Erupt框架中处理非实体表数据查询的技术方案
背景介绍
Erupt框架作为一个高效的后台管理系统开发框架,默认情况下通过实体类与数据库表的映射关系来实现数据操作。但在实际业务场景中,开发者经常会遇到需要查询非实体表数据的情况,特别是多表关联查询或跨数据源查询的结果集。
核心问题分析
当开发者需要查询的数据并非来自单一实体表,而是通过复杂SQL查询(如多表JOIN、子查询等)生成的结果集时,Erupt框架的标准数据访问机制可能会遇到挑战。这种情况下,数据模型与物理表之间不存在直接的一对一映射关系。
解决方案探索
方案一:使用JdbcTemplate直接执行原生SQL
Erupt框架提供了EruptDao工具类,通过其getJdbcTemplate()方法可以获取Spring的JdbcTemplate实例,从而执行任意复杂的SQL查询:
Integer count = eruptDao.getJdbcTemplate().queryForObject(
"SELECT COUNT(*) FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.t1_id WHERE t1.status = ?",
Integer.class,
"active"
);
这种方式的优势在于灵活性高,可以执行任意复杂的SQL语句。但缺点是需要手动处理结果集映射,且无法直接与Erupt的数据表格展示功能集成。
方案二:自定义数据处理器(@EruptDataProcessor)
通过实现IEruptDataService接口并标注@EruptDataProcessor注解,可以创建自定义的数据处理器。虽然标准接口主要面向实体表操作,但可以通过扩展实现来支持复杂查询:
- 首先定义自定义接口扩展IEruptDataService:
public interface CustomDataService extends IEruptDataService {
List<Map<String, Object>> queryByNativeSql(String sql, Object... params);
}
- 然后实现该接口:
@EruptDataProcessor
public class CustomDataServiceImpl extends EruptDataServiceDbImpl implements CustomDataService {
@Override
public List<Map<String, Object>> queryByNativeSql(String sql, Object... params) {
return getEntityManager()
.createNativeQuery(sql)
.setParameters(params)
.getResultList();
}
}
- 使用时通过类型转换调用自定义方法:
CustomDataService service = (CustomDataService)DataProcessorManager.getEruptDataProcessor(entityClass);
List<Map<String, Object>> results = service.queryByNativeSql("SELECT * FROM ...");
方案三:结合动态数据源
对于需要跨数据源查询的场景,可以结合动态数据源框架(如dynamic-datasource)来实现:
- 配置多数据源
- 在需要切换数据源的方法上使用@DS注解
- 通过JdbcTemplate或EntityManager执行跨库查询
最佳实践建议
-
简单查询场景:优先使用EruptDao的JdbcTemplate,适合一次性查询且不需要与Erupt表格功能集成的场景
-
复杂业务场景:推荐使用自定义数据处理器方案,特别是需要将查询结果与Erupt表格展示功能结合时
-
性能考虑:对于大数据量查询,建议在SQL层面做好优化,避免返回过多不必要的数据
-
事务管理:跨数据源操作时需特别注意事务边界,必要时使用分布式事务解决方案
总结
Erupt框架虽然主要面向实体表操作,但通过灵活使用其提供的扩展点和结合Spring生态的其他组件,完全可以满足各种复杂查询场景的需求。开发者应根据具体业务场景选择最适合的技术方案,在保持框架优势的同时解决特殊业务需求。
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