magento flat和eav表连接的不同

本文深入探讨了Magento中EAV模型与普通表(如订单表)之间的连接方式,包括如何使用Collection连接进行数据整合,特别强调了在grid过滤场景下可能遇到的问题及解决策略。

对于flat表,也就是普通的表,例如订单之类的sales_flat_order,这类型的连接,Collection连接,

$table = Mage::getSingleton('core/resource')->getTableName('catalog_product_store');
$storetable = Mage::getSingleton('core/resource')->getTableName('core_store');
            $collection ->getSelect()->joinLeft(
                        array('pstable' => $table),//表名称
                        'e.entity_id=pstable.product_id',//表连接条件
                        array('pstable.store_id as storeid')//选择出的字段
            );
            $collection ->getSelect()->joinLeft(
                        array('storetable' => $storetable),//表名称
                        'pstable.store_id=storetable.store_id',//表连接条件
                        array('storetable.name as storename')//选择出的字段
            );

上述连接其实也适用于EAV模型的表,只是在grid过滤的情况下会出错。上述语句中
storetable.name as storename

其实是防止grid表中重复的索引,比如某一个表的索引列叫  'index' => 'name'。而这个时候选出的字段就需要起个另外的别名,通过尝试以后发现 上述 代码 是可以执行成功的,可以得到想要的结果。

对于eav模型的表连接,下述左连接来示例,

$collection ->joinField('storeid',
                    'catalog_product_store',
                    'store_id',
                    'product_id=entity_id',
                    null,
                    'left');
           $collection ->joinField('storename',
                    'core_store',
                    'name',
                    'store_id=storeid',
                    null,
                    'left');
上述的连接其实是进行了两次连接,是有特点的,第一次连接的storeid用来作为第二次关联的条件。这种eav专属的连接,grid是不会过滤出错的。


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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