JPA的多表复杂查询(2)

现在要根据userdetai 种的 sex actor中的actortype 还有 region的id 为条件查询出满足条件的living。
public class PageParam<Living> {
    private Integer pageSize = 10;
    private Integer pageNumber = 1;
    private Sex sex;
    private ActorType actortype;
    private Long cityid;

首先我还是封装了这样一个类,但是这里的泛型 我是直接给到了想要的查询结果的泛型,接下来 因为这里涉及到了一个 多表的查询 所以上面的单表查询的例子 已经不适合这个查询了,但是Criteria 的join方法 给我们提供了一个模式
Specification<Living> specification = new Specification<Living>() {

@Override
    public Predicate toPredicate(Root<Living> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) {
        List<Predicate> list = new ArrayList<Predicate>();

if (null!=sex) {
            Join<UserDetail, Living> join = root.join("actor", JoinType.LEFT);
            list.add(cb.equal(join.get("userDetail").get("sex"),  sex ));
        }

if (null!=actortype) {
            Join<Actor, Living> join = root.join("actor", JoinType.LEFT);
            list.add(cb.equal(join.get("actorType"),  actortype));
        }
        if (null!=cityid) {
            Join<Region, Living> join = root.join("region", JoinType.LEFT);
            list.add(cb.equal(join.get("id"), cityid));
        }

//Join<A, B> join = root.join("bs", JoinType.LEFT);
        //list.add(cb.equal(join.get("c").get("id"), id));
        Predicate[] p = new Predicate[list.size()];
        return cb.and(list.toArray(p));
    };
};

这里是我对条件进行的封装。jpa 的多条件查询 主要是根据Criteria 为我们提供的方法封装条件,然后根据 给条件定义的位置,再生成sql语句,之后完成查询。
 不得不说的地方,在这个多表的查询中以下面这句为例
Join<UserDetail, Living> join = root.join("actor", JoinType.LEFT);
list.add(cb.equal(join.get("userDetail").get("sex"),  sex ));

jointype.LEFT主要是说最终的这个属性 是在哪个表中, 而前面的 “actor” 则表示 从living表中 查询的 第一步的查询,比如我给出的例子 是要查询出 living 中的 actor 然后是actor 中的userdetail 之后才是 userdetail中的 sex属性 所以下面的join.get(“userDetail”).get(“sex”) ,这里就是get出相应的属性,一直到你得到想要的属性为止。 接下来的两个属性 也同理,
 许多人多jpa 有很大的误解,认为jpa 的多表,多条件复杂查询,不如mybatis的查询,在之前我也是这么觉得,但自从通过jpa 实现了这个多表多条件的复杂查询之后,我觉得hibernate的复杂查询 不逊于mybatis ,尤其是对sql 语句不是很精通的 码农,虽然hibernate的门槛较高可jpa 恰恰降低了hibernate 所需要的门槛,希望大家可以通过我的经验,更方便的与数据库进行交互。

Linux公社的RSS地址https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:https://www.heiqu.com/bf6f3ee4fa2a377d35568890dfbe70a8.html