mysql mybatis 分组取出表中使用次数最多的前两条记录

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#mysql #mybatis

本文介绍了一种通过SQL语句批量插入运输路线数据的方法。该方法首先从t_trans_order表中选择符合特定条件的数据，然后将这些数据转换并插入到t_carrier_route表中。整个过程包括了对数据进行分组、计数以及筛选等操作。

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INSERT INTO t_carrier_route (id,carrier_user_id,`START_PROVINCE`,start_city,`START_AREA`,start_address,`END_PROVINCE`,`END_CITY`,`END_AREA`,end_address,create_date,create_by,del_flag)
        SELECT REPLACE(UUID(),"-",""),blood.carrier_user_id,blood.`START_PROVINCE`,blood.start_city,blood.`START_AREA`,blood.start_address,blood.`END_PROVINCE`,blood.`END_CITY`,blood.`END_AREA`,blood.`end_address`,NOW(),1,0
        FROM
        (SELECT *
        FROM (SELECT  tb.id,tb.dd,tb.carrier_user_id,tb.start_city,tb.`START_PROVINCE`,tb.`START_AREA`,tb.start_address,tb.`END_PROVINCE`,tb.`END_CITY`,tb.`END_AREA`,tb.end_address,
        @num := IF(@type=tb.carrier_user_id, @num + 1, 1) AS row_number,
        @type := tb.carrier_user_id AS other_type
        FROM (SELECT *,(select @num := 0),(select @type := '') FROM (SELECT b.id,COUNT(*) AS dd,b.carrier_user_id,b.start_city,b.`START_PROVINCE`,b.`START_AREA`,b.start_address,b.`END_PROVINCE`,b.`END_CITY`,b.`END_AREA`,b.end_address FROM t_trans_order  b GROUP BY b.carrier_user_id,b.start_city,b.`START_PROVINCE`,b.`START_AREA`,b.`END_PROVINCE`,b.`END_CITY`,b.`END_AREA`) cc ORDER BY cc.carrier_user_id,cc.dd DESC)  tb
        ) ace
        HAVING ace.row_number <= 2) blood;
MyBatis批量插入数据实现(MySQL)
【优快云】
03-20 4227
假如需要搬一万块砖到楼顶，有一部电梯，电梯一次可以放适量的砖(最多放 500)。可以选择一次运送一块砖，也可以一次运送 500 块砖，哪个时间消耗大? 一、sql 层面实现数据插入 单条插入数据的写法： insert into table ([列名],[列名]) values ([列值],[列值])); 或： insert into table values ([列值],[列值])); 批量插入 一种可以在代码中循环执行上面的语句，但是这种效率太差。另一种，可以用MySQL支持的批量插入语..
Mybatis详解，mybatis环境搭建，多表联查以及动态SQL的使用
weixin_45940087的博客
10-24 1057
什么是Mybatis 我们都知道mybatis是SSM三大框架中的一种，那么mybatis是用来干什么的呢。它是用来进行数据持久化保存的，没有学习到这个框架之前，我们通常用JDBC来进行数据的持久化保存，那么mybatis框架就把jdbc封装在底层，提供给用户免费使用。 为什么要使用框架 1.首先它是一个应用程序的半成品 2.它提供了可重用的公共结构 3.是按照一定规则组织的一组组件 其实，通俗易懂点，就是将多次重复出现的代码，进行封装，节省我们开发项目的时间，而且功能更加强大，对开发人员有很大的帮助。 m
Mybatis多对多，复杂增删改查（特殊需求循环插入，分组查询）
weixin_43557034的博客
09-01 1230
8.31 从25号开始练习复杂的mybatis多对多，从设计数据库思路到实现需求功能转移到实体项目中 1.之前很少看过字符转换的详细内容从今往后会注意字符串转换此项目为转数组（date）实体项目会有Uuid生成的字符串 2.在添加时如果原表设计的首个id是自动增长的，在xml中要设置是否使用jdbc的getGenerateKeys方法获取主键并赋值到keyProperty设置的主键字段中将要插入字段对应的生成的id抽出来 3.@service中如果中间表角色id不想用逗号的形式要做循环插入数据 4.修改多表
Mysql按字段分组取最大值记录
chongdutuo9831的博客
04-13 144
要求：获得按table1_id分组，并且age最大的记录信息，即2、3、5条 注意：不要轻易在MySQL中使用，MySQL中的DESC排序是一个假排序 方法一： select * from (select * from table2 order by age desc) ...
