**springboot 关于用query查询**

本文分享了SpringBoot中JPA Query的实用技巧,包括参数使用、解决In查询排序问题及日期处理方法,帮助开发者避免常见陷阱,提升查询效率。

springboot 关于用query查询

很多初学springboot 的小伙伴,不太熟悉sringboot jpa query的一系列操作,今天就来讲一下
1.参数的使用
错误的写法
这个地方是来自 一个小伙伴写的错误的示例。这个地方参数是作为查询条件的,那么?1代表的就是第一个参数,如果要用到第二个参数 username, 我们要用?2来代替这个这个参数作为查询的条件。
2、之前项目上遇到遇到一个坑爹的东西,我也一并写出来。关于jpa 的in查询 例如:
List findbyIdIn( ids[] names );
查出来是没问题的,但是,在In里面直接排序了。而我数据库另一张表例如参加活动记录表,是从客户端传过来的数据 记录的User的id 是 1,2,3,4,5 另一个字段 money则记录的是 获得的钱。记录成300,500,600,700,900这样子
这样为了保证数据的一致性,就必须让In 不准排序。
我是这样处理的:@Query(value = "select * from user where id in ?1 order by INSTR(',{?1},',CONCAT(id))",nativeQuery = true)

3、日期的处理。比如我要查询最近七天的记录,然而,数据库里面的字段类型是varchar.传入的字是类似于20181115这样的值,我们怎么用jpa去查询呢

@Query(value = "SELECT * FROM roomlog where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(str_to_date(_tcreate,'%Y%m%d %H%i%s'))",nativeQuery = true)


用str_to_date() 这个方法,去转换. 前面是这个值的字段 后面是格式。

### Interval Join 的具体含义 Interval Join 是一种特殊的连接方式,在分布式流处理框架(如 Flink)中被广泛使用。它的主要特点是通过时间范围来限定两个数据流之间的匹配条件,从而减少不必要的计算开销并提高性能[^4]。 在 Flink 中,`interval join` 可用于 `DataStream API`,允许开发者指定两个输入流之间的时间窗口关系。这种连接的核心在于定义一个时间间隔 `[lowerBound, upperBound]`,只有当来自两条流的数据满足该时间间隔内的约束时才会发生匹配。 #### 时间边界的具体解释 - **Lower Bound (下界)**:表示当前事件可以接受的最早时间差。 - **Upper Bound (上界)**:表示当前事件可以接受的最晚时间差。 这两个界限决定了哪些事件会被认为是在有效范围内,进而触发连接逻辑。值得注意的是,这些界限既可以是正值也可以是负值,但必须遵循 `lowerBound ≤ upperBound` 这一规则。 ### 实现细节与代码示例 以下是基于 Apache Flink 的一段 Python 伪代码展示如何设置 interval join: ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, DataTypes from pyflink.table.window import Tumble from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) # 注册表 A 和 B 并假设两者都有相同的 key 字段 'id' t_env.connect(FileSystem().path('input_path_a')) \ .with_format(OldCsv()) \ .with_schema(Schema().field("id", DataTypes.INT()).field("ts", DataTypes.TIMESTAMP())) \ .register_table_source("tableA") t_env.connect(FileSystem().path('input_path_b')) \ .with_format(OldCsv()) \ .with_schema(Schema().field("id", DataTypes.INT()).field("ts", DataTypes.TIMESTAMP())) \ .register_table_source("tableB") result = t_env.sql_query(""" SELECT a.id, a.ts AS ts_a, b.ts AS ts_b FROM tableA as a JOIN tableB as b ON a.id = b.id AND a.ts BETWEEN b.ts - INTERVAL '5' SECOND AND b.ts + INTERVAL '10' SECOND """) print(result.to_pandas()) ``` 上述例子展示了如何利用 SQL 查询语法完成 interval join 操作。这里的关键点在于 `AND a.ts BETWEEN b.ts - INTERVAL '5' SECOND AND b.ts + INTERVAL '10' SECOND` 部分,明确了两者的相对时间跨度为 [-5秒, +10秒]。 ### 性能优化建议 为了使 interval join 更加高效,通常需要注意以下几个方面: 1. 确保参与 join 的字段已正确分区(partitioned),这样可以最小化网络传输成本。 2. 合理设定时间区间大小,过宽可能导致内存占用过高而影响吞吐量;反之则可能遗漏潜在的有效配对记录[^3]。
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