同步操作将从 张奇峰/sql_res_to_tree 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
1.针对sql查询结果(本质上就是一个切片),进行树形化,支持有限级、无限级深度、单张树形表查询结果、多张树形表查询结果的联合(union)结果 数据进行树形化.
2.本包搭配 gorm sql查询结果扫描函数 Scan 、 Find ,将获取的结果直接传递给本包,可以非常方便快捷地进行数据的树形化.
3.关于性能,在我们测试的有限条sql查询结果树形化,耗费时间一直是0毫秒.
1.核心函数,只有一个 ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest), 其中 inSqlSlice 可以直接传递 gorm 的 sql 扫描函数 Find 、Scan获取的结果, dest 参数后续介绍.
2.使用非常简单,就跟 gorm 的 Scan、Find函数类似,定义一个接受树形结果的结构体切片,传入地址,坐等扫描结果.
1.注意: 请不要使用 v1.0.10 、v1.0.11 这两个过渡版本,永远推荐使用最新版本.
# 安装前请自行在tag标签查询最新版本,本次我们以 v1.0.13为例
# 安装此包
go get github.com/qifengzhang007/sql_res_to_tree@v1.0.13
#调用sql结果树形化扫描函数, &dest 为接受树形结果的结构体切片,定义方式参考相关的单元测试示例代码
sql_res_to_tree.CreateSqlResFormatFactory().ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest);
1.数据需要严谨的排序,从左到右,左侧的数据范围必须包括右边的子级数据,如果数据是乱序的,本包查询子级是基于左侧一条数据,依次向下提取子级的,最终会导致漏掉某些数据.
2.以上核心思想总结就是一句话:左侧到右侧,数据范围依次缩小,相同性质的数据必须放在一起.
2.1 单张表,例如:省份城市树形表,特点是id是唯一的.
3.1 多张表,例如:A表是树形表、B表是树形表、C表是树形表,但是他们依次是挂接关系,这样的三张表查询的数据大概率ID存在重复,我们依旧可以实现树形化. 树形化以后,如何确定相同的id是哪张表,这个时候就需要我们事先在查询 A B C表的时候给数据打不同的标记, 这样在处理业务的时候,首选锁定业务标记,再获取ID.
3.2 多张树形表查询结果必须将每一张表的数据呈现在一起,不能把 A B C三张表的数据无序地混合在一起,这样会导致树形结果漏掉数据.
//原始数据如下(gorm的 Find、 Scan 函数扫描结果都符合以下结构):
[
{SchoolId:1 SchoolName:第一中学(高中) FkSchoolId:1 GradeId:1 GradeName:高一 FkGradeId:1 ClassId:1 ClassName:文科班}
{SchoolId:1 SchoolName:第一中学(高中) FkSchoolId:1 GradeId:2 GradeName:高二 FkGradeId:2 ClassId:2 ClassName:理科班}
{SchoolId:1 SchoolName:第一中学(高中) FkSchoolId:1 GradeId:3 GradeName:高三 FkGradeId:3 ClassId:3 ClassName:实验班}
{SchoolId:2 SchoolName:初级中学 FkSchoolId:2 GradeId:5 GradeName:初二 FkGradeId:5 ClassId:4 ClassName:普通班}
{SchoolId:2 SchoolName:初级中学 FkSchoolId:2 GradeId:6 GradeName:初三 FkGradeId:6 ClassId:5 ClassName:实验班}
{SchoolId:2 SchoolName:初级中学 FkSchoolId:2 GradeId:6 GradeName:初三 FkGradeId:6 ClassId:6 ClassName:中考冲刺班}
]
primaryKey:"yes"
定义每一级的主键fid:"父级键名"
在子级特定的键上指定此标签,这样就把该键和父级结构体中的键建立了绑定(关联)关系default:"默认值"
定义的dest结构体中的字段如果在被扫描的sql结果集中不存在,那么使用该默认值填充.
// 接受树形结果的结构体要求如下:
// 1.主键必须使用 primaryKey:"yes" 标签定义,类型必须是 int int64 in32 等int系列,以及 string 类型,不能是其他类型
// 2.子结构体关联父级结构体的键必须定义 `fid:"父级键名"` 标签,父子关联键数据类型必须相同,要么都是 int 系列,要么都是 string
// 定义一个目标切片,用于接受最终的树形化数据
type Stu struct {
SchoolId int `primaryKey:"yes" json:"school_id"`
SchoolName string `json:"school_name"`
Children []struct {
FkSchoolId int `fid:"SchoolId"` // 这里FkSchoolId的值就会和父级SchoolId的值建立关联关系,他们的数据类型必须一致
GradeId int `primaryKey:"yes"`
GradeName string
Children []struct {
FkGradeId int `fid:"GradeId"` // 这里FkGradeId的值就会和父级GradeId的值建立关联关系,他们的数据类型必须一致
ClassId int `primaryKey:"yes"`
ClassName string
Remark string `default:"为自定义字段使用default标签设置默认值"` // 允许目的变量中的字段可以在 sql 查询结果集中不存在,这样程序寻找default标签对应的值进行赋值,否则就是默认空值
TestInt int `default:"100"` // default 标签只支持为 int int16 int32 int64 string bool设置默认值
} `json:"children"`
} `json:"children"`
}
var dest = make([]Stu, 0)
// inSqlSlice 表示以上sql查询的结构体切片结果
sql_res_to_tree.CreateSqlResFormatFactory().ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest);
//原始数据如下(gorm的 Find、 Scan 函数扫描结果都符合以下结构):
[
{Id:1 CityName:上海 Fid:0 Satatus:1 Remark:上海(一级节点)}
{Id:2 CityName:上海市 Fid:1 Satatus:1 Remark:上海市(二级节点)}
{Id:3 CityName:徐汇区 Fid:2 Satatus:1 Remark:""}
{Id:5 CityName:田林路 Fid:3 Satatus:1 Remark:"街道"}
{Id:6 CityName:宜山路 Fid:3 Satatus:1 Remark:"街道"}
{Id:4 CityName:松江区 Fid:2 Satatus:1 Remark:""}
{Id:7 CityName:佘山 Fid:4 Satatus:1 Remark:""}
{Id:8 CityName:泗泾镇 Fid:4 Satatus:1 Remark:""}
{Id:9 CityName:河北省 Fid:0 Satatus:1 Remark:""}
{Id:10 CityName:邯郸市 Fid:9 Satatus:1 Remark:"二级城市节点"}
{Id:11 CityName:邯山区 Fid:10 Satatus:1 Remark:"市区划分"}
{Id:12 CityName:复兴区 Fid:10 Satatus:1 Remark:"市区划分"}
]
// 接受树形结果的结构体要求如下:
// 1.主键必须使用 primaryKey:"yes" 标签定义,类型必须是 int int64 in32 等int系列,以及 string 类型,不能是其他类型
// 2.子结构体关联父级结构体的键必须定义 `fid:"父级主键"` 标签,父子关联键数据类型必须都是 int int32 int64 等int系列和 string 类型
// 定义一个目标切片,用于接受最终的树形化数据
type ProvinceCity struct {
Id int64 `primaryKey:"yes"`
CityName string
Fid int64 `fid:"Id"`
Status int
Children []ProvinceCity
}
var dest = make([]ProvinceCity, 0)
// inSqlSlice 表示以上sql查询的结构体切片结果
sql_res_to_tree.CreateSqlResFormatFactory().ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest);
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