如何用润乾发明的DQL查询语法来简化多表关联查询
DQL(Dimentinal Query Language)语言是润乾公司提出的一种面向OLAP的多维数据查询语言，可以将复杂的主子表很简单的整合为一个大宽表来查询。具体介绍可以参考乾学院的文章
详细语法分析参见dql.md
在Nop平台中，NopORM也提供了类似的查询方式，可以通过QueryBean来查询多个表的数据，而不需要关心表之间的关联关系。
QueryBean表达多表查询
比如现在下面的表结构
NopAuthGroup <--- NopAuthGroupDept ---> NopAuthDept
如果要查询NopAuthGroup表并同时返回每个分组关联的部门的总数，类似于下面的SQL语句
select o.groupId, o.name, (select count(g.deptId) from NopAuthUserDept g where g.groupId= o.groupId) as deptCount
from NopAuthGroup o
可以通过QueryBean来实现
QueryBean query = new QueryBean();
query.setSourceName(NopAuthGroup.class.getName());
query.fields(mainField("groupId"), mainField("name"), subField("deptMappings", "deptId").count().alias("deptCount"));
query.addOrderField("name", true);
List<Map<String, Object>> list = ormTemplate.findListByQuery(query);
上面的代码中，mainField表示主表字段，subField
表示子表字段，subField的第一个参数是关联的字段名，第二个参数是要查询的子表上的字段名，count表示统计子表的总数，alias
表示别名。
实际的实现原理不是生成一个复杂SQL，而是在内存中分成多个查询，然后在内存中通过HashJoin来把数据整合为一个大宽表。
select o.groupId, o.name from NopAuthGroup o;
select g.groupId, count(g.deptId) as deptCount from NopAuthUserDept g group by g.groupId;
这样的查询方式可以大大简化复杂的多表查询，提高开发效率。
分页和复合关联属性
QueryBean支持设置offset和limit属性，从而基于主表进行分页查询。此外，因为底层的运行引擎是NopORM，而不是普通的JDBC查询引擎，因此它会自动识别复合属性，并自动展开为表关联关系。
QueryBean query = new QueryBean();
query.fields(mainField("refField.name"), subField("deptMappings","otherRefField.user.name").count().alias("count"));
query.addFilter(FilterBeans.eq("refField.status",1));
query.setOffset(100);
query.setLimit(10);
这里假定主实体上存在名为refField的to-one关联，而deptMappings是一个to-many关联，otherRefField是deptMappings
关联的另一个to-one关联。
在类似MyBatis的sql-lib中管理动态构建的QueryBean
<sql-lib>
<sqls>
<query name="queryGroupWithDeptCount" sqlMethod="findList">
<source>
<sourceName>NopAuthUser</sourceName>
<fields>
<field name="groupId"/>
<field name="name"/>
<field owner="deptMappings" name="deptId" aggFunc="count" alias="deptCount"/>
</fields>
<filter>
<c:if test="${someCondition}">
<eq name="status" value="${status}"/>
</c:if>
</filter>
<orderBy>
<field name="name" asc="true"/>
</orderBy>
</source>
</query>
</sqls>
</sql-lib>
<query>的source段就是一段xpl模板语言，它生成QueryBean的一个XML表示。在生成过程中，可以使用Xpl标签来实现进一步的抽象。
通过sqlMethod我们可以选择使用findList、findFirst或者exists等方法，分别用于返回列表数据、第一条数据或者判断是否存在数据。
通过Underscore帮助类对数据进行加工
Underscore.java工具类提供了一些针对集合对象的帮助函数，比如leftjoinMerge可以实现两个列表的join合并。
Underscore.leftjoinMerge(listA,listB, leftPropName, rightPropName, Arrays.asList(fldB1,fldB2));
以上函数相当于
select listA.*, listB.fldB1,listB.fldB2
from listA, listB
where listA.leftProp = listB.rightProp
集成tablesaw
nop-tablesaw模块集成了tablesaw计算包，它的功能类似于python中的pandas库，可以完成一系列针对列表数据的统计计算。
Table table = DataSetHelper.dataSetToTable(dsName, dataSet);
table.numberColumn("count").sum();
NopORM查询得到的IDataSet数据集可以直接被转换为tablesaw的Table接口，然后就可以调用select/pivot/summarize/count等一系列操作函数。
NopORM内部将所有的数据集合对象都统一封装为IDataSet接口，因此并不对外暴露ResultSet等泄露实现细节的接口。NopORM底层可以不运行在JDBC之上。
基于可逆计算理论设计的低代码平台NopPlatform已开源：
- gitee: canonical-entropy/nop-entropy
- github: entropy-cloud/nop-entropy
- 开发示例：docs/tutorial/tutorial.md
- 可逆计算原理和Nop平台介绍及答疑_哔哩哔哩_bilibili
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_49324502/article/details/143750798
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