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feiyan / sql_res_to_tree

forked from 张奇峰 / sql_res_to_tree 
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README

SQL 查询结果快速树形化

1.前言

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.

2.核心树形化扫描函数

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.

3.集成到任何项目

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);

3.核心转换逻辑

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.

  • 3.1 数据库sql查询结果
    转换逻辑1
  • 3.2 gorm函数Scan、Find等获取的go切片原始数据
    转换逻辑2
  • 3.3 原始数据转换为树形数据的过程逻辑
    转换逻辑2

5.使用方法,相关代码详情

  1. sql结果有限级且支持个性化设置子结构体字段树形化
  2. 单张表sql结果无限级树形化

2.1 单张表,例如:省份城市树形表,特点是id是唯一的.

  1. 多张表sql结果无限级树形化

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.

6主要实现过程

6.1.有限层级的数据,支持每一层拥有不同字段的结构体树形化

详细实现过程

  • 注意细节:SchoolId、GradeId等每一级的主键首字母必须是大写的(允许本包进行修改字段值),一般来说gorm查询的结果都是符合此条件的,
  • 如果是手动模拟输入以下数据,则必须要注意此项。
//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}
]

6.2 使用本包函数 ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest),直接将 dest 变量json化结果:

  • 使用非常简单,本包只有三个语法关键词
  • 1 primaryKey:"yes" 定义每一级的主键
  • 2 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
  • 3 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.
  • 4 接受数据的每一层级的结构体都可以添加字段,从原始sql的行数据中获取对应字段值.
	
	// 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);
  • 6.3 最终将 dest 变量使用 json.Marshal函数 json化

效果图1

效果图1

7.无限层级的数据(结构体自己嵌套自己)树形化

详细实现过程

  • 注意细节:Id 作为每一级的主键首字母必须是大写的(允许本包进行修改字段值),一般来说gorm查询的结果都是符合此条件的,
  • 如果是手动模拟输入以下数据,则必须要注意此项。
//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"}
]
  • 7.1 使用本包函数 ScanToTreeData(inSqlSlice, &dest),直接将 dest 变量json化结果:
	// 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);
  • 7.2 最终将 dest 变量使用 json.Marshal函数 json化

效果图2

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