SpringBoot中实现数据字典的示例代码
我们在日常的项目开发中,对于数据字典肯定不模糊,它帮助了我们更加方便快捷地进行开发,下面一起来看看在 SpringBoot 中如何实现数据字典功能的
一、简介
1、定义
数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述,其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明,使用数据字典为简单的建模项目。简而言之,数据字典是描述数据的信息集合,是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合。
数据字典(Data dictionary)是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时,其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。
2、理解
数据字典是一种通用的程序设计思想,将主体与分支存于两张数据表中,他们之间靠着唯一的 code 相互联系,且 code 是唯一存在的,分支依附主体而存在,每一条分支都有它唯一对应的属性值
例如:性别(sex),分为(0–保密1–男2–女),那么数据字典的设计就应该是
主表:
{ "code": "sex", "name": "性别" }
副表:
[{ "dictCode": "sex", "code": "0", "text": "保密" }, { "dictCode": "sex", "code": "1", "text": "男" }, { "dictCode": "sex", "code": "2", "text": "女" } ]
那么我们在使用数据字典的时候,只需要知道 dictCode,再使用 code 找到唯一的字典值
二、数据表设计
1、数据表设计
主表:
drop table if exists sys_dict; /*==============================================================*/ /* Table: sys_dict */ /*==============================================================*/ create table sys_dict ( id bigint(20) not null auto_increment comment '主键id', code varchar(32) comment '编码', name varchar(32) comment '名称', descript varchar(64) comment '描述', status tinyint(1) default 0 comment '状态(0--正常1--冻结)', create_time datetime comment '创建时间', create_user bigint(20) comment '创建人', del_flag tinyint(1) default 0 comment '删除状态(0,正常,1已删除)', primary key (id) ) type = InnoDB; alter table sys_dict comment '字典管理表';
副表:
drop table if exists sys_dict_detail; /*==============================================================*/ /* Table: sys_dict_detail */ /*==============================================================*/ create table sys_dict_detail ( id bigint(20) not null comment '主键id', dict_code varchar(32) comment '字典编码', code varchar(32) comment '编码', name varchar(32) comment '名称', primary key (id) ) type = InnoDB; alter table sys_dict_detail comment '字典配置表';
它们的关系如图所示:
2、数据字典配置
三、开发前戏
1、引入 maven 依赖
<!-- web支持 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- thymeleaf模板引擎 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency> <!-- aop依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <!-- lombok插件 --> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency>
我们引入了 aop 切面所需依赖,我们的数据字典也是基于 aop 切面实现的
2、创建实体类
用户信息表 SysUserInfo.java:
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*; import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model; import com.zyxx.common.annotation.Dict; import io.swagger.annotations.ApiModel; import io.swagger.annotations.ApiModelProperty; import lombok.Data; import lombok.EqualsAndHashCode; import lombok.experimental.Accessors; import java.io.Serializable; /** * <p> * 用户信息表 * </p> * * @author lizhou * @since 2020-07-06 */ @Data @EqualsAndHashCode(callSuper = false) @Accessors(chain = true) @TableName("sys_user_info") @ApiModel(value="SysUserInfo对象", description="用户信息表") public class SysUserInfo extends Model<SysUserInfo> { @ApiModelProperty(value = "ID") @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; @ApiModelProperty(value = "登录账号") @TableField("account") private String account; @ApiModelProperty(value = "登录密码") @TableField("password") private String password; @ApiModelProperty(value = "姓名") @TableField("name") private String name; @ApiModelProperty(value = "性别(0--未知1--男2--女)") @TableField("sex") @Dict(dictCode = "sex") private Integer sex; @ApiModelProperty(value = "状态(0--正常1--冻结)") @TableField("status") @Dict(dictCode = "status") private Integer status; }
3、返回结果通用实体类
返回结果通用实体类 LayTableResult.java:
import lombok.Getter; import lombok.Setter; import java.util.List; /** * @param <T> 返回的实体类 * @author lizhou * @描述 后台返回给LayUI的数据格式 */ @Getter @Setter public class LayTableResult<T> { /** * 接口状态 */ private Integer code; /** * 提示信息 */ private String msg; /** * 接口数据长度 */ private Long count; /** * 接口数据 */ private List<T> data; /** * 无参构造函数 */ public LayTableResult() { super(); } /** * 返回数据给表格 */ public LayTableResult(Long count, List<T> data) { super(); this.count = count; this.data = data; this.code = 0; } }
由于我用的是 layui 前端框架,我写了一个返给 layui 表格的通用实体类,这是在实现数据字典需要用到的,判断响应返回实体类的类型来判断是否需要注入字典
四、开发实现
1、创建自定义注解
我们创建一个自定义注解 @Dict 来实现数据字典
import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 数据字典注解 * * @author Tellsea * @date 2020/6/23 */ @Target(ElementType.FIELD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface Dict { /** * 字典类型 * * @return */ String dictCode(); /** * 返回属性名 * * @return */ String dictText() default ""; }
2、注解实现
我们使用 aop 切面来实现什么的自定义注解 @Dict
