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  • Mybatis03_一对多查询

    万次阅读 2020-05-13 18:45:33
    Mybatis03_一对多查询 student表结构: student表内容: classes表结构: classes表内容: Student实体: package com.blu.entity; import lombok.Data; @Data public class Student { private long id; ...

    Mybatis03_一对多查询

    一对多级联查询(查询学生带班级)

    student表结构:
    在这里插入图片描述
    student表内容:
    在这里插入图片描述
    classes表结构:
    在这里插入图片描述
    classes表内容:
    在这里插入图片描述
    Student实体:

    package com.blu.entity;
    import lombok.Data;
    
    @Data
    public class Student {
    	private long id;
    	private String name;
    	private Classes classes;
    }
    

    Classes实体:

    package com.blu.entity;
    import java.util.List;
    import lombok.Data;
    
    @Data
    public class Classes {
    	private long id;
    	private String name;
    	private List<Student> students;
    }
    

    StudentRepository接口:

    package com.blu.repository;
    import com.blu.entity.Student;
    
    public interface StudentRepository {
    
    	public Student findById(long id);
    	
    }
    

    StudentRepository.xml:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
    "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
    <mapper namespace="com.blu.repository.StudentRepository">
    	<resultMap type="com.blu.entity.Student" id="studentMap">
    		<id column="id" property="id"></id>
    		<result column="name" property="name"></result>
    		<association property="classes" javaType="com.blu.entity.Classes">
    			<id column="cid" property="id"></id>
    			<result column="cname" property="name"></result>
    		</association>
    	</resultMap>
    
    	<select id="findById" parameterType="long" resultMap="studentMap">
    		select s.id, s.name, c.id as cid,c.name as cname
    		from student s, classes c
    		where s.id=#{id} and s.cid=c.id
    	</select>
    </mapper>
    

    resultMap标签写法:

    type标签指定返回值类型,相当于resultType
    子标签id用于标识主键,result标识其他字段
    子子标签column标识查询结果集中的字段,property用于标识实体类中的属性
    association标签用于标识对象属性,javaType指定该对象所属类名
    

    注册Mapper

    <mapper resource="com/blu/mapper/StudentRepository.xml"></mapper>
    

    测试方法:

    public class Test {
    	public static void main(String[] args) {
    		InputStream inputStream = Test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config.xml");
    		SqlSessionFactoryBuilder sqlSessionFactoryBuilder = new SqlSessionFactoryBuilder();
    		SqlSessionFactory sqlSessionFactory = sqlSessionFactoryBuilder.build(inputStream);
    		SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    		StudentRepository StudentRepository = sqlSession.getMapper(StudentRepository.class);
    		Student student = StudentRepository.findById(1L);
    		System.out.println(student);
    		sqlSession.close();
    	}
    }
    

    运行结果:

    Student(id=1, name=张三, classes=Classes(id=2, name=2班, students=null))
    
    反向一对多级联查询(查班级带学生)

    ClassesRepository接口:

    package com.blu.repository;
    
    import com.blu.entity.Classes;
    
    public interface ClassesRepository {
    	public Classes findById(long id);
    }
    

    ClassesRepository.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
    "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
    <mapper namespace="com.blu.repository.ClassesRepository">
    	<resultMap type="com.blu.entity.Classes" id="classesMap">
    		<id column="cid" property="id"></id>
    		<result column="cname" property="name"></result>
    		<collection property="students" ofType="com.blu.entity.Student">
    			<id column="id" property="id"></id>
    			<result column="name" property="name"></result>
    		</collection>
    	</resultMap>
    
    	<select id="findById" parameterType="long"
    		resultMap="classesMap">
    		select s.id,s.name,c.id as cid,c.name as cname
    		from student s,classes c
    		where c.id = #{id} and s.cid = c.id
    	</select>
    </mapper>
    

    resultMap标签写法:

    collection标签用于标识集合属性,ofType指定集合的泛型
    

    注册mapper:

    <mapper resource="com/blu/mapper/ClassesRepository.xml"></mapper>
    

    测试方法:

    public class Test3 {
    	public static void main(String[] args) {
    		InputStream inputStream = Test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config.xml");
    		SqlSessionFactoryBuilder sqlSessionFactoryBuilder = new SqlSessionFactoryBuilder();
    		SqlSessionFactory sqlSessionFactory = sqlSessionFactoryBuilder.build(inputStream);
    		SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
    		ClassesRepository classesRepository = sqlSession.getMapper(ClassesRepository.class);
    		Classes classes = classesRepository.findById(2L);
    		System.out.println(classes);
    		sqlSession.close();
    	}
    }
    

    结果:

    Classes(id=2, name=2班, students=[Student(id=1, name=张三, classes=null), Student(id=2, name=李四, classes=null), Student(id=3, name=王五, classes=null)])
    
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  • SQL语句一对多查询

    千次阅读 2019-12-03 20:13:36
    表中我们可以发现一个科目会有多个老师教,如果我们直接进行表连接的话就会出现问题,这就牵扯到我们的一对多的sql语句,从而让我们写一条sql语句就带到一对多的效果 sql语句一对多(spr_course和sys_user表) SELECT spr...

