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  • 2019-02-22 14:13:24

    Jpa复杂查询字段、分页、排序

    	page  = page * pageSize;
    	startTime = startTime + " 00:00:00";
    	endTime = endTime+ " 23:59:59";
    	Date startDate = DateUtil.parse(startTime, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    	Date endDate = DateUtil.parse(endTime, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    	CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder();
    	CriteriaQuery<Tuple> query = cb.createTupleQuery();
    	Root<类> root = query.from(类.class);
    	query.multiselect(root.get("字段"),cb.max(root.get("字段")),cb.count(root.get("字段")));
    	
    	List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();
    	predicates.add(cb.equal(root.get("字段"), 参数));
    	predicates.add(cb.equal(root.get("字段"), 参数));
    	if (NonUtil.isNotNon(参数)){
    	    predicates.add(cb.equal(root.get("字段"), 参数));
    	}
    	if(NonUtil.isNotNon(tagName)){
    	    predicates.add(root.get("字段").in(参数));
    	}
    	//如果有时间条件
    	if (NonUtil.isNotNon(startTime) && NonUtil.isNotNon(endTime)) {
    	    try {
    	        //Date startDate = DateUtil.parse(startTime+" 00:00:00","yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    	        //Date endDate = DateUtil.parse(endTime+" 23:59:59","yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    	        predicates.add(cb.between(root.get("字段"), startDate, endDate));
    	    } catch (Exception e) {
    	        e.printStackTrace();
    	    }
    	}
    	predicates.add(cb.or(cb.lessThan(root.get("字段"),root.get("字段")),cb.isNull(root.get("字段"))));
    	query.groupBy(root.get("字段"));
    	query.orderBy(cb.desc(cb.max(root.get("字段"))));
    	query.where(cb.and(predicates.toArray(new Predicate[0])));
    	List<Tuple> tuples = entityManager.createQuery(query).getResultList();
    	if (page+pageSize > tuples.size()) {
    	    tuples = tuples.subList(page,tuples.size() );
    	}else {
    	    tuples = tuples.subList(page, page + pageSize);
    	}
    
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  • EFCore 多字段排序分页

    千次阅读 2019-09-24 01:58:58
    根据条件获取个实体 /// /// <param name="where"></param> /// <returns></returns> public List<TResult> GetPageList, TResult>(Expression, TResult>> select , Expression, bool >> ...

    模型:

     public class IPageCommand
        {
            public string Keyword { get; set; }
            public int PageIndex { get; set; }
            public int PageSize { get; set; }
            public OrderModelField[] OrderModelField { get; set; }
        }
        public struct OrderModelField
        {
            public string SortField { get; set; }
            public bool IsDesc { get; set; }
        }

    方法:

    /// <summary>
            /// 根据条件获取多个实体
            /// </summary>
            /// <param name="where"></param>
            /// <returns></returns>
            public List<TResult> GetPageList<TEntity, TResult>(Expression<Func<TEntity, TResult>> select, Expression<Func<TEntity, bool>> where, int pageIndex, int pageSize, out long total, params OrderModelField[] orderByExpression)
                where TEntity : class
            {
                //条件过滤
                var query = _context.Set<TEntity>().Where(where);
    
                //创建表达式变量参数
                var parameter = Expression.Parameter(typeof(TEntity), "o");
    
                if (orderByExpression != null && orderByExpression.Length > 0)
                {
                    for (int i = 0; i < orderByExpression.Length; i++)
                    {
                        //根据属性名获取属性
                        var property = typeof(TEntity).GetProperty(orderByExpression[i].SortField);
                        //创建一个访问属性的表达式
                        var propertyAccess = Expression.MakeMemberAccess(parameter, property);
                        var orderByExp = Expression.Lambda(propertyAccess, parameter);
    
                        string OrderName = "";
                        if (i > 0)
                            OrderName = orderByExpression[i].IsDesc ? "ThenByDescending" : "ThenBy";
                        else
                            OrderName = orderByExpression[i].IsDesc ? "OrderByDescending" : "OrderBy";
    
    
                        MethodCallExpression resultExp = Expression.Call(typeof(Queryable), OrderName, new Type[] { typeof(TEntity), property.PropertyType }, query.Expression, Expression.Quote(orderByExp));
    