mysql按照字段分组取最大值记录
studymary的博客
07-20 723
mysql按照字段分组取最大值记录
mybatis的分组排序取前几条数据
x1562092008的博客
03-18 7960
分组使用：GROUP BY 单个：GROUP BY 列名 多个：GROUP BY 列名1，列名2 排序使用：ORDER BY 单个：ORDER BY 列名 多个：ORDER BY 列名1，列名2 取前几条数据： limit 0，3，从第一条取，取三条 Limit 1,3 从第2条开始取,取3条 补充：使用limit时需要注意偏移量问题，当数据很多且分页到后...
mybatis+mysql分组排序，每组取前N条数据
qq_38140753的博客
02-04 2670
mybatis+mysql 分组排序，取前N条
MyBatis使用篇（十一）—— MyBatis实现分页
王喆峰的博客
01-08 3020
文章目录1、搭建演示环境1.1 创建数据表1.2 创建实体类1.3 创建接口Dao1.4 创建SQL映射文件1.5 创建测试类2、通过List结果集实现分页2.1 添加接口方法2.2 添加SQL标签2.3 添加测试方法3、通过SQL参数实现分页3.1 添加接口方法3.2 添加SQL标签3.3 添加测试方法4、通过RowBounds实现分页4.1 添加接口方法4.2 添加SQL标签4.3 添加测试方...
手搓MyBatis最详细讲解长达3万字（附有详细视频课程提供学习）
2203_75533902的博客
11-30 963
自学MyBatis手搓3万字超详细学习笔记，还望各位大佬喜欢，有错误欢迎指出！！感谢！！
MyBatis入门学习二（配置文件、mapper文件、动态SQL）
棉花糖老丫
04-26 2155
MyBatis 的强大特性之一便是它的动态 SQL 能力。当有多条件查询或操作时SQL语句的拼接是比较麻烦的事情并且拼接的时候要确保不能忘了必要的空格，逗号或者关键字。利用动态 SQL 这一特性可以彻底摆脱这种痛苦。通常使用动态 SQL 不可能是独立的一部分,MyBatis 当然使用一种强大的动态 SQL 语言来改进这种情形,这种语言可以被用在任意映射的 SQL 语句中。动态 SQL 元素和使用 JSTL 或其他相似的基于 XML 的文本处理器相似。MyBatis 采用功能强大的基于 OGNL 的表达式。
Mybatis之分组查询
ldcaws的专栏
04-11 1万+
在应用开发中，分组统计是非常经典的需求，在springboot+mybatis+mysql中实现分组统计。 学生信息统计场景，学生包含姓名、性别、年龄、地址等属性。 按性别分组统计数量 按地址分组统计数量 按地址、性别分组统计数量 1、mysql中sql语句 DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARA
jpa transaction 回滚_Spring Jpa save方法回滚问题
weixin_39583623的博客
12-24 467
Repository 的 save方法 在service方法出现异常时不会回滚吗？我直接回滚 不提交 但是数据库中仍然保存上数据了DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();def.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQU...
mysql中取出现次数最多的_基础算法7：从数据库某个字段中取出现次数最多的几条数据形成“热门xxx”...
weixin_42639246的博客
01-19 1043
如题所示，有时候我们需要从数据库中的某个表中取出某个字段的数据，并根据其出现的频率在前台页面中显示“热门城市”、“热门商品”等信息。比如说我们要取出所有航线中的“热门城市”，可以这样做：(1)数据在数据库中是这样的：在这里，我们需要查出所有的“出发城市”和“到达城市”，并对每个城市进行计数根据其出现次数来取出几个出现次数最多的城市为热门城市注：将多个字段的数据合并在一起并且不经过去重处理，可以使用...
MyBatis：按照日期分组查询
MMF博客园
08-19 999
MyBatis：按照日期分组查询
mysql查询某个值在分组中出现多次的数据
u012453843的专栏
06-26 2906
场景：一个商品可以按照不同的规格进行售卖，比如玉米，可以一粒装或三粒装等规格进行售卖，现在我想查看有哪些商品是按照多个规格进行售卖的，sql如下所示： select GROUP_CONCAT(d.specification_id),d.goods_id from (select b.specification_id specification_id,b.specification...