    效果如下

    在这里插入图片描述

    2个表

    spr_course
    在这里插入图片描述
    sys_user
    在这里插入图片描述
    表中我们可以发现一个科目会有多个老师教,如果我们直接进行表连接的话就会出现问题,这就牵扯到我们的一对多的sql语句,从而让我们写一条sql语句就带到一对多的效果

    sql语句一对多(spr_course和sys_user表)

    SELECT spr_course.*,GROUP_CONCAT(sys_user.`username`) AS createrName FROM spr_course
    JOIN sys_user ON 
    FIND_IN_SET(sys_user.`user_id`,spr_course.`cou_teach`)
    GROUP BY spr_course.`cou_couid`
    

    在这里插入图片描述
    我们在前端界面显示课程对应的老师的时候,只需要在entity层加一个createName字段,我们就可以查询到课程所对应的老师,
    总结:sql语句1对多, 本帖课程为1,老师为多

    展开全文
  • MySQL 多表关联一对多查询取最新的一条数据 遇到的问题 多表关联一对多查询取最新的一条数据,数据出现重复 由于历史原因,表结构设计不合理;产品告诉我说需要导出客户信息数据,需要导出客户的 所属行业,纳税...

    MySQL 多表关联一对多查询取最新的一条数据

    遇到的问题

    多表关联一对多查询取最新的一条数据,数据出现重复

    由于历史原因,表结构设计不合理;产品告诉我说需要导出客户信息数据,需要导出客户的 所属行业纳税性质 数据;但是这两个字段却在订单表里面,每次客户下单都会要求客户填写;由此可知,客户数据和订单数据是一对多的关系;那这样的话,问题就来了,我到底以订单中的哪一条数据为准呢?经过协商后一致同意以最新的一条数据为准;

    数据测试初始化SQL脚本

    DROP TABLE IF EXISTS `customer`;
    CREATE TABLE `customer` (
    	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '客户ID',
    	`real_name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户名字',
    	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',
    	PRIMARY KEY(`id`)
    )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '客户信息表';
    
    -- DATA FOR TABLE customer
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7717194510959685632', '张三', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7718605481599623168', '李四', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720804666226278400', '王五', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720882041353961472', '刘六', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233303626055680', '宝宝', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233895811448832', '小宝', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234507982700544', '大宝', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234927631204352', '二宝', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235550724423680', '小贱', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235921488314368', '小明', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722238233975881728', '小黑', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722246644138409984', '小红', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318634321346560', '阿狗', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318674321346586', '阿娇', '2019-01-23 16:23:05');
    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318974421546780', '阿猫', '2019-01-23 16:23:05');
    
    
    DROP TABLE IF EXISTS `order_info`;
    CREATE TABLE `order_info` (
    	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '订单ID',
    	`industry` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '所属行业',
      `nature_tax` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '纳税性质',
    	`customer_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户ID',
    	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',
    	PRIMARY KEY(`id`)
    )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '订单信息表';
    
    -- DATA FOR TABLE order_info
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207552', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207553', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615552', '高新技术', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615553', '商贸', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569344', '商贸', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569345', '高新技术', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179264', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179266', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171456', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171457', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698496', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698498', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780608', '高新技术', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780609', '进出口', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653888', '文化体育', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653889', '高新技术', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051072', '高新技术', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051073', '文化体育', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413184', '科技', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413185', '高新技术', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887616', '高新技术', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887617', '科技', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568832', '进出口', '一般纳税人', '7722246644138409984', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568833', '教育咨询', '小规模', '7722246644138409984', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047936', '教育咨询', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047937', '进出口', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139840', '生产类', '小规模', '7722318674321346586', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139841', '农业', '一般纳税人', '7722318674321346586', '2019-01-23 17:09:53');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467136', '农业', '一般纳税人', '7722318974421546780', '2019-01-24 16:54:25');
    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467137', '生产类', '小规模', '7722318974421546780', '2019-01-23 17:09:53');
    
    
    • 按需求写的SQL语句:
    SELECT
    	cr.id,
    	cr.real_name,
    	oi.industry,
    	oi.nature_tax
    FROM
    	customer AS cr
    LEFT JOIN (
    	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
    	LEFT JOIN (
    		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
    	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
    WHERE a.create_time = b.create_time
    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;
    
    • 查询结果如下:
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    | id                  | real_name | industry   | nature_tax |
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    | 7717194510959685632 | 张三      | 餐饮酒店类 | 小规模     |
    | 7718605481599623168 | 李四      | 商贸       | 一般纳税人 |
    | 7720804666226278400 | 王五      | 高新技术   | 一般纳税人 |
    | 7720882041353961472 | 刘六      | 餐饮酒店类 | 一般纳税人 |
    | 7722233303626055680 | 宝宝      | 高新技术   | 小规模     |
    | 7722233895811448832 | 小宝      | 服务类     | 一般纳税人 |
    | 7722234507982700544 | 大宝      | 进出口     | 小规模     |
    | 7722234927631204352 | 二宝      | 文化体育   | 一般纳税人 |
    | 7722235550724423680 | 小贱      | 高新技术   | 小规模     |
    | 7722235921488314368 | 小明      | 科技       | 一般纳税人 |
    | 7722238233975881728 | 小黑      | 高新技术   | 一般纳税人 |
    | 7722246644138409984 | 小红      | 进出口     | 一般纳税人 |
    | 7722318634321346560 | 阿狗      | 教育咨询   | 一般纳税人 |
    | 7722318674321346586 | 阿娇      | 生产类     | 小规模     |
    | 7722318974421546780 | 阿猫      | 农业       | 一般纳税人 |
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    15 rows in set (0.01 sec)
    