                        query = query.Provider.CreateQuery<TEntity>(resultExp);
                    }
                }
    
                total = query.Count();
                return query.Skip((pageIndex - 1) * pageSize).Take(pageSize).Select(select).ToList();
            }

    参数:

    { 
     "Keyword": "string",
      "PageIndex": 2,
      "PageSize": 5,
      "OrderModelField": [
        {
          "SortField": "CreateTime",
          "IsDesc": true},
    {
          "SortField": "String",
          "IsDesc": true}
    
      ]
    }

     调用:

     public List<ExampleResult> GetList(PagedCommand Cmd, long total)
            {
                
                return GetPageList<ExampleEntity, ExampleResult>(x => new ExampleResult
                {
                    Id = x.Id,
                    Boolean = x.Boolean,
                    CreateTime = x.CreateTime,
                    Decimal = x.Decimal,
                    Enum = x.Enum,
                    Float = x.Float,
                    Int = x.Int,
                    String = x.String
                }, x => x.Boolean, Cmd.PageIndex, Cmd.PageSize, out total, Cmd.OrderModelField);
    
            }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xuhongcai/p/8414435.html

    展开全文
  • 所以如果要是多字段排序分页的话就没法用了。所以自己写了个很实用的,但是估计效率不是很高,尤其是分页那部分 注意:由于时间问题,已经把表写死了。排序条件也写死了。如果有需要的话可以提成变量(表要动态提...
    由于现在大部分 分页存储过程都支持有个排序字段。所以如果要是多字段排序分页的话就没法用了。所以自己写了个很实用的,但是估计效率不是很高,尤其是分页那部分
     
    注意:由于时间问题,已经把表写死了。排序条件也写死了。如果有需要的话可以提成变量(表要动态提字段)
     
    1. create proc BListPage
      @Filter varchar(500),
      @indexPage int,
      @PageSize int
      as
    2. declare @strsql varchar(8000)
      declare @strStartRow varchar(100)
      declare @strendRow varchar(100)
    3. /*设置搜索条件*/
      if(@Filter <> '')
      Set @strsql =   '  where  ' + @Filter
    4. /*起始行号*/
      SET @strStartRow = CAST(((@indexPage - 1)*@PageSize+1) AS varchar(100))
    5. /*结束行号*/
      SET @strendRow = CAST((@indexPage *@PageSize ) AS varchar(100))
    6. exec('
      declare @tempTable table(tid  int identity(1,1) ,
       id int  ,
       Title varchar(1000)   ,
       SecondTitle varchar(1000)  ,
       Url varchar(1000)  ,
       ContentHtml ntext   ,
       Click int  ,
       isExpire int,
       CountryID int  ,
       LastDate datetime,
       SignName varchar(50) ,
       SignDate datetime  ,
       LastUpdater varchar (50),
       LastUpdate datetime,
       GroupType  char(10),
       SchoolName varchar(50)  ,
       MeetingID int  ,
       AllMeeting varchar(100) 
    7. )
    8. insert @tempTable(
      id,
       Title,
       SecondTitle,
       Url,
       ContentHtml,
       Click,
       isExpire,
       CountryID,
       LastDate,
       SignName,
       SignDate,
       LastUpdater,
       LastUpdate,
       GroupType,
       SchoolName,
       MeetingID,
       AllMeeting
    9. )   select *  from  web_Bulletin  '
      + @strsql +
      ' order by  lastdate asc
    10. select * from  @tempTable where tid >= '+@strStartRow+' and tid <= '+@strendRow+' ')
    11. GO

     

     

    1. drop proc  BListPage
    2. BListPage '',2,10
    展开全文
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    排序

    简介

    es的排序是针对字段原始内容进行的,此时要用到正排索引,也就是通过文档id和字段快速得到字段原始内容

    示例

    单字段排序

    针对单字段的排序如下

    POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
    {
      "size": 5,
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        {
          "order_date": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }
    

    多字段排序

    针对多字段的排序如下,排序优先级从上往下递减

    POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
    {
      "size": 5,
      "query": {"match_all": {}},
      "sort": [
        {
          "order_date": {
            "order": "desc"
          }
        },
        {
          "_doc" : {
            "order": "asc"
          }
        },
        {
          "_score": {
            "order": "asc"
          }
        }
      ]
    }
    