MyBatis子查询+分组
旗袍不开、怎么得胜？
06-10 1500
MyBatis子查询+分组 查询需求： 如图，传入一个uid，根据该uid返回与该uid同组的全部uid列表。 查询思路： 根据uid找到该uid对应的gname，对gname进行归并，得到唯一的gname，根据gname，返回符合条件的全部uid，并根据uid进行归并。 接口编写 // 根据用户id查询该用户对应组的全部用户id List<Integer> getGroupUidByUid(Integer uid); Mapper编写： <!-- 根据用户id查询
【已解决】Mybatis 实现 Group By 动态分组查询
华仔仔的博客
08-29 1万+
🎉工作中遇到这样一个需求场景：实现一个统计查询，要求可以根据用户在前端界面筛选的字段进行动态地分组统计。，可能是一个字段、多个字段或者不进行分组查询，这都是由用户在前端决定的。
mybatis实现分组查询的两种方式
weixin_51341922的博客
06-07 5452
mybatis实现分组查询
MyabtisPlus（高级查询）
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北执南念的博客
11-15 1万+
mybatisplus查询基础使用
根据更新时间间隔10取一条数据 List<MyBatteryInfoEntity> mtBatteryinfoEntitys = myBatteryInfoDao.selectList(new QueryWrapper<MyBatteryInfoEntity>() .eq(StringUtils.isNotBlank(hwId), "battery_id", hwId) .orderByDesc("upload_time").last(StringUtils.isNotBlank(limit), "limit 0," + limit) );
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08-08
<think>根据用户提供的代码片段，这是一个使用MyBatis Plus进行数据库查询的示例。该代码的目的是从数据库表中根据条件查询数据，并且按照上传时间降序排列，同时支持限制返回的记录数。 用户要求：根据更新时间间隔10取一条数据。但是原代码中并没有体现“间隔10”取一条的逻辑，原代码只是根据条件查询并限制条数。 我们需要理解“根据更新时间间隔10取一条数据”的含义。通常，这可能意味着在连续的时间序列中，每隔10个单位时间（如10秒、10分钟等）取一条数据。但是，原查询只是按时间降序并取前limit条，并没有按时间间隔过滤。 因此，我们需要调整查询策略。由于SQL本身可能难以直接实现按时间间隔采样（尤其是不同数据库语法不同），这里提供两种思路： 1. 在数据库查询中使用窗口函数或特定函数（如MySQL的ROUND()、FLOOR()等）将时间分组，然后从每个分组中取一条。 2. 先查询出所有数据，然后在应用层进行按时间间隔采样。 考虑到用户使用的是MyBatis Plus，且原代码是使用QueryWrapper，我们假设数据库是MySQL，并尝试在SQL中实现。 具体需求：假设“更新时间间隔10”是指每10分钟（或其他单位）取一条数据。我们可以将时间字段按10分钟进行分组，然后取每组中的最新一条（因为按upload_time降序，每组取第一条）。 但是，请注意，不同的数据库时间函数不同，这里以MySQL为例，使用FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(upload_time)/(10*60))来将时间转换为10分钟间隔的整数（这里10*60秒），然后按这个分组，每组取第一个（即最新时间的一条）。 然而，在MyBatis Plus中直接写这样的查询条件比较复杂，可能需要自定义SQL。 另一种思路：使用子查询，先按时间间隔分组，然后取每个分组中的最大时间，再关联回原表获取这些时间对应的记录。 但是，原代码还支持根据battery_id过滤，以及限制返回的总条数。所以我们需要综合考虑。 由于原需求是“根据更新时间间隔10取一条数据”，我们可以这样实现： 步骤： 1. 首先，我们需要按时间间隔分组，然后选择每个间隔内的最大时间（即每个10分钟段内的最新时间点）。 2. 然后，将这些时间点与原表关联，取出这些时间点对应的记录。 但是，如果数据量很大，这种方法可能效率较低。 考虑到用户还要求支持limit，我们可以先按时间间隔采样，然后取前limit个间隔的数据。 由于用户原代码使用了last方法直接拼接limit，所以这里我们也可以使用类似的方式，但需要写自定义SQL。 因此，我们可以修改为： 自定义SQL语句（MySQL）： ```sql SELECT * FROM my_battery_info WHERE id IN ( SELECT MAX(id) -- 或者用其他方式确定每个分组取哪一条，这里假设取每个分组中最大id（即最新记录） FROM my_battery_info WHERE ... -- 其他条件 GROUP BY FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(upload_time)/(10*60)) -- 10分钟间隔 ) ORDER BY upload_time DESC LIMIT ... ``` 但是，上述SQL有问题：分组后取的是每个分组的一条，但是分组条件中只按时间间隔分组，没有按battery_id分组。如果同一个时间间隔内有多个不同的battery_id，那么就会混在一起。所以，应该按battery_id和时间间隔分组。 但是，原需求中有一个条件：根据battery_id查询（如果hwId不为空）。