spring data jpa 是一个封装了hebernate的dao框架,用于单表操作特别的方便,当然也支持多表,只不过要写sql.对于单表操作,jpake可以通过各种api进行搞定,下面是一个对一个表或者对象进行多字段查询的案例,可以看到jpa的单表查询是多么的强大1,先看这个对象--表映射所包含的字段 父类@MappedSuperclasspublic abstract class EntityBase implements Serializable { /** 0-有效:9-删除 */
#进阶8 分页查询 /* 应用场景: 当要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求 语法: select 查询列表 #7 from 表1 #执行顺序:#1 [join type join 表2 #2 on 连接条件 #3 where 筛选条件 #4 group by 分组字段 #5 having 分组后筛选或函数 #6 order by 排序的字段 #8 ] limit offset, size ; #9 #offset 要显示条目的起始索引(从0开始,0想可以省略),size 要显示的
MySQL分页查询实例讲解 1. 前言 本文描述了团队在工作中遇到的一个MySQL分页查询问题,顺带讲解相关知识点,为后来者鉴.本文的重点不是"怎样"优化表结构和SQL语句,而是探索不同查询方式"为什么"会有显著差异.在本文中,涉及下列知识点: MySQL 延迟关联 MySQL Optimizer Trace使用 MySQL 排序原理 2. 问题 工作中用到了一张表,字段比较多,每行大概500字节,总行数大概80万.场景中,需要根据某个非索引字段排序,然后进行分页读
# 分页查询/* 应用场景:要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求 语法: select 查询列表 from 表 [join type]表2 on 连接条件 where 筛选条件 group by 分组字段 having 分组后筛选 order by 排序的字段] limit [offset,]size; # 如果起始索引为0(第1条记录),0可以省略 # offset,要显示的条目的起始索引(注意:起始索引从0开始,和substring函数中的下标从1开始不同) # size, 一