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：

1. 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);
}

2. 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();
    }
}

3. 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：

1. 配置多数据源
2. 在需要切换数据源的方法上使用@DS注解
3. 通过JdbcTemplate或EntityManager执行跨库查询

最佳实践建议

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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。