所以，如果hwId不为空，那么就是针对一个battery_id的数据进行采样。如果hwId为空，则是对所有电池的数据进行采样？但是这样分组的话，每个分组应该按battery_id和时间间隔分组，然后取每个分组的一条。 然而，用户的需求可能是：对同一个电池的数据，按时间间隔采样。所以，分组条件应该包括battery_id和时间间隔。 因此，调整SQL： ```sql SELECT * FROM my_battery_info t1 WHERE (battery_id, upload_time) IN ( SELECT battery_id, MAX(upload_time) FROM my_battery_info WHERE ... -- 这里写原条件，比如battery_id=? GROUP BY battery_id, FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(upload_time)/(10*60)) ) ORDER BY upload_time DESC LIMIT 0, ? ``` 但是，这个SQL在MySQL中执行可能会比较慢，因为子查询返回多列，然后主查询用多列IN。而且，如果数据量大，分组也会慢。 另外，注意：如果hwId为空，那么就会查询所有电池的数据，然后按每个电池的每个时间间隔取一条。这样返回的数据是每个电池在每个时间间隔的最新记录。但是，用户可能只想要一个电池（当hwId不为空时）的数据。 所以，我们需要在子查询中加上battery_id的条件（如果hwId不为空）。 但是，在MyBatis Plus中如何实现这样复杂的查询呢？我们可以使用自定义SQL的方式。 由于原代码使用了QueryWrapper，我们可以使用QueryWrapper来构建条件，然后拼接自定义SQL。但是，对于这样复杂的子查询，可能需要使用@Select注解或者XML映射文件。 不过，用户希望在一个QueryWrapper中完成，我们可以尝试用MyBatis Plus的lambda表达式和自定义SQL函数？但是分组条件中的时间函数是数据库相关的，MyBatis Plus没有内置支持。 因此，我建议使用原生SQL的方式，在MyBatis Plus中执行自定义SQL。 但是，用户提供的代码是使用selectList方法，所以我们还是尽量用QueryWrapper，如果不行就换用其他方式。 另一种方案：使用MyBatis Plus的query对象，但使用自定义的sqlSelect和sqlGroupBy等，这需要更复杂的设置。 考虑到时间，我们采用在QueryWrapper中直接写SQL片段的方式，但这样可能不够优雅，且容易出错。 这里，我们使用子查询构造器（MyBatis Plus 3.0.7以上版本支持inSql方法，但多列IN不支持，所以不能用inSql）。 因此，我们只能使用原生SQL查询。 修改方案：在Dao层定义一个方法，使用注解或XML写SQL。 由于用户没有提供Dao层的接口定义，我们假设可以修改Dao接口。 步骤： 1. 在MyBatteryInfoDao接口中增加一个方法，比如： List<MyBatteryInfoEntity> selectByTimeInterval(@Param("hwId") String hwId, @Param("intervalSeconds") int intervalSeconds, @Param("limit") int limit); 2. 在对应的Mapper XML文件中写SQL。 但是，用户可能不想改变Dao层方法。那么，我们可以尝试在QueryWrapper中使用apply方法拼接自定义SQL片段，但是分组查询的部分无法直接放入QueryWrapper。 所以，我建议采用应用层处理的方式：先查询出所有数据（按时间降序，不限制条数？或者限制大一点），然后在应用层按时间间隔采样。 应用层处理逻辑： 1. 先按条件查询出数据，按upload_time降序排列（如果数据量很大，可以限制一个较大的条数，比如10000条，避免内存溢出）。 2. 遍历这些数据，用一个变量记录上一个被选中的记录的时间，然后计算当前记录与上一个被选中的记录的时间差，如果大于等于10分钟（或10秒，根据需求），则选中该条记录，并更新记录的时间。 注意：时间间隔的单位需要明确。用户说是“间隔10”，但单位是什么？这里假设是10分钟（600秒）。但实际中可能是10秒、10分钟、10小时等。所以，我们可以将间隔作为一个参数传入。 应用层代码示例（伪代码）： ``` List<MyBatteryInfoEntity> result = new ArrayList<>(); long interval = 10 * 60 * 1000; // 10分钟，单位毫秒 MyBatteryInfoEntity lastSelected = null; for (MyBatteryInfoEntity entity : queryList) { if (lastSelected == null) { result.add(entity); lastSelected = entity; } else { long diff = lastSelected.getUploadTime().getTime() - entity.getUploadTime().getTime(); if (Math.abs(diff) >= interval) { result.add(entity); lastSelected = entity; } } } // 然后根据需要的limit，截取result ``` 但是，这样处理有一个问题：我们是从最新时间开始遍历，所以是降序的。这样取到的数据是：从当前时间开始，每隔10分钟取一条（但注意，如果数据不是均匀分布的，可能取到的间隔大于10分钟）。