从零开始一步一步做论坛------抛砖引玉,欢迎拍砖[二]

趁着假期,再接再厉.开发这个论坛刚开始就是数据库的设计,但是数据库的设计图在公司的电脑上,自己的电脑Rational坏了,所以数据库的设计就放到十一长假以后再说吧.

先说说我遇到的第一个大问题:dao层的设计

怎样设计一个无耦合的dao层呢?dao层设计成通用的还是各司其职的?关于这个问题我曾经在问答里提出过.连接:http://feiyang404.iteye.com/blog/1138642

虽然讨论了很久,但是没有我想要的答案,最后经过苦思冥想,我找到了自己的解决办法.

首先,我赞成通用dao层的方式,因为dao层的职责就是负责数据持久化和获取数据库数据供Service层用的,所以这个应该和Service层之间解耦合,冲着这一点,各司其职的dao层就站不住脚了.其次,通用dao层的设计,在Spring配置文件中也很好配置,只需要配置一次dao就可以在每个service中引用了.这种好处也体现在编码中,每个Service类都引用同一个dao对象,编码起来很清楚,根本不会错.

现在最大的问题就是和Service层解耦了,如果看过我上面给出的连接的话,就会明白这个问题的难度了.dao层只是负责数据持久化的,所以应该说完全要和Service层剥离,现在dao层一般采用的是HQL加Spring的HibernateTemplate来完成的,但是万一dao层不采用HQL而采用QBC怎么办?如果和Service耦合的话,这下麻烦就大了,不仅要修改dao层还要修改Service层,而且稍有不慎,连Action层都在劫难逃.我接触过的好多项目中,都有在Service层构造HQL语句然后传给dao层,这种设计虽然很方便,但是我一直很抵触,在这次开发这个论坛的之前,我发帖求助,一直没有得到想要的答案,最后没办法,自己竟然想出来了一个解决方法,呵呵,当时觉得特别高兴,但是,也仅仅是解决了问题而已,不知道这么做性能上会不会有影响.

下面我说说自己的方法,为什么我们要在Service层构造HQL语句,而不在dao层构造呢?原因之一就是Service层负责业务处理,基本的增删还好说,一旦遇到要按条件查找就不好办了,要构造where子句的key=value的形式的语句,通用dao层就不会专门有这种方法,所以也很难构造,大家都选择在Service层构造好HQL语句,直接丢给dao层执行.经过我很长时间思考,key=value的形式不正好是Map的结构吗?在Service层构造出一个条件查询的Map结构,在dao层再专门写一个函数将Map解析出来,构成HQL语句,这样,Serivce层传给dao层的也只是一个map对象,而且map对象里也包含的是普通对象,完全和dao层没有关系.下面是我的代码:

 

public static String createHQL(String clazz, Map mps){
		StringBuilder sb = new StringBuilder("from ").append(clazz).append(" where ");
		Iterator it = mps.keySet().iterator();
		while(it.hasNext()){
			Object o = it.next();
			sb.append(o.toString()).append("='").append(mps.get(o)).append("'").append(" and ");
		}
		System.out.println("DaoImpl.createHQL:"+sb.substring(0, sb.length()-5).toString());
		return sb.substring(0, sb.length()-5).toString();
	}

 再粘一个dao层调用的代码:

 

public List findByValue(String clazz, Map mps, String orderBy, String orderKey) {
		String hqlL = createHQL(clazz,mps);
		final String hql = hqlL+  " order by "+orderBy+" "+ orderKey;
		return getHibernateTemplate().executeFind(new HibernateCallback(){
			public Object doInHibernate(Session session) throws HibernateException{
				Query query = session.createQuery(hql);
				if(query.list()!=null){
					return query.list();
				}else{
					return null;
				}
			}
		});
	}

 Service调用dao的代码:

 

public List listForumEliteAll(long boardid){
		Map mps = new HashMap();
		mps.put("board", boardid);
		mps.put("elite", 1);
		
		List list = this.getDao().findByValue("Forum", mps, "id", Constant.DESC);
		
		return list;
	}
 

由于是Map形式的,所以可以传入任意的key=value值对,对于想按多个条件查询的情况特别管用.这种只需要在Service层构造Map结构就可以了.

有了这个办法,就可以写出完全与Service解耦合的通用dao层了.附件里是我的通用dao层,大家如果能用到,就拿去用吧!对于上述方法,希望给位多多提出宝贵意见.我也是被迫无奈,只是为了写出一个无耦合的通用dao层罢了.

原创首发,谢谢支持!

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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