    看到这里我笑了,这个任务算是完成了,终于不用加班了,哈哈哈哈哈!!!我以为问题终于解决了,没想到事与愿违,我以为只是我以为,仅此而已;不久后测试妹子告诉我说你的数据出现重复了,你快过来看下呢;

    解决数据重复问题

    什么也别问,什么也别管,先执行下边的SQL,我不会告诉你这是为了重现重复数据问题的;

    UPDATE order_info SET create_time = NOW();
    
    • 尝试解决问题
    SELECT
    	cr.id,
    	cr.real_name,
    	oi.industry,
    	oi.nature_tax
    FROM
    	customer AS cr
    LEFT JOIN (
    	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
    	LEFT JOIN (
    		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
    	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
    WHERE a.create_time = b.create_time
    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
    GROUP BY cr.id;
    

    数据重复嘛,小意思,加个 GROUP BY 不就解决了吗?我怎么会这么机智,哈哈哈!!!但是当我执行完SQL的那一瞬间,我又懵逼了,查询出来的结果中 所属行业纳税性质 仍然不是最新的;看来是我想太多了,还是老老实实的解决问题吧。。。

    • 找出重复数据
    SELECT
    	cr.id,
    	cr.real_name,
    	oi.industry,
    	oi.nature_tax
    FROM
    	customer AS cr
    LEFT JOIN (
    	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
    	LEFT JOIN (
    		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
    	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
    WHERE a.create_time = b.create_time
    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
    GROUP BY cr.id HAVING COUNT(cr.id) >= 2;
    
    • 执行结果如下:
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    | id                  | real_name | industry   | nature_tax |
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    | 7717194510959685632 | 张三      | 餐饮酒店类 | 小规模     |
    | 7718605481599623168 | 李四      | 高新技术   | 一般纳税人 |
    | 7720804666226278400 | 王五      | 商贸       | 一般纳税人 |
    | 7720882041353961472 | 刘六      | 餐饮酒店类 | 一般纳税人 |
    | 7722233303626055680 | 宝宝      | 高新技术   | 小规模     |
    | 7722233895811448832 | 小宝      | 服务类     | 一般纳税人 |
    | 7722234507982700544 | 大宝      | 高新技术   | 小规模     |
    | 7722234927631204352 | 二宝      | 文化体育   | 一般纳税人 |
    | 7722235550724423680 | 小贱      | 高新技术   | 小规模     |
    | 7722235921488314368 | 小明      | 科技       | 一般纳税人 |
    | 7722238233975881728 | 小黑      | 高新技术   | 一般纳税人 |
    | 7722246644138409984 | 小红      | 进出口     | 一般纳税人 |
    | 7722318634321346560 | 阿狗      | 教育咨询   | 一般纳税人 |
    | 7722318674321346586 | 阿娇      | 生产类     | 小规模     |
    | 7722318974421546780 | 阿猫      | 农业       | 一般纳税人 |
    +---------------------+-----------+------------+------------+
    15 rows in set (0.00 sec)
    

    看到数据的那一瞬间,我懵逼了!这么多重复的,是怎么造成的?直到我看了order_info表的数据之后,瞬间恍然大悟了;原来是create_time的数据重复了,好吧,我又粗心大意了一会;后来想了下,决定用order_info表的ID来做,问题完美解决;顺便说下,我们的ID是由程序自动生成【Twitter的雪花算法(snowflake)自增ID】,依次递增的,所以不用担心取到的数据不是最新的问题;

    • 解决问题

    温馨提示:要看到正确的数据,请从新初始化一下order_info这张表,因为为了复现数据重复问题,我把order_info表所有的数据的create_time改成一样的了;

    SELECT
    	cr.id,
    	cr.real_name,
    	oi.industry,
    	oi.nature_tax
    FROM
    	customer AS cr
    LEFT JOIN (
    	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
    	LEFT JOIN (
    		SELECT MAX(id) AS id, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
    	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
    WHERE a.id = b.id
    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;
    

    哎,终于解决了。。。

    展开全文
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    MyBatis一对多查询(使用resultMap)中已经很详细的介绍了resutMap的用法。我现在遇到了这样一个需求,需要在一对多中的多中再一对多(实际需求远比这个复杂)。处理结果与普通的一对多差不多,不过有个坑就是标签中的<collection>一定要有property关联上那个“一”,在pojo中:

    在mapper.xml中:

    一定要注意关联,如果不注意关联直接使用List<String>这种,数据会有问题。

    展开全文
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