而且，这样处理会跳过一些数据。 另外，如果数据量很大，在应用层处理可能会占用较多内存和CPU。 综合考虑，如果数据量不大（比如几千条），应用层处理简单有效。如果数据量很大，建议在数据库层处理。 由于用户没有明确数据量，我这里提供两种方案，并选择一种实现。 方案一：数据库层分组查询（效率较高，但SQL复杂且与数据库相关） 方案二：应用层处理（简单，但数据量大时性能差） 这里我选择方案一，因为用户要求“取一条数据”可能意味着数据量不会太大（间隔10分钟，一天也就144条，一个月4320条，所以即使一年也才5万多条，可以接受）。但是，如果用户要求的是所有电池的数据，那么数据量会成倍增加，所以需要谨慎。 但是，用户原代码中有一个limit参数，所以我们可以通过limit限制返回的总条数（在应用层采样前先限制条数，这样应用层处理的数据量就是limit条）。 因此，我们可以先按原方式查询出limit条数据（按时间降序），然后在应用层进行间隔采样。 这样，即使limit为1000，应用层处理1000条数据也是很快的。 所以，修改步骤： 1. 先按原条件查询出按时间降序的limit条数据（注意，这里的limit是用户传入的，表示最多取多少条，但间隔采样后可能少于limit）。 2. 在应用层进行间隔采样（从最新时间开始，每隔固定时间取一条）。 具体代码实现： 首先，我们获取原始数据列表（按时间降序），然后进行采样。 采样算法： 1. 初始化一个空列表result，用于存放采样结果。 2. 初始化lastTime为null。 3. 遍历原始数据列表（已经是按时间降序，所以第一条是最新的）： 如果lastTime为null，则将该条数据加入result，并设置lastTime为该条数据的时间。 否则，计算当前数据的时间与lastTime的时间差（取绝对值），如果时间差大于等于间隔（例如10分钟），则将该条数据加入result，并更新lastTime为当前数据的时间。 4. 注意：遍历完成后，result就是采样后的数据，但注意顺序是保持降序（因为原始数据是降序，我们也是按顺序加入的）。 但是，这里有一个问题：我们是从最新时间开始，然后下一条数据如果比最新时间早10分钟以上，就会被选中。这样选中的数据的时间是：最新时间，然后减去10分钟以上的时间点，再减去10分钟以上的时间点...。所以，选中的数据的时间是递减的，且间隔至少10分钟。 但是，如果用户希望的是从最早时间开始？原需求没有明确。根据“根据更新时间间隔10取一条数据”，通常我们关心的是最近的数据，所以从最新开始取是合理的。 另外，时间间隔的单位需要明确。这里我们假设间隔是10分钟（600秒），即600000毫秒。 代码实现： 首先，我们获取原始数据： List<MyBatteryInfoEntity> list = myBatteryInfoDao.selectList(...); // 原查询，已经按时间降序，并且有limit 然后，进行采样： 假设间隔为10分钟，即10*60*1000毫秒。 但是，用户可能希望间隔是可配置的，这里我们将其作为一个变量。 具体代码： ```java // 获取原始数据列表 List<MyBatteryInfoEntity> list = myBatteryInfoDao.selectList(new QueryWrapper<MyBatteryInfoEntity>() .eq(StringUtils.isNotBlank(hwId), "battery_id", hwId) .orderByDesc("upload_time") .last(StringUtils.isNotBlank(limit), "limit 0," + limit) ); // 间隔10分钟（600000毫秒） long intervalMillis = 10 * 60 * 1000; List<MyBatteryInfoEntity> sampledList = new ArrayList<>(); MyBatteryInfoEntity lastSelected = null; for (MyBatteryInfoEntity entity : list) { if (lastSelected == null) { sampledList.add(entity); lastSelected = entity; } else { // 计算当前记录和上一个选中记录的时间差（绝对值） long diff = Math.abs(entity.getUploadTime().getTime() - lastSelected.getUploadTime().getTime()); if (diff >= intervalMillis) { sampledList.add(entity); lastSelected = entity; } } } ``` 注意：这里的时间差计算，因为数据是降序的，所以当前记录的时间一定小于等于lastSelected的时间（因为lastSelected是之前选中的，且是更早遍历到的，所以时间更大）。所以，我们可以直接使用lastSelected的时间减去当前记录的时间，但为了通用，我们取绝对值。 但是，这样取绝对值会导致从旧到新的数据也可能被选中（如果数据是乱序的，但我们已经按时间降序，所以不会出现乱序）。所以，这里可以不用绝对值，直接： long diff = lastSelected.getUploadTime().getTime() - entity.getUploadTime().getTime(); 因为lastSelected的时间一定大于当前entity的时间（因为是降序），所以diff为正数。 因此，可以改为： if (diff >= intervalMillis) { ... } 这样，我们就实现了每隔至少10分钟取一条数据。 