DoytoQuery

本文基于几个常用的动态查询场景对比了基于对象查询映射（OQM）方法的框架DoytoQuery与常用ORM框架的代码量和查询性能。

在经过对动态查询的不断优化和重构后，我们已能够利用查询对象和实体对象为单表构建增删查改语句。本文将进一步介绍如何通过对象映射构建复杂查询语句的方案。

ORM的设计者和开发者从未将动态构造查询条件视为核心问题。一旦这个问题得以解决，ORM将不再是ORM。

无论使用什么ORM框架，我们最终都是通过SQL语句访问数据库的，只要能够自动构建SQL语句，特别是查询子句，就可以不再需要在代码中直接维护SQL语句。

动态查询接口除了为用户提供各种查询参数之外，还会根据分页和排序参数处理查询结果。 此前在动态查询代码的重构中，分页和排序未纳入讨论。 本文将进一步探讨对分页和排序参数的重构，以实现一套简单高效的接口。

使用ChatGPT对比了一下DoytoQuery和Spring Data JPA的查询条件的构建方式。

本文探讨了如何利用查询对象实例自动生成动态查询条件，通过将查询条件抽象为四种字段类型（谓词后缀字段、逻辑后缀字段、子查询字段和实体关系字段）以实现查询条件的自动构造。

动态查询问题是ORM框架中一个长期存在的痛点。本文定位了动态查询中的一种结构型重复，并提出了一种通用的重构方法，以优化动态查询相关的代码。

首先我们得理解一个新的观点：WHERE子句并不是平铺的，而是有层级的。其中，使用AND连接的查询条件是一个层级，使用OR连接的查询条件是一个层级，每一层级的条件都只能使用同一种连接符进行连接。

对象/关系映射（ORM）技术在一定程度上将基于关系数据库的应用开发引向了错误的方向。我们需要的是一个能够完全自动化的SQL语句生成方案。

本篇主要介绍了DoytoQuery中对于数据库查询中分页和排序功能的一种面向对象的解决方案。。。。。

今天我来给大家介绍一个新的Java增删查改神器--DoytoQuery。有了它，从此单表增删查改不用再写任何SQL代码。

本教程将通过一个简单的示例演示如何使用SpringBoot和DoytoQueryMongoDB创建一个增删查改应用来访问MongoDB数据。

本文通过一个简单的demo演示如何通过SpringBoot和DoytoQuery框架快速构建一套增删查改服务。

OR语句的映射也是从通用注解`@QueryField`的使用开始优化。对于入参唯一的简单场景，可以采用字段推导的方法，而对于复杂的OR语句则可以通过定义一个实现了`Or`接口的对象来映射。

本篇主要讲解了子查询映射的优化过程，目前的最佳方案为使用`@NestedQueries`注解以实现子查询的映射，字段的类型可以选择`boolean`类型，普通类型或者`Query`类型。

本文主要讲解如何通过对JpaSpecification实现的重构来简化数据库动态查询的开发并最终替代掉SpringDataJPA。