRows()) { final T t = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(row), clazz); rows.add(t); } return new PageResult<>(result.getTotal(), rows); }
2.2.2 工具类测试
使用测试数据测试工具类
public static void main(String[] args) { final MaxComputeJdbcConnParam connParam = new MaxComputeJdbcConnParam(); connParam.setAliyunAccessId("您的阿里云账号accessId"); connParam.setAliyunAccessKey("您的阿里云账号accessKey"); connParam.setProjectName("项目名"); connParam.setEndpoint("http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"); final MaxComputeJdbcUtil jdbcUtil = new MaxComputeJdbcUtil(connParam); // 获取表信息 final List<TableMetaInfo> tableInfos = jdbcUtil.getTableInfos(); for (TableMetaInfo tableInfo : tableInfos) { System.out.println(tableInfo); } // 获取字段信息 final String tableName = tableInfos.get(new Random().nextInt(tableInfos.size())).getTableName(); final List<TableColumnMetaInfo> fields = jdbcUtil.getFieldByTableName(tableName); for (TableColumnMetaInfo field : fields) { System.out.println(field.getFieldName() + "-" + field.getComment()); } // 执行查询 final List<Map<String, Object>> list = jdbcUtil.queryData("select * from ods_cust;"); for (Map<String, Object> map : list) { System.out.println(JSONObject.toJSONString(map)); } // 执行分页查询 final List<Map<String, Object>> list2 = jdbcUtil.queryData("select * from ods_cust;", 2, 10); for (Map<String, Object> map : list2) { System.out.println(JSONObject.toJSONString(map)); } // 执行分页查询 并返回count final PageResult<Map<String, Object>> list3 = jdbcUtil.pageQueryMap("select * from ods_cust;", 2, 10); System.out.println(list3.getTotal()); for (Map<String, Object> map : list3.getRows()) { System.out.println(JSONObject.toJSONString(map)); } jdbcUtil.close(); }
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana SpringBoot menyepadukan MaxCompute. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengenalan kepada Jasypt Jasypt ialah perpustakaan java yang membenarkan pembangun menambah fungsi penyulitan asas pada projeknya dengan usaha yang minimum dan tidak memerlukan pemahaman yang mendalam tentang cara penyulitan berfungsi dengan tinggi untuk penyulitan sehala dan dua hala. teknologi penyulitan berasaskan piawai. Sulitkan kata laluan, teks, nombor, perduaan... Sesuai untuk penyepaduan ke dalam aplikasi berasaskan Spring, API terbuka, untuk digunakan dengan mana-mana pembekal JCE... Tambahkan kebergantungan berikut: com.github.ulisesbocchiojasypt-spring-boot-starter2 Faedah Jasypt melindungi keselamatan sistem kami Walaupun kod itu bocor, sumber data boleh dijamin.

1. Redis melaksanakan prinsip kunci teragih dan mengapa kunci teragih diperlukan Sebelum bercakap tentang kunci teragih, adalah perlu untuk menjelaskan mengapa kunci teragih diperlukan. Lawan daripada kunci yang diedarkan ialah kunci yang berdiri sendiri Apabila kami menulis program berbilang benang, kami mengelakkan masalah data yang disebabkan oleh mengendalikan pembolehubah yang dikongsi pada masa yang sama Kami biasanya menggunakan kunci untuk mengecualikan pembolehubah yang dikongsi bersama untuk memastikan ketepatannya pembolehubah yang dikongsi skop penggunaannya adalah dalam proses yang sama. Jika terdapat berbilang proses yang perlu mengendalikan sumber yang dikongsi pada masa yang sama, bagaimanakah ia boleh saling eksklusif? Aplikasi perniagaan hari ini biasanya merupakan seni bina perkhidmatan mikro, yang juga bermakna bahawa satu aplikasi akan menggunakan berbilang proses Jika berbilang proses perlu mengubah suai baris rekod yang sama dalam MySQL, untuk mengelakkan data kotor yang disebabkan oleh operasi yang tidak teratur, keperluan pengedaran. untuk diperkenalkan pada masa ini. Gaya dikunci. Ingin mencapai mata

