开源地址：
- github: https://github.com/sagframe/sagacity-sqltoy
- gitee: https://gitee.com/sagacity/sagacity-sqltoy
- idea 插件 (可直接在 idea 中检索安装): https://github.com/threefish/sqltoy-idea-plugins
更新内容
1、优化反向缓存匹配获取精准key值用in(:keys) 代替 like :nameKeyWords场景
<sql id="qstart_order_search"> <filters> <!-- unmatched-return-self:缓存未匹配到key直接用名称代替(默认true) cache-not-matched-value: 缓存未匹配到给一个默认值 --> <cache-arg cache-name="staffIdName" param="staffName" alias-name="staffIds" unmatched-return-self="true"/> </filters> <value> <![CDATA[ select * from sqltoy_order_info where #[staff_id in (:staffIds)] ]]> </value> </sql>
sqltoy 的关键优势：
//------------------了解 sqltoy的关键优势: -------------------------------------------------------------------------------------------*/ //1、最简最直观的sql编写方式(不仅仅是查询语句)，采用条件参数前置处理规整法，让sql语句部分跟客户端保持高度一致 //2、sql中支持注释(规避了对hint特性的影响,知道hint吗?搜oracle hint)，和动态更新加载，便于开发和后期维护整个过程的管理 //3、支持缓存翻译和反向缓存条件检索(通过缓存将名称匹配成精确的key)，实现sql简化和性能大幅提升 //4、支持快速分页和分页优化功能，实现分页最高级别的优化，同时还考虑到了cte多个with as情况下的优化支持 //5、支持并行查询 //6、根本杜绝sql注入问题 //7、支持行列转换、分组汇总求平均、同比环比计算，在于用算法解决复杂sql，同时也解决了sql跨数据库问题 //8、支持保留字自动适配 //9、支持跨数据库函数自适配,从而非常有利于一套代码适应多种数据库便于产品化,比如oracle的nvl，当sql在mysql环境执行时自动替换为ifnull //10、支持分库分表 //11、提供了取top、取random记录、树形表结构构造和递归查询支持、updateFetch单次交互完成修改和查询等实用的功能 //12、sqltoy的update、save、saveAll、load 等crud操作规避了jpa的缺陷,参见update(entity,String...forceUpdateProps)和updateFetch //13、提供了极为人性化的条件处理：排它性条件、日期条件加减和提取月末月初处理等 //14、提供了查询结果日期、数字格式化、安全脱敏处理，让复杂的事情变得简单，大幅简化sql或结果的二次处理工作 //-----------------------------------------------------------------------------------*/
sqltoy 特点介绍：
- sqltoy 的核心构建思想
- sqltoy 的对比 mybatis (plus) 的核心点：查询语句编写、可阅读性、可维护性
- 对象化 crud 是基础，但 sqltoy 有针对性的改进：update、updateSaveFetch、updateFetch 等
- sqltoy 的缓存翻译，大幅减少表关联简化 sql，让你的查询性能成几何级提升
- 极致的分页，同样帮助你实现查询的性能大幅提升
- 快速分页:@fast () 实现先取单页数据然后再关联查询，极大提升速度
- 分页优化器:page-optimize 让分页查询由两次变成 1.3~1.5 次 (用缓存实现相同查询条件的总记录数量在一定周期内无需重复查询
- sqltoy 的分页取总记录的过程不是简单的 select count (1) from (原始 sql)；而是智能判断是否变成:select count (1) from ‘from 后语句 ‘， 并自动剔除最外层的 order by
- sqltoy 支持并行查询：parallel=”true”，同时查询总记录数和单页数据，大幅提升性能
- 便利的跨数据库统计计算：数据旋转
- 便利的跨数据库统计计算：无限极分组统计 (含汇总求平均)
- 便利的跨数据库统计计算：同比环比
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