Mybatis-Plus连表查询,这两种扩展框架帮你优化查询操作
ztj100 2024-10-27 18:37 19 浏览 0 评论
Mybatis-Plus是一个广受欢迎的ORM框架,它提供了常用的CRUD操作和一些实用的插件,但是对于复杂的查询操作,开发者仍然需要编写复杂的SQL语句。为了解决这个问题,出现了一些Mybatis-Plus的扩展框架,本文将介绍两个常用的Mybatis-Plus连表查询扩展框架:mybatis-plus-join和stream-query。
项目简介
mybatis-plus-join
mybatis-plus-join是一个支持连表查询的Mybatis-Plus扩展,它提供了Mybatis-Plus风格的连表操作,让开发者无需编写复杂的SQL语句,就可以实现复杂的连表查询。它提供了丰富的连表方法和条件构造器,可以实现复杂的连表逻辑,还可以返回自定义结果类型和嵌套结果方式。mybatis-plus-join还兼容Mybatis-Plus原生功能,如分页插件、多租户、逻辑删除和乐观锁等。
stream-query
stream-query是一个基于Spring Cloud Stream的流式查询框架,它可以实现对多种数据源的实时查询和分析。stream-query可以完全摆脱Mapper,使用静态函数进行数据库操作,简化开发和维护。它还提供了流式查询和数据处理的能力,可以实现实时分析和响应。stream-query支持SQL语法和Lambda表达式,可以灵活地定义和执行查询任务,还支持多种数据源和返回类型。
项目优劣
mybatis-plus-join
mybatis-plus-join的优势有:
- 简化连表查询操作,接近Mybatis-Plus的风格,易于上手和使用
- 提供了丰富的连表方法和条件构造器,可以实现复杂的连表逻辑
- 可以返回自定义结果类型,也可以返回嵌套结果方式
- 兼容Mybatis-Plus原生功能,如分页插件、多租户、逻辑删除和乐观锁等
mybatis-plus-join的局限性有:
- 目前只支持Mybatis-Plus作为ORM框架,如果使用其他ORM框架,可能就不适合了
- 需要配置动态Mapper处理器,扫描对应路径下的实体类生成Class文件集合,这可能会增加一些启动时间和内存占用
stream-query
stream-query的优势有:
- 可以完全摆脱Mapper,使用静态函数进行数据库操作,简化开发和维护
- 支持流式查询和数据处理的能力,可以实现实时分析和响应
- 支持SQL语法和Lambda表达式,可以灵活地定义和执行查询任务
- 支持多种数据源和返回类型,可以适应不同的场景和需求
stream-query的局限性有:
- 目前只支持Spring Cloud Stream框架,如果使用其他框架,可能就不适合了
- 需要学习和掌握Spring Cloud Stream框架,可能需要一些时间和精力
- 动态生成Mapper可能会增加一些启动时间和内存占用
适用场景
根据两个项目的特点和局限性,可以得出以下适用场景:
- mybatis-plus-join适合使用Mybatis-Plus作为ORM框架,并且需要频繁进行连表查询的场景。它提供了丰富的连表方法和条件构造器,可以实现复杂的连表逻辑,也可以返回自定义结果类型,也可以返回嵌套结果方式。它还兼容Mybatis-Plus原生功能,如分页插件、多租户、逻辑删除、乐观锁等。
- stream-query适合需要对多种数据源进行实时查询和分析,并且需要灵活地定义和执行查询任务的场景。它可以完全摆脱Mapper,使用静态函数进行数据库操作,简化开发和维护。它还提供了流式查询和数据处理的能力,可以实现实时分析和响应。它还支持SQL语法和Lambda表达式,可以灵活地定义和执行查询任务。它还支持多种数据源和返回类型,可以适应不同的场景和需求。
总结
两个Mybatis-Plus连表查询扩展框架:mybatis-plus-join和stream-query,各有优缺点,可以根据实际需求进行选择。mybatis-plus-join接近Mybatis-Plus的风格,易于上手和使用,适合频繁进行连表查询的场景。stream-query可以完全摆脱Mapper,支持多种数据源和返回类型,适合实时查询和分析的场景。
希望本文对读者有所帮助,如果您有任何问题或建议,请在留言区提出。
相关推荐
- 再说圆的面积-蒙特卡洛(蒙特卡洛方法求圆周率的matlab程序)
-
在微积分-圆的面积和周长(1)介绍微积分方法求解圆的面积,本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。...
- python创建分类器小结(pytorch分类数据集创建)
-
简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类。...
- matplotlib——绘制散点图(matplotlib散点图颜色和图例)
-
绘制散点图不同条件(维度)之间的内在关联关系观察数据的离散聚合程度...
- python实现实时绘制数据(python如何绘制)
-
方法一importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttimefrommathimport*plt.ion()#...
- 简单学Python——matplotlib库3——绘制散点图
-
前面我们学习了用matplotlib绘制折线图,今天我们学习绘制散点图。其实简单的散点图与折线图的语法基本相同,只是作图函数由plot()变成了scatter()。下面就绘制一个散点图:import...
- 数据分析-相关性分析可视化(相关性分析数据处理)
-
前面介绍了相关性分析的原理、流程和常用的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,具体可以参考...
- 免费Python机器学习课程一:线性回归算法
-
学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要。但是...
- 用Python进行机器学习(2)之逻辑回归
-
前面介绍了线性回归,本次介绍的是逻辑回归。逻辑回归虽然名字里面带有“回归”两个字,但是它是一种分类算法,通常用于解决二分类问题,比如某个邮件是否是广告邮件,比如某个评价是否为正向的评价。逻辑回归也可以...
- 【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂
-
一、拟合和回归的区别拟合...
- 推荐2个十分好用的pandas数据探索分析神器
-
作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化...
- 向量数据库:解锁大模型记忆的关键!选型指南+实战案例全解析
-
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...
- 用Python进行机器学习(11)-主成分分析PCA
-
我们在机器学习中有时候需要处理很多个参数,但是这些参数有时候彼此之间是有着各种关系的,这个时候我们就会想:是否可以找到一种方式来降低参数的个数呢?这就是今天我们要介绍的主成分分析,英文是Princip...
- 神经网络基础深度解析:从感知机到反向传播
-
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...
- Python实现基于机器学习的RFM模型
-
CDA数据分析师出品作者:CDALevelⅠ持证人岗位:数据分析师行业:大数据...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)