新一代国产 ORM 框架 sagacity-sqltoy-5.2.9 发版

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、针对产品化的软件(适配多种数据库：mysql\oracle\postgres\db2\mssql),要求在一个数据库场景下可以测试相同的功能是否可以适配不同数据库
2、增强sql执行日志，针对分页细化count和取记录的耗时信息

 #开启不同数据库函数自适配 spring.sqltoy.functionConverts=default #设置本项目需要额外适配验证的不同数据库的数据源 spring.sqltoy.redoDataSources[0]=oracleDatasource spring.sqltoy.redoDataSources[1]=sqlserverDatasource 

 

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

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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