    加入id是为了保证排序的唯一性。

    text字段排序

    如果要对text字段进行排序,要先打开它的fielddata

    #打开customer_full_name字段的fielddata
    PUT /kibana_sample_data_ecommerce/_mapping
    {
      "properties": {
        "customer_full_name": {
          "type": "text",
          "fielddata": "true",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        }
      }
    }
    

    然后再按其进行排序

    POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
    {
      "size": 5,
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        {
          "customer_full_name": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }
    

    排序的两种方法

    Fielddata和DocValues(列式存储,对text无效),他们的对比如下所示
    在这里插入图片描述
    docValues也可以通过Mapping关闭,以增加索引速度、减少磁盘空间,但重新打开时就要重建索引。

    分页与遍历

    深度分页问题

    当一个查询from=990,size=10,es会在每个分片上先都获取1000个文档,然后通过CoordinatingNode聚合所有结果,最后再通过排序选取前1000个文档,如下图所示,此时的分片又称之为分页
    在这里插入图片描述
    当页数过多时,这么做会带来巨大的内存开销,所以es中默认限制文档数为10000,可通过index.max_result_window来改变

    SearchAfter

    SearchAfter可以避免深度分页的性能问题,实时获取下一页文档信息,但是不支持指定页数(from),而且只能往下翻。

    原理是它通过唯一排序值定位,将每次要处理的文档数都控制在size数

    使用时,第一步搜索需要指定sort,并且保证值是唯一的(可通过加入_id来保证),以后的查询就可以把上一次查询结果的最后一个sort值写入这次查询的search_after中,实现翻页
    在这里插入图片描述

    ScrollAPI

    它的做法是创建一个快照,但会导致新数据写入后无法被查到

    使用时要先创建scroll快照,指定存活时间(5分钟)

    POST users/_search?scroll=5m
    {
      "size": 1,
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
    

    发出后会得到一个scrollId

    {
      "_scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAeUsWSmhjUi1Ya3hUMnVZM1V1YlRwZlpBUQ==",
      ....
    }
    

    以后的查询就可以用这个的scrollId实现翻页了,页面大小由创建快照时的size值确定

    POST _search/scroll
    {
      "scroll": "1m",
      "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAecsWSmhjUi1Ya3hUMnVZM1V1YlRwZlpBUQ=="
    }
    

    得到的第二条数据如下

    {
      "_scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAecsWSmhjUi1Ya3hUMnVZM1V1YlRwZlpBUQ==",
      "took" : 1,
      "timed_out" : false,
      "terminated_early" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : {
          "value" : 2,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
          {
            "_index" : "users",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "IPCjeXMBH-WRg-nMygZ6",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "first_name" : "a",
              "last_name" : "b"
            }
          }
        ]
      }
    }
    

    不同的搜索类型和使用场景

    Regular:需要实时获取顶部的部分文档,例如查询最新订单
    Scroll:需要全部文档,例如导出全部数据
    分页:可用From+Size,如果需要深度分页,则选用SearchAfter或ScrollAPI

    并发控制

    es采用的是乐观锁,假定冲突不会发生,也不会阻塞正在尝试的操作。如果数据在读写中被修改,更新就会失败,应用程序决定如何解决冲突

    es中可以通过id_seq_no和if_primary_term来一起控制文档的内部版本

    PUT users/_doc/1?if_seq_no=1&if_primary_term=1
    {
      "first_name": "a",
      "last_name": "b"
    }
    

    如果使用其他数据库进行主要的数据存储,而ES只是用来查询的话,就可以使用version+version_type来控制外部版本

    PUT users/_doc/1?version=1&version_type=external
    {
      "first_name": "a",
      "last_name": "b"
    }
    

    对象、嵌套对象、文档的父子关系

    es中可以用对象、嵌套对象、父子关联关系或者在应用端关联等方式来处理关联关系

    对象

    对象不用多说,就是多个键值对的组合,如下所示

    POST my_movies/_doc/1
    {
      "title": "Speed",
      "actors": [
        {
          "first_name": "Keanu",
          "last_name": "Reeves"
        },
            {
          "first_name": "Dennis",
          "last_name": "Hopper"
        }
        ]
    }
    

    事先指定my_movies索引的Mapping

    PUT my_movies
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "actors": {
            "properties": {
              "first_name": {
                "type": "keyword"
              },
              "last_name": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    然后对一个不存在的演员Reeves Hopper做查询,会发现还会查到Speed电影