但是，这样取到的数据可能比用户要求的少，因为间隔采样可能过滤掉很多数据。 另外，如果用户要求的是等间隔（比如从最早时间到最晚时间均匀分成10分钟间隔，然后在每个间隔内取一条），那么上述方法可能不满足。上述方法是从最新时间开始，然后每遇到一个时间间隔大于10分钟的数据就取，所以取到的数据的时间间隔是大于等于10分钟，但不是等间隔。 如果用户要求等间隔，那么需要更复杂的算法（比如按时间窗口分组），这里不展开。 由于用户需求描述为“根据更新时间间隔10取一条数据”，我理解的是每隔10分钟取一条，且从最新时间开始。 所以，最终代码修改为： 在查询出原始数据列表后，使用上述循环进行采样。 但是，注意：原代码中的limit参数是限制原始数据的条数，而不是采样后的条数。所以，如果用户希望采样后返回10条，那么原始数据的limit可能需要设置大一些（比如100条），因为采样后可能只有几条。 因此，我们需要调整limit参数：如果用户传入的limit是希望采样后的条数，那么我们需要先查询更多的原始数据，直到采样后的条数达到limit。 但是，原需求中，用户传入的limit是直接拼接到SQL中的，所以是原始数据的条数。因此，我们保持原样，采样后的数据条数可能小于等于原始数据的条数。 所以，我们不需要修改原始查询的limit，因为用户传入的limit就是原始数据的最大条数。 综上，我们修改服务层代码，在查询出原始数据后，进行采样。 完整代码示例（假设在Service层）： ```java // 假设传入的hwId和limit String hwId = ...; String limit = ...; // 注意，limit是字符串，例如"10" // 构建查询 QueryWrapper<MyBatteryInfoEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); if (StringUtils.isNotBlank(hwId)) { queryWrapper.eq("battery_id", hwId); } queryWrapper.orderByDesc("upload_time"); if (StringUtils.isNotBlank(limit)) { queryWrapper.last("limit 0," + limit); } // 执行查询 List<MyBatteryInfoEntity> list = myBatteryInfoDao.selectList(queryWrapper); // 时间间隔（10分钟，单位毫秒） long interval = 10 * 60 * 1000; List<MyBatteryInfoEntity> resultList = new ArrayList<>(); if (list != null && !list.isEmpty()) { // 取第一条 resultList.add(list.get(0)); long lastTime = list.get(0).getUploadTime().getTime(); // 从第二条开始遍历 for (int i = 1; i < list.size(); i++) { MyBatteryInfoEntity entity = list.get(i); long currentTime = entity.getUploadTime().getTime(); // 计算时间差（注意，list是降序，所以lastTime大于currentTime） long diff = lastTime - currentTime; if (diff >= interval) { resultList.add(entity); lastTime = currentTime; // 更新上一个采样点的时间 } } } // 此时resultList就是采样后的数据，按时间降序 ``` 注意：这里我们只从原始数据中采样，所以采样后的数据不会超过原始数据的条数。 但是，这样采样有一个问题：如果原始数据中相邻两条数据的时间间隔可能小于10分钟，那么就会跳过。然后，当遇到一个时间间隔大于等于10分钟的数据时，我们取它，然后以它的时间作为新的起点。这样，我们保证了采样后的数据任意相邻两条的时间间隔至少为10分钟。 但是，这样可能漏掉一些时间点。比如，我们取了t0时刻，然后下一条数据是t0-5分钟，跳过；再下一条是t0-12分钟，那么时间差是12分钟（大于10分钟），所以取。然后，再后面一条是t0-20分钟，与t0-12分钟的时间差是8分钟，小于10分钟，跳过。这样，t0-20分钟这条数据就不会被取到，尽管它与t0的时间差是20分钟（大于10分钟）。所以，这种方法不是固定间隔采样，而是保证相邻采样点至少间隔10分钟。 如果用户要求的是固定时间点（比如整10分钟的时刻）采样，那么需要不同的算法：先确定时间轴上的采样点（比如从当前时间开始，每10分钟一个点），然后取每个采样点之前最近的一条数据。但这样更复杂，且需要知道整个时间范围。 由于用户需求不明确，我们按照上述方法实现。 最后，注意：如果用户需要的是等间隔（比如每10分钟一条）且数据点均匀，那么可能需要更复杂的处理，比如插值，但通常数据库存储的数据时间点是不均匀的，所以取最近的点。 因此，我们按照上述代码实现。 如果用户需要的是等间隔采样，我们可以这样修改： 1. 先确定时间范围：从最新时间到最老时间。 2. 将时间范围分成10分钟的间隔，得到一系列的时间点（从最新时间开始，每次减10分钟，直到最老时间）。 3. 对每个时间点，在原始数据中查找最接近该时间点的一条数据（或者在该时间点之前最近的一条数据）。 但是，这样需要多次查找，效率较低。 所以，我们根据用户需求选择。这里，我们按照第一种方法（相邻采样点至少间隔10分钟）实现。 现在，我们给出完整的修改后的代码。 