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
• sqltoy 脚手架项目：https://gitee.com/momoljw/sss-rbac-admin
• sqltoy lambda 项目: https://gitee.com/gzghde/sqltoy-plus

更新内容

1、优化对英文日期字符转日期格式的支持

2、优化SpringAppContext强化对传统纯spring项目支持的友好性，自动注入applictionContext

sqltoy-orm 是 JPA 和超强查询的融合体

JPA 部分

• 类似 JPA 的对象化 CRUD、对象级联加载和新增、更新
• 强化 update 操作，提供弹性字段修改能力，不同于 hibernate 先 load 后修改，而是一次数据库交互完成修改，确保了高并发场景下数据的准确性
• 改进了级联修改，提供了先删除或者先置无效，再覆盖的操作选项
• 增加了 updateFetch、updateSaveFetch 功能，强化针对强事务高并发场景的处理，类似库存台账、资金台账，实现一次数据库交互，完成锁查询、不存在则插入、存在则修改，并返回修改后的结果
• 增加了树结构封装，便于统一不同数据库树型结构数据的递归查询
• 支持分库分表、支持多种主键策略 (额外支持基于 redis 的产生特定规则的业务主键)、加密存储、数据版本校验
• 提供了公共属性赋值 (创建人、修改人、创建时间、修改时间、租户)、扩展类型处理等
• 提供了多租户统一过滤和赋值、提供了数据权限参数带入和越权校验

查询部分

• 极为直观的 sql 编写方式，便于从客户端 <--> 代码 双向快速迁移，便于后期变更维护
• 支持缓存翻译、反向缓存匹配 key 代替 like 模糊查询
• 提供了跨数据库支持能力：不同数据库的函数自动转换适配，多方言 sql 根据实际环境自动匹配、多数据库同步测试，大幅提升了产品化能力
• 提供了取 top 记录、随机记录等特殊场景的查询功能
• 提供了最强大的分页查询机制：1) 自动优化 count 语句；2) 提供基于缓存的分页优化，避免每次都执行 count 查询；3) 提供了独具特色的快速分页；4) 提供了并行分页
• 提供了分库分表能力
• 提供了在管理类项目中极为价值的：分组汇总计算、行列转换 (行转列、列转行)、同比环比、树形排序、树形汇总 相关算法自然集成
• 提供了基于查询的层次化数据结构封装
• 提供了大量辅助功能：数据脱敏、格式化、条件参数预处理等

支持多种数据库

• 常规的 mysql、oracle、db2、postgresql、 sqlserver、dm、kingbase、sqlite、h2、 oceanBase、polardb、guassdb、tidb
• 支持分布式 olap 数据库: clickhouse、StarRocks、greenplum、impala (kudu)
• 支持 elasticsearch、mongodb
• 所有基于 sql 和 jdbc 各类数据库查询

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