    POST my_movies/_doc/1
    {
      "title": "Speed",
      "actors": [
        {
          "first_name": "Keanu",
          "last_name": "Reeves"
        },
            {
          "first_name": "Dennis",
          "last_name": "Hopper"
        }
        ]
    }
    

    这是因为es中所有的对象都被进行了扁平化处理,没有考虑对象的边界。

    这个问题可以用nestedDataType解决

    嵌套对象

    先看声明方法

    PUT my_movies
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "actors": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "first_name": {
                "type": "keyword"
              },
              "last_name": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    嵌套数据类型允许对象数组中的对象被独立索引,上例中使用nested和properties关键字会将所有actors索引到多个单独的文档。在内部,nested文档会被保存到两个Lucene文档中,在查询时做Join处理
    插入相同数据后,再进行嵌套查询,这次先查Keanu Reeves,嵌套查询里得指定嵌套对象的path,也就是需要对哪个字段进行嵌套,一般就是nested字段

    POST my_movies/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "nested": {
                "path": "actors",
                "query": {
                  "bool": {
                    "must": [
                      {
                        "match": {
                          "actors.first_name": "Keanu"
                        }
                      },
                      {
                        "match": {
                          "actors.last_name": "Reeves"
                        }
                      }
                    ]
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

    会得到电影生死时速,如果换成Keanu Hopper就不行了

    嵌套聚合

    嵌套聚合时,也要对嵌套字段声明为nested,并且指明path

    POST my_movies/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "actors": {
          "nested": {
            "path": "actors"
          },
          "aggs": {
            "actor_name": {
              "terms": {
                "field": "actors.first_name",
                "size": 10
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    父子关系

    对象和嵌套对象有个局限:每次更新时,需要重新索引整个对象(包括根对象和嵌套对象)。而es提供了类似关系型数据库中join的实现,使用join数据类型可以通过维护父子关系,分离两个对象。
    父文档和子文档是两个独立的文档,因袭更新父文档不必重新索引子文档,子文档的增删改也不会影响到父文档和其他子文档

    定义父子关系的几个步骤:
    1)、设置索引的Mapping
    2)、索引父文档
    3)、索引子文档
    4)、查询文档

    设置索引关系

    设置索引Mapping方法如下

    PUT my_blogs
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "blog_comments_relation": {
            "type": "join",
            "relations": {
              "blog": "comment"
            }
          },
          "content": {
            "type": "text"
          },
          "title": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
    

    其中join类型字段就是声明了父子文档的关系,此处blog为父文档,comment为子文档

    索引父文档

    然后索引两个父文档

    PUT my_blogs/_doc/blog1
    {
      "title": "Learning ElasticSearch",
      "content": "Learning ELK",
      "blog_comments_relation": {
        "name": "blog"
      }
    }
    
    PUT my_blogs/_doc/blog2
    {
      "title": "Learning Hadoop",
      "content": "learning Hadoop",
      "blog_comments_relation": {
        "name": "blog"
      }
    }
    

    其中blog_comments_relation声明这个文档是blog文档,也就是父文档

    索引子文档

    然后索引两个子文档,分别和两个父文档对应

    PUT my_blogs/_doc/comment1?routing=blog1
    {
      "comment": "I`m learning ELK",
      "username": "szc",
      "blog_comments_relation": {
        "name": "comment",
        "parent": "blog1"
      }
    }
    
    
    PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
    {
      "comment": "I`m learning Hadoop",
      "username": "zeceng",
      "blog_comments_relation": {
        "name": "comment",
        "parent": "blog2"
      }
    }
    

    参数routing用来保证父子文档索引到相同的分片,因为为了确保join的性能,父子文档必须在相同的分片上
    blog_comments_relation字段用来声明这个文档是子文档,以及它的父文档

    查询

    最后进行一些查询,先查询所有

    POST my_blogs/_search
    {
      "query": {"match_all": {}}
    }
    

    可以看到所有父子文档都会被查出来

        "hits" : [
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "blog1",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "title" : "Learning ElasticSearch",
              "content" : "Learning ELK",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "blog"
              }
            }
          },
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "blog2",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "title" : "Learning Hadoop",
              "content" : "learning Hadoop",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "blog"
              }
            }
          },
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "comment1",
            "_score" : 1.0,
            "_routing" : "blog1",
            "_source" : {
              "comment" : "I`m learning ELK",
              "username" : "szc",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "comment",
                "parent" : "blog1"
              }
            }
          },
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "comment2",
            "_score" : 1.0,
            "_routing" : "blog2",
            "_source" : {
              "comment" : "I`m learning Hadoop",
              "username" : "zeceng",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "comment",
                "parent" : "blog2"
              }
            }
          }
        ]
    

