通过时间差查询数据库

查询未接收通知订单
本文介绍了一种查询方法,用于查找下单后一分钟内未收到微信通知的订单记录。通过使用SimpleDateFormat格式化当前时间并减去60秒,构造SQL查询语句筛选出未成功发送微信通知且创建时间早于指定时间的订单。

//查询下单后一分钟之后未收到微信通知的记录

private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");

String format = sdf.format(new Date());

int nowTime = Integer.parseInt(format)-60;

String sql ="SELECT * FROM t_order_info WHERE wx_notice_status != 1

                    AND DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%s') < DATE_FORMAT(?,'%Y-%m-%d %H:%M:%s')";

return dao.find(sql,new Object[]{nowTime});

转载于:https://www.cnblogs.com/NoctisYang/p/8568273.html

### Spring Boot 数据库 时间同步 解决方案 在开发基于 Spring Boot 的应用程序时,遇到数据库时间和应用服务器时间不同步的问题较为常见。这通常发生在读取或写入带有日期字段的数据记录时。 当使用 `@DateTimeFormat` 注解指定模式为 `"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"` 时,在某些情况下 Jackson 反序列化过程中可能无法正确解析该格式的时间字符串[^3]。为了确保前后端之间以及与数据库之间的日期一致性,建议采取以下措施: #### 配置全局日期格式化设置 可以在 application.properties 或者 application.yml 文件中配置默认的日期格式,这样可以统一整个项目的日期显示风格: ```yaml spring.jackson.date-format=yyyy-MM-dd HH:mm:ss spring.jackson.time-zone=GMT+8 ``` #### 使用自定义反序列化器 如果上述方法仍不能解决问题,则可以通过编写自定义的 JsonSerializer 和 JsonDeserializer 来精确控制如何将 Java 对象转换成 JSON 字符串及其逆过程。下面是一个简单的例子展示如何创建一个针对 LocalDateTime 类型的处理器: ```java public class LocalDateTimeSerializer extends JsonSerializer<LocalDateTime> { private static final DateTimeFormatter FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Override public void serialize(LocalDateTime value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException { gen.writeString(value.format(FORMATTER)); } } ``` 同样地也需要实现对应的 Deserializer 并注册到 ObjectMapper 上面去。 #### 修改实体类中的属性映射方式 对于那些已经存在的实体类,可以直接修改其 getter/setter 方法内部逻辑或者利用 JPA 提供的相关特性来完成自动化的数据类型转换工作。例如: ```java @Entity @Table(name = "orders") @Data @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PUBLIC) @AllArgsConstructor public class Order implements Serializable { @Column(nullable = false) @JsonSerialize(using = LocalDateTimeSerializer.class) @JsonDeserialize(using = LocalDatetimeDeserializer.class) private LocalDateTime createTime; ... } ``` 通过以上几种手段相结合的方式能够有效地减少甚至消除由于系统间存在不同的时区设定所引起的潜在风险,并提高系统的稳定性和可靠性。
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