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Java @Mapper 使用注解的方式注入SQL的详细过程

作者:奋力向前123

文章主要介绍了MySQL的JSON数据类型及其使用方法,包括在表中存储和处理JSON数据、使用JSON数据进行复杂查询以及在SQL语句中处理JSON数据的示例,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

MySQL 的 JSON 数据类型(从 MySQL 5.7.8 开始支持)允许你在表中存储和处理 JSON 格式的数据。

JSON 数据类型提供了灵活性,但应谨慎使用。对于需要复杂查询、索引或关系约束的数据,传统的关系表结构通常是更好的选择。

mysql中in语句的处理。

一、例如SQL:update bill_main set bill_state = '00' where bill_no in ();

处理如下:

@Update(" update bill_main set bill_state = '00' where  bill_no in <foreach collection='billNoList' item='billNo' open='(' separator=',' close=')'> #{billNo}</foreach> ")
Boolean approveReject(@Param("billNoList") List<String> billNoList);

 @Update(" update bill_main set bill_state = '00' where  bill_no in <foreach collection='billNoList' item='billNo' open='(' separator=',' close=')'> #{billNo}</foreach> ")
    Boolean approveReject(@Param("billNoList") List<String> billNoList);

二、遇到数据类为JOSN的SQL的处理(t3)

SELECT  t1.id,
        t1.bill_no,
        t1.process_instance_id,
        t1.process_definition_id,
        t1.process_deployment_id,
        t1.approve_id,
        t1.remark,
        t1.enabled_flag,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserId')) comApplyUserId,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserName')) comApplyUserName,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserCode')) comApplyUserCode,
        t3.hj_value, #工时
        t3.yye04,#项目
        t3.comSubCategoryCode #月份
        FROM bill_main t1
        LEFT JOIN bill_main_data t2 ON t1.id = t2.id
         LEFT join (
         SELECT 
                  t.id,#单据号
                  jt.hj_value, #工时
                  jt.yye04,#项目
                  jt.comSubCategoryCode #月份
                FROM bill_main_data t,
                JSON_TABLE(
                    t.BILL_DATA->'$.jyInfo',
                    '$[*]' COLUMNS (
                        idx FOR ORDINALITY,
                        hj_value VARCHAR(100) PATH '$.hj',
                        yye04 VARCHAR(100) PATH '$.yye04',
                        comSubCategoryCode VARCHAR(100) PATH '$.comSubCategoryCode'
                    ) ) AS jt
         ) t3
         on t1.id = t3.id

SELECT  t1.id,
        t1.bill_no,
        t1.process_instance_id,
        t1.process_definition_id,
        t1.process_deployment_id,
        t1.approve_id,
        t1.remark,
        t1.enabled_flag,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserId')) comApplyUserId,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserName')) comApplyUserName,
        json_unquote(json_extract(json_extract(t2.BILL_DATA,'$.comBasicInfo'),'$[0].comApplyUserCode')) comApplyUserCode,
        t3.hj_value, #工时
        t3.yye04,#项目
        t3.comSubCategoryCode #月份
        FROM bill_main t1
        LEFT JOIN bill_main_data t2 ON t1.id = t2.id
         LEFT join (
         SELECT 
                  t.id,#单据号
                  jt.hj_value, #工时
                  jt.yye04,#项目
                  jt.comSubCategoryCode #月份
                FROM bill_main_data t,
                JSON_TABLE(
                    t.BILL_DATA->'$.jyInfo',
                    '$[*]' COLUMNS (
                        idx FOR ORDINALITY,
                        hj_value VARCHAR(100) PATH '$.hj',
                        yye04 VARCHAR(100) PATH '$.yye04',
                        comSubCategoryCode VARCHAR(100) PATH '$.comSubCategoryCode'
                    ) ) AS jt
         ) t3
         on t1.id = t3.id

三、mysql json 数据类型的使用示例

-- 创建电商商品表
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    attributes JSON,
    price DECIMAL(10,2)
);
-- 插入商品数据
INSERT INTO products VALUES
(1, '手机', '{"brand": "苹果", "color": "黑色", "storage": "128GB", "specs": {"ram": "4GB", "cpu": "A15"}}', 6999),
(2, '笔记本', '{"brand": "戴尔", "color": "银色", "storage": "512GB", "specs": {"ram": "16GB", "cpu": "i7"}}', 8999);
-- 复杂查询:查找品牌是苹果且颜色是黑色的产品
SELECT name, price FROM products
WHERE JSON_EXTRACT(attributes, '$.brand') = '苹果'
AND JSON_EXTRACT(attributes, '$.color') = '黑色';
-- 嵌套查询
SELECT name, attributes->'$.specs.cpu' AS cpu
FROM products;

到此这篇关于Java @Mapper 使用注解的方式注入SQL的详细过程的文章就介绍到这了,更多相关Java @Mapper 注解内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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