Senario penggunaan 1. Tempahan berjaya dibuat tetapi pembayaran tidak dibuat dalam masa 30 minit. Pembayaran tamat masa dan pesanan dibatalkan secara automatik 2. Pesanan telah ditandatangani dan tiada penilaian dilakukan selama 7 hari selepas ditandatangani. Jika pesanan tamat dan tidak dinilai, sistem lalai kepada penilaian positif 3. Pesanan dibuat dengan jayanya jika peniaga tidak menerima pesanan selama 5 minit, pesanan itu dibatalkan peringatan mesej teks dihantar... Untuk senario dengan kelewatan yang lama dan prestasi masa nyata yang rendah, kami boleh Gunakan penjadualan tugas untuk melaksanakan pemprosesan undian biasa. Contohnya: xxl-job Hari ini kita akan memilih

Springboot membaca fail, tetapi tidak boleh mengakses perkembangan terkini selepas membungkusnya ke dalam pakej balang Terdapat situasi di mana springboot tidak boleh membaca fail selepas membungkusnya ke dalam pakej balang adalah tidak sah dan hanya boleh diakses melalui strim. Fail berada di bawah resources publicvoidtest(){Listnames=newArrayList();InputStreamReaderread=null;try{ClassPathResourceresource=newClassPathResource("name.txt");Input

Apabila Springboot+Mybatis-plus tidak menggunakan pernyataan SQL untuk melaksanakan operasi penambahan berbilang jadual, masalah yang saya hadapi akan terurai dengan mensimulasikan pemikiran dalam persekitaran ujian: Cipta objek BrandDTO dengan parameter untuk mensimulasikan parameter yang dihantar ke latar belakang bahawa adalah amat sukar untuk melaksanakan operasi berbilang jadual dalam Mybatis-plus Jika anda tidak menggunakan alatan seperti Mybatis-plus-join, anda hanya boleh mengkonfigurasi fail Mapper.xml yang sepadan dan mengkonfigurasi ResultMap yang berbau dan kemudian. tulis pernyataan sql yang sepadan Walaupun kaedah ini kelihatan menyusahkan, ia sangat fleksibel dan membolehkan kita

SpringBoot dan SpringMVC adalah kedua-dua rangka kerja yang biasa digunakan dalam pembangunan Java, tetapi terdapat beberapa perbezaan yang jelas antara mereka. Artikel ini akan meneroka ciri dan penggunaan kedua-dua rangka kerja ini dan membandingkan perbezaannya. Mula-mula, mari belajar tentang SpringBoot. SpringBoot telah dibangunkan oleh pasukan Pivotal untuk memudahkan penciptaan dan penggunaan aplikasi berdasarkan rangka kerja Spring. Ia menyediakan cara yang pantas dan ringan untuk membina bersendirian, boleh dilaksanakan

1. Sesuaikan RedisTemplate1.1, mekanisme siri lalai RedisAPI Pelaksanaan cache Redis berasaskan API menggunakan templat RedisTemplate untuk operasi cache data Di sini, buka kelas RedisTemplate dan lihat maklumat kod sumber kelas tersebut. Isytihar kunci, Pelbagai kaedah pesirilan nilai, nilai awal kosong @NullableprivateRedisSe

Dalam projek, beberapa maklumat konfigurasi sering diperlukan Maklumat ini mungkin mempunyai konfigurasi yang berbeza dalam persekitaran ujian dan persekitaran pengeluaran, dan mungkin perlu diubah suai kemudian berdasarkan keadaan perniagaan sebenar. Kami tidak boleh mengekodkan konfigurasi ini dalam kod. Adalah lebih baik untuk menulisnya dalam fail konfigurasi Sebagai contoh, anda boleh menulis maklumat ini dalam fail application.yml. Jadi, bagaimana untuk mendapatkan atau menggunakan alamat ini dalam kod? Terdapat 2 kaedah. Kaedah 1: Kita boleh mendapatkan nilai yang sepadan dengan kunci dalam fail konfigurasi (application.yml) melalui ${key} beranotasi dengan @Value Kaedah ini sesuai untuk situasi di mana terdapat sedikit perkhidmatan mikro projek, Apabila perniagaan adalah rumit, logik
