JeecgBoot项目PostgreSQL数据库兼容性问题解析
问题背景
在使用JeecgBoot 3.7.2版本与PostgreSQL数据库配合时,开发人员遇到了两个典型的SQL兼容性问题。这些问题主要源于JeecgBoot最初设计时主要针对MySQL数据库,而在PostgreSQL环境下运行时,部分SQL语法需要进行适配调整。
问题一:大屏设计器查询错误
错误表现
当用户尝试打开大屏设计器时,系统抛出SQL语法错误,具体错误信息为"字段'0'不存在"。
技术分析
错误SQL语句中包含了odp.type = "0"这样的条件判断。在PostgreSQL中,双引号用于标识列名或表名等数据库对象标识符,而字符串常量应该使用单引号。这是PostgreSQL与MySQL在SQL语法上的一个重要区别。
解决方案
正确的写法应该是将双引号改为单引号:
odp.type = '0'
问题二:在线报表日期格式化问题
错误表现
在使用在线报表功能时,系统尝试使用MySQL特有的DATE_FORMAT函数对PostgreSQL中的时间戳进行格式化,导致函数不存在的错误。
技术分析
PostgreSQL提供了与MySQL不同的日期时间处理函数。MySQL的DATE_FORMAT函数在PostgreSQL中不存在,PostgreSQL使用TO_CHAR函数来实现类似功能。
解决方案
应将DATE_FORMAT函数替换为PostgreSQL的TO_CHAR函数:
SELECT COUNT(*) AS total FROM (
SELECT TO_CHAR(create_time, 'YYYY-MM-DD') AS date, count(*) AS num
FROM sys_log
GROUP BY TO_CHAR(create_time, 'YYYY-MM-DD')
) jeecg_rp_temp
兼容性建议
-
使用标准SQL语法:尽可能使用ANSI SQL标准语法,避免使用特定数据库的扩展语法。
-
数据库抽象层:在应用架构中引入数据库抽象层,针对不同数据库提供适配实现。
-
条件编译:对于必须使用数据库特定功能的场景,可以采用条件编译或运行时判断的方式处理不同数据库的差异。
-
函数映射:建立常用函数的映射关系表,如MySQL的DATE_FORMAT对应PostgreSQL的TO_CHAR。
版本更新情况
JeecgBoot团队已经在后续版本中修复了这些问题。3.7.3版本已经发布,建议用户升级到最新版本以获得更好的PostgreSQL兼容性支持。对于积木报表组件,1.9.3版本后也将包含相关修复。
总结
数据库兼容性问题是多数据库支持项目中常见的挑战。JeecgBoot作为一款企业级开发平台,正在不断完善对各种数据库的支持。开发人员在使用非MySQL数据库时,应注意检查SQL语句的兼容性,并及时更新到官方发布的最新版本以获得最佳支持。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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