注意：原代码中有一个条件：StringUtils.isNotBlank(limit)才拼接limit，所以我们保留。 另外，如果用户没有传入limit，那么就不限制原始数据的条数，这样可能会查询出很多数据，导致内存溢出。所以，建议如果没有传入limit，则设置一个默认的较大值（比如1000）。 修改后的Service层代码： ```java // 获取原始数据，如果没有传入limit，我们默认取1000条 String actualLimit = limit; if (StringUtils.isBlank(actualLimit)) { actualLimit = "1000"; } QueryWrapper<MyBatteryInfoEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); if (StringUtils.isNotBlank(hwId)) { queryWrapper.eq("battery_id", hwId); } queryWrapper.orderByDesc("upload_time"); queryWrapper.last("limit 0," + actualLimit); List<MyBatteryInfoEntity> list = myBatteryInfoDao.selectList(queryWrapper); // 设置时间间隔（10分钟） long intervalMillis = 10 * 60 * 1000; List<MyBatteryInfoEntity> resultList = new ArrayList<>(); if (!list.isEmpty()) { resultList.add(list.get(0)); long lastTime = list.get(0).getUploadTime().getTime(); for (int i = 1; i < list.size(); i++) { MyBatteryInfoEntity current = list.get(i); long currentTime = current.getUploadTime().getTime(); long diff = lastTime - currentTime; // 因为降序，所以lastTime>currentTime，diff>0 if (diff >= intervalMillis) { resultList.add(current); lastTime = currentTime; } } } ``` 这样，resultList就是我们要的结果。 注意：如果用户要求的时间间隔单位不是分钟，而是秒或者小时，需要调整intervalMillis的值。 最后，我们可以将间隔作为参数传入，这样更灵活。 例如，在方法中添加一个参数int intervalMinutes，然后： long intervalMillis = intervalMinutes * 60 * 1000; 或者，如果单位可能是秒、分钟、小时，可以定义时间单位。 由于用户需求中写的是“间隔10”，没有单位，这里我们假设是分钟。 如果用户需要的是秒，那么将10分钟改为10秒即可（intervalMillis=10*1000）。 所以，我们可以在方法中增加一个参数，或者从配置中读取。 综上所述，我们通过先查询原始数据，再在应用层采样的方式实现了需求。 注意：如果数据量很大（比如没有传入limit，而我们默认取1000条），那么1000条数据在应用层处理是很快的。 如果用户要求的数据时间跨度很大（比如几个月），而10分钟的间隔会导致采样后的数据量很大（比如一个月有4320个10分钟），那么1000条原始数据可能不够，因为采样后可能只有几十条。所以，用户可能需要调整limit的值，以便获取足够多的原始数据，从而得到足够多的采样数据。 因此，我们建议用户根据情况设置limit，或者我们根据时间跨度动态计算limit。 但是，由于需求不明确，我们暂时按照用户传入的limit（或默认1000）来处理。 最后，我们输出resultList。 注意：如果用户不需要采样，那么就不应该调用这段代码。所以，我们可以在一个独立的方法中实现，或者通过参数控制是否采样。 由于原需求就是“根据更新时间间隔10取一条数据”，所以我们直接修改。 但是，原代码中并没有采样，所以我们需要明确：这是新增的功能，还是修改原有功能？ 用户要求：根据更新时间间隔10取一条数据。所以，我们提供了采样的方法。 因此，我们修改了原有代码，在查询后增加了采样步骤。 最终代码如上。 如果用户希望用数据库层实现，那么需要写复杂的SQL，并且可能不通用（不同数据库不同）。所以，这里我们选择了应用层实现。 如果用户的数据量非常大，并且数据库是MySQL 8.0以上，可以使用窗口函数，按时间间隔分组，然后取每组的第一条。但这样也需要在SQL中写分组，并且按时间间隔分组需要计算。 这里不展开数据库层的实现，因为用户没有指定数据库，且应用层实现已经可以满足大部分场景。 因此，我们给出应用层实现的代码。 注意：如果原始数据中没有数据，则直接返回空列表。 相关代码已经给出，并做了详细解释。 最后，根据用户的要求，我们需要在最后提出相关问题。 §§相关问题§§: 1. 如果时间间隔的单位是秒，如何修改代码？ 2. 如何实现按固定时间点（比如每整10分钟）采样？ 3. 如果数据量很大，如何优化这个采样过程？ 4. 在数据库层（MySQL）如何实现按时间间隔分组采样？</think>根据您的需求，需要从数据库中查询数据，并按照时间间隔（10分钟）采样。