WCDB Android版分组求和查询实践指南
概述
在Android开发中使用WCDB数据库时,经常会遇到需要进行分组统计查询的场景。本文将详细介绍如何使用WCDB的Java/Kotlin API实现类似SQL中的分组求和功能,特别是针对"select *, sum(money) from table A where time >100 and time < 200 group by kind order by time desc"这样的复杂查询。
WCDB查询构建基础
WCDB提供了类型安全的查询构建方式,通过StatementSelect类可以构建各种SELECT查询。与直接编写SQL语句不同,WCDB的API设计更加面向对象,能够利用编译时检查来避免运行时错误。
实现分组求和查询
要实现分组求和查询,关键在于正确使用StatementSelect的select方法。WCDB提供了两种主要方式来构建查询字段:
- 选择所有字段:使用
Column.all()方法 - 聚合函数:如
sum()、count()等
对于示例中的查询,可以这样构建:
new StatementSelect()
.select(Column.all(), A_Table.money.sum())
.from(A_Table.TABLE_NAME)
.where(A_Table.time.between(100, 200))
.groupBy(A_Table.kind)
.orderBy(A_Table.time.order(Order.DESC));
关键点解析
-
多字段选择:
select()方法可以接受多个参数,因此可以同时选择所有字段和聚合结果。 -
聚合函数使用:通过
字段名.sum()的方式调用聚合函数,其他可用函数还包括avg()、max()、min()等。 -
条件过滤:
where()方法支持各种条件表达式,示例中使用了between()来表示范围查询。 -
分组与排序:
groupBy()和orderBy()方法的使用与SQL语法类似,保持了直观性。
实际应用建议
-
类型安全:WCDB的查询构建是类型安全的,字段名都来自表类,避免了拼写错误。
-
性能考虑:对于大数据量的分组查询,建议添加适当的索引以提高查询效率。
-
结果处理:查询返回的结果集中会包含原始字段和聚合结果,需要正确处理结果集的列映射。
-
复杂查询:对于更复杂的查询,WCDB还支持子查询、多表连接等高级功能。
总结
WCDB提供了强大而类型安全的查询构建API,使得在Android应用中执行复杂的分组统计查询变得简单可靠。通过合理使用StatementSelect的各种方法,开发者可以构建出几乎任何需要的SQL查询,同时享受编译时检查带来的安全性优势。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00