1.Querydsl-JPA简介：

Springdata-JPA是对JPA使用的封装，Querydsl-JPA也是基于各种ORM之上的一个通用查询框架,使用它的API类库可以写出“Java代码的sql”，不用去手动接触sql语句，表达含义却如sql般准确。更重要的一点，它能够构建类型安全的查询，这比起JPA使用原生查询时有很大的不同，我们可以不必再对恶心的“Object[]”进行操作了。当然，我们可以SpringDataJPA +Querydsl-JPA联合使用，它们之间有着完美的相互支持，以达到更高效的编码。

官网地址：http://www.querydsl.com/
gitub地址：https://github.com/querydsl/querydsl/tree/master/querydsl-jpa

2.spring boot配置 Querydsl-JPA：

2.1：新增jar包：

 <dependency>
            <groupId>com.querydsl</groupId>
            <artifactId>querydsl-jpa</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.querydsl</groupId>
            <artifactId>querydsl-apt</artifactId>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

2.2：新增插件:

作用：对带有@Entity注解的实体类生成Q版实体类

 <!-- query dsl 构建Q版实体类的插件-->
            <plugin>
                <groupId>com.mysema.maven</groupId>
                <artifactId>apt-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.1.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>process</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <outputDirectory>target/generated-sources/java</outputDirectory>
                            <processor>com.querydsl.apt.jpa.JPAAnnotationProcessor</processor>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

2.3：JPAQueryFactory配置：

作用：使用QueryDSL的功能时，会依赖使用到JPAQueryFactory，而JPAQueryFactory在这里依赖使用EntityManager，所以在主类中做如下配置，使得Spring自动帮我们注入EntityManager与自动管理JPAQueryFactory

import javax.persistence.EntityManager;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
import com.querydsl.jpa.impl.JPAQueryFactory;
@Configuration
public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {    
    @Bean
    public JPAQueryFactory jpaQuery(EntityManager entityManager) {
        return new JPAQueryFactory(entityManager);
    }
}

2.4：使用bean注入：

    @Autowired
    private JPAQueryFactory jpaQueryFactory;

2.5：maven构建操作：

3.Querydsl-JPA单表操作：

3.1 新增实体类：

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;

import javax.persistence.*;
import java.math.BigDecimal;
import java.sql.Timestamp;

@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
@Entity
@Table(name = "user_tmw")
@JsonIgnoreProperties({"hibernateLazyInitializer", "handler"})
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO, generator = "custom-uuid")
    @GenericGenerator(name = "custom-uuid", strategy = "com.springboot.demo.bean.CustomUUIDGenerator")
    @Column(name = "id", nullable = false, length = 32)
    private String id;

    @Column(name = "name", length = 10)
    private String name;

    @Column(name = "age")
    private Integer age;

    @Column(name = "money")
    private BigDecimal money;

    @Column(name = "begin_time")
    private Timestamp beginTime;

    @Column(name = "end_time")
    private Timestamp endTime;
}

3.2 等于某个值的结果集：

    QUser user = QUser.user;
    //单表获取年龄为10的结果集
    List<User> ageList = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.age.eq(10)).fetch();
    String ageListStr = JSON.toJSONString(ageList);
    System.out.println("单表获取年龄为10的结果集:"+ageListStr);

3.3 等于某个值查询单个:fetchFirst的用法：

    QUser user = QUser.user;
    //fetchFirst的用法： 单表获取年龄为10的首个结果
    User user1 = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.age.eq(10)).fetchFirst();
    System.out.println("单表获取年龄为10的首个结果:"+user1.toString());

3.4 模糊检索的用法1（like关键字）：

    QUser user = QUser.user;
    //模糊检索的用法：单表获取名称包含小的用户并且按照年龄倒排序
    List<User> nameList = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.name.like("%小%")).orderBy(user.age.desc()).fetch();
    String nameListStr = JSON.toJSONString(nameList);
    System.out.println("单表获取名称包含小的用户并且按照年龄倒排序的结果集:"+nameListStr);

3.5 模糊检索的用法2（startsWith）：

    QUser user = QUser.user;
    //模糊检索的用法：单表获取名称是以小开头的用户并且按照年龄正序排
    List<User> nameAscList = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.name.startsWith("小")).orderBy(user.age.asc()).fetch();
    String nameAscListStr = JSON.toJSONString(nameAscList);
    System.out.println("单表获取名称是以小开头的用户并且按照年龄正序排的结果集:"+nameAscListStr);

3.6 区间用法（between）：

    QUser user = QUser.user;
    //between 区间的用法：单表获取开始时间是XX-XX 区间的用户
    String time = "2019-07-22 00:00:00";
    SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    Date date= df.parse(time);
    Timestamp nousedate = new Timestamp(date.getTime());

    String time1 = "2019-07-23 00:00:00";
    Date date1= df.parse(time1);
    Timestamp nousedate1 = new Timestamp(date1.getTime());

    List<User> beginTimeList = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.beginTime.between(nousedate, nousedate1)).fetch();
    String beginTimeListStr = JSON.toJSONString(beginTimeList);
    System.out.println("单表获取开始时间是XX-XX 区间的用户的结果集:"+beginTimeListStr);

3.7 in的用法：

    QUser user = QUser.user;
    //in 的用法：单表获取年龄是10,20的用户
    List<Integer> ageLists = new ArrayList<>();
    ageLists.add(10);
    ageLists.add(20);
    List<User> ages = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(user.age.in(ageLists)).fetch();
    String agesStr = JSON.toJSONString(ages);
    System.out.println("单表获取年龄是10,20的用户的结果集:"+agesStr);

3.8 聚合函数max，avg，min的用法：

    QUser user = QUser.user;
    //聚合函数-concat()的使用：单表查询将用户id，名称，年龄拼接的结果
    List<String> concatList = jpaQueryFactory.select(user.id.concat(user.name).concat(user.age.stringValue())).from(user).fetch();
    String concatListStr = JSON.toJSONString(concatList);
    System.out.println("单表查询将用户id，名称，年龄拼接的结果:"+concatListStr);

3.9 聚合函数groupby的用法：

    QUser user = QUser.user;
    List<Map<String,Object>> tupleJPAQuery = jpaQueryFactory.select(user.age, user.count().as("count")).from(user).groupBy(user.age)
        .fetch().stream().map(x->{
            Map<String,Object> resultMap = new HashMap<>();
            resultMap.put("age",x.get(0,QUser.class));
            resultMap.put("count",x.get(1,QUser.class));
            return resultMap;
        }).collect(Collectors.toList());
    
    String userQueryResultsStr = JSON.toJSONString(tupleJPAQuery);
    System.out.println("单表分组的结果集:"+userQueryResultsStr);

3.10 多条件拼接的使用(BooleanBuilder):

    QUser user = QUser.user;
    //多条件处理
    BooleanBuilder booleanBuilder = new BooleanBuilder();
    booleanBuilder.and(user.age.eq(10));
    booleanBuilder.and(user.name.contains("小"));
    List<User> mostlist = jpaQueryFactory.selectFrom(user).where(booleanBuilder).fetch();
    String mostlistStr = JSON.toJSONString(mostlist);
    System.out.println("单表查询多条件处理的结果:"+mostlistStr);

3.11 分页查询的处理：

    QUser user = QUser.user;
    QueryResults<User> userQueryResults =
    jpaQueryFactory.selectFrom(user).offset(0).limit(2).fetchResults();
    String userQueryResultsStr = JSON.toJSONString(userQueryResults);
    System.out.println("单表分页的结果集:"+userQueryResultsStr);