以下是完整的解决方案和代码实现： ### 解决方案分析 1. **原始查询**：按`upload_time`降序获取数据，支持`battery_id`过滤和结果条数限制 2. **采样需求**：从最新数据开始，每隔10分钟取一条数据（避免时间密集点） 3. **实现方案**： - 先查询原始数据集（按时间倒序） - 在应用层进行时间间隔过滤（避免复杂SQL） - 使用滑动窗口算法遍历数据，保留符合间隔的数据点 ### 完整代码实现（Java + MyBatis Plus） ```java // Service层实现 public List<MyBatteryInfoEntity> getSampledBatteryData(String hwId, Integer limit) { // 1. 构建查询条件 QueryWrapper<MyBatteryInfoEntity> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); if (StringUtils.isNotBlank(hwId)) { queryWrapper.eq("battery_id", hwId); } queryWrapper.orderByDesc("upload_time"); // 2. 执行查询（添加limit限制） List<MyBatteryInfoEntity> rawData; if (limit != null && limit > 0) { rawData = myBatteryInfoDao.selectList(queryWrapper.last("LIMIT " + limit)); } else { rawData = myBatteryInfoDao.selectList(queryWrapper); } // 3. 时间间隔采样（10分钟 = 600,000毫秒） return sampleDataByInterval(rawData, 10 * 60 * 1000); } // 时间间隔采样算法 private List<MyBatteryInfoEntity> sampleDataByInterval( List<MyBatteryInfoEntity> rawData, long intervalMillis ) { List<MyBatteryInfoEntity> sampledData = new ArrayList<>(); if (rawData.isEmpty()) return sampledData; // 添加最新数据作为第一个点 sampledData.add(rawData.get(0)); long lastSampledTime = rawData.get(0).getUploadTime().getTime(); // 遍历剩余数据 for (int i = 1; i < rawData.size(); i++) { MyBatteryInfoEntity current = rawData.get(i); long currentTime = current.getUploadTime().getTime(); // 检查时间间隔（注意：数据是倒序，时间递减） if (lastSampledTime - currentTime >= intervalMillis) { sampledData.add(current); lastSampledTime = currentTime; // 更新最后采样时间 } } return sampledData; } ``` ### 代码解释 1. **查询构建**： - `QueryWrapper`动态添加`battery_id`过滤条件 - `.orderByDesc("upload_time")`确保数据按时间倒序 - `.last("LIMIT X")`控制最大数据量（防止内存溢出） 2. **采样算法**： - **起始点**：总是包含最新数据点（索引0） - **时间计算**： - `lastSampledTime`记录上次采样时间戳 - 当前数据时间差 ≥ 10分钟则保留（`lastSampledTime - currentTime >= 600,000ms`） - **数据特性**：因查询结果已按时间**倒序**，遍历时时间戳递减 3. **关键参数**： - `intervalMillis`：间隔毫秒数（10分钟=600,000ms） - 修改采样间隔：调整`sampleDataByInterval`的`intervalMillis`参数即可 ### 示例数据流 | 原始数据时间 | 处理逻辑 | |-------------|---------| | 12:00（最新） | ✅ 保留，初始化lastSampledTime | | 11:55 | ❌ 间隔5分钟 < 10分钟 | | 11:48 | ✅ 间隔12分钟 > 10分钟，更新lastSampledTime | | 11:40 | ❌ 间隔8分钟 < 10分钟 | | 11:30 | ✅ 间隔18分钟 > 10分钟 | 输出结果：`[12:00, 11:48, 11:30]` ### 注意事项 1. **时间精度**：确保数据库中的`upload_time`存储到毫秒级 2. **性能优化**：通过`LIMIT`限制原始数据量（建议≤1000条） 3. **时区问题**：确保应用服务器与数据库时区一致 4. **空值处理**：已包含`rawData.isEmpty()`检查 ### 扩展建议 - 如需动态调整间隔单位（秒/分/时），可增加参数： ```java public List<MyBatteryInfoEntity> getSampledData(String hwId, int interval, TimeUnit unit) { long millis = unit.toMillis(interval); // ... 使用millis作为间隔 } ```
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