    根据父文档ID查询父文档

    再根据父文档id对父文档进行普通查询

    GET my_blogs/_doc/blog1
    

    会发现不会查到相应的子文档

      "_source" : {
        "title" : "Learning ElasticSearch",
        "content" : "Learning ELK",
        "blog_comments_relation" : {
          "name" : "blog"
        }
      }
    

    根据parentID查询父文档

    换成根据parentId查就不一样了

    POST my_blogs/_search
    {
      "query": {
        "parent_id": {
          "type": "comment",
          "id": "blog1"
        }
      }
    }
    

    会看到子文档被查出来了

        "hits" : [
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "comment1",
            "_score" : 0.6931471,
            "_routing" : "blog1",
            "_source" : {
              "comment" : "I`m learning ELK",
              "username" : "szc",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "comment",
                "parent" : "blog1"
              }
            }
          }
        ]
    

    hasChild查询

    hasChild查询会根据子文档的类型和条件返回父文档

    POST my_blogs/_search
    {
      "query": {
        "has_child": {
          "type": "comment",
          "query": {
            "match": {
              "username": "szc"
            }
          }
        }
      }
    }
    

    结果如下

        "hits" : [
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "blog1",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "title" : "Learning ElasticSearch",
              "content" : "Learning ELK",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "blog"
              }
            }
          }
        ]
    

    而hasParent则相反,根据父文档的类别和条件查子文档

    hasParent查询

    POST my_blogs/_search
    {
      "query": {
        "has_parent": {
          "parent_type": "blog",
          "query": {
            "match": {
              "title": "Hadoop"
            }
          }
        }
      }
    }
    

    结果如下

        "hits" : [
          {
            "_index" : "my_blogs",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "comment2",
            "_score" : 1.0,
            "_routing" : "blog2",
            "_source" : {
              "comment" : "I`m learning Hadoop",
              "username" : "zeceng",
              "blog_comments_relation" : {
                "name" : "comment",
                "parent" : "blog2"
              }
            }
          }
        ]
    

    get方法查询子文档

    使用get方法查询子文档时,要加上routing参数,否则不会有结果

    GET my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
    

    返回结果如下

      "_source" : {
        "comment" : "I`m learning Hadoop",
        "username" : "zeceng",
        "blog_comments_relation" : {
          "name" : "comment",
          "parent" : "blog2"
        }
      }
    

    更新子文档

    更新子文档和索引子文档一样,需要在子文档id后面加上routing参数,值为父文档id

    PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blogs
    {
      "comment": "I like Hadoop!",
      "username": "zeceng",
      "blog_comments_relation": {
        "name": "comment",
        "parent": "blog2"
      }
    }
    

    嵌套对象和父子文档的对比

    两者的优缺点和适用场景如下表所示

    嵌套对象父子文档
    优点文档存储在一起,读取性能高父子文档可以独立更新
    缺点更新嵌套子文档时,要更新整个文档需要额外的内存维护关系,读取性能相对差
    使用场景子文档偶尔更新,以查询为主子文档更新频繁
    展开全文
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  • 同事那的一个成熟 多字段 排序 分页 存储过程 sql中调用 : exec CMS_SearchGetDataByPage tblschool,id,IsEmp,IsNom,IsEmp , IsNom,IsEmp desc, IsNom desc,id,10,1, c# 中调用: /// 
  • Server2005/2008专用高效分页存储过程(支持多字段排序).
  • 由于后台jpa表查询使用的是 List<Map<String, Object>> 自定义字段输出 因此时间create_time方面会出现问题,template定义的有解决方法. 前台部分代码 table.render({ elem: '#demo', url: ...
  • 关于java 分页 排序多字段

    千次阅读 2019-11-05 11:27:56
    多字段排序: 导包: import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.data.domain.Sort.Order; 建立: Order order2 = new ...
  • elementUI全部数据多字段排序

空空如也

空空如也

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关键字:

多字段排序分页