import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.zyxx.common.annotation.Dict; import com.zyxx.common.utils.LayTableResult; import com.zyxx.common.utils.ObjConvertUtils; import com.zyxx.sbm.entity.SysDictDetail; import com.zyxx.sbm.service.SysDictService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.reflect.Field; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; /** * 数据字典切面 * * @author Tellsea * @date 2020/6/23 */ @Aspect @Component @Slf4j public class DictAspect { /** * 字典后缀 */ private static String DICT_TEXT_SUFFIX = "Text"; @Autowired private SysDictService sysDictService; /** * 切点,切入 controller 包下面的所有方法 */ @Pointcut("execution( * com.zyxx.*.controller.*.*(..))") public void dict() { } @Around("dict()") public Object doAround(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { long time1 = System.currentTimeMillis(); Object result = pjp.proceed(); long time2 = System.currentTimeMillis(); log.debug("获取JSON数据 耗时:" + (time2 - time1) + "ms"); long start = System.currentTimeMillis(); this.parseDictText(result); long end = System.currentTimeMillis(); log.debug("解析注入JSON数据 耗时" + (end - start) + "ms"); return result; } private void parseDictText(Object result) { if (result instanceof LayTableResult) { List<JSONObject> items = new ArrayList<>(); LayTableResult rr = (LayTableResult) result; if (rr.getCount() > 0) { List<?> list = (List<?>) rr.getData(); for (Object record : list) { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String json = "{}"; try { // 解决@JsonFormat注解解析不了的问题详见SysAnnouncement类的@JsonFormat json = mapper.writeValueAsString(record); } catch (JsonProcessingException e) { log.error("Json解析失败:" + e); } JSONObject item = JSONObject.parseObject(json); // 解决继承实体字段无法翻译问题 for (Field field : ObjConvertUtils.getAllFields(record)) { //解决继承实体字段无法翻译问题 // 如果该属性上面有@Dict注解,则进行翻译 if (field.getAnnotation(Dict.class) != null) { // 拿到注解的dictDataSource属性的值 String dictType = field.getAnnotation(Dict.class).dictCode(); // 拿到注解的dictText属性的值 String text = field.getAnnotation(Dict.class).dictText(); //获取当前带翻译的值 String key = String.valueOf(item.get(field.getName())); //翻译字典值对应的text值 String textValue = translateDictValue(dictType, key); // DICT_TEXT_SUFFIX的值为,是默认值: // public static final String DICT_TEXT_SUFFIX = "_dictText"; log.debug("字典Val: " + textValue); log.debug("翻译字典字段:" + field.getName() + DICT_TEXT_SUFFIX + ": " + textValue); //如果给了文本名 if (!StringUtils.isBlank(text)) { item.put(text, textValue); } else { // 走默认策略 item.put(field.getName() + DICT_TEXT_SUFFIX, textValue); } } // date类型默认转换string格式化日期 if ("java.util.Date".equals(field.getType().getName()) && field.getAnnotation(JsonFormat.class) == null && item.get(field.getName()) != null) { SimpleDateFormat aDate = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); item.put(field.getName(), aDate.format(new Date((Long) item.get(field.getName())))); } } items.add(item); } rr.setData(items); } } } /** * 翻译字典文本 * * @param dictType * @param key * @return */ private String translateDictValue(String dictType, String key) { if (ObjConvertUtils.isEmpty(key)) { return null; } StringBuffer textValue = new StringBuffer(); String[] keys = key.split(","); for (String k : keys) { if (k.trim().length() == 0) { continue; } /** * 根据 dictCode 和 code 查询字典值,例如:dictCode:sex,code:1,返回:男 * 应该放在redis,提高响应速度 */ SysDictDetail dictData = sysDictService.getDictDataByTypeAndValue(dictType, key); if (dictData.getName() != null) { if (!"".equals(textValue.toString())) { textValue.append(","); } textValue.append(dictData.getName()); } log.info("数据字典翻译: 字典类型:{},当前翻译值:{},翻译结果:{}", dictType, k.trim(), dictData.getName()); } return textValue.toString(); } }
3、注解使用
我们只需要在实体类的属性上加入我们实现的自定义注解即可
@ApiModelProperty(value = "性别(0--未知1--男2--女)") @TableField("sex") @Dict(dictCode = "sex") private Integer sex; @ApiModelProperty(value = "状态(0--正常1--冻结)") @TableField("status") @Dict(dictCode = "status") private Integer status;
我们对 sex,status 都加入了 @Dict(dictCode = “”) 注解,那么我们在获取用户信息的时候,就能获取到对应的字典值了
五、测试
1、编写 API 查询
我们在 controller 层开放一个 API 实现查询用户列表
/** * 分页查询 */ @PostMapping("list") @ResponseBody public LayTableResult list(Integer page, Integer limit, SysUserInfo userInfo) { QueryWrapper<SysUserInfo> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); if (StringUtils.isNotBlank(userInfo.getName())) { queryWrapper.like("name", userInfo.getName()); } if (null != userInfo.getSex()) { queryWrapper.eq("sex", userInfo.getSex()); } if (null != userInfo.getStatus()) { queryWrapper.eq("status", userInfo.getStatus()); } queryWrapper.orderByDesc("create_time"); IPage<SysUserInfo> iPage = sysUserInfoService.page(new Page<>(page, limit), queryWrapper); return new LayTableResult<>(iPage.getTotal(), iPage.getRecords()); }
注意: 这里我们使用了 LayTableResult 作为相应实体类,与上面我们编写的返回通用实体类是一致的,必须一直,才能实现数据字典功能
2、调用 API
返回结果如下:
{ "code": 0, "msg": null, "count": 3, "data": [{ "id": 2, "account": "15286779045", "name": "周杰伦", "sex": 1, "sexText": "男", "status": 0, "statusText": "正常" }, { "id": 1, "name": "超级管理员", "account": "15286779044", "sex": 1, "sexText": "男", "status": 0, "statusText": "正常" }] }
可以看出,返回的数据中,多出了 sexText,statusText,两个属性,也就证明我们的字典功能已经实现成功
六、总结
1、优点
1、在一定程度上,通过系统维护人员即可改变系统的行为(功能),不需要开发人员的介入。使得系统的变化更快,能及时响应客户和市场的需求。
2、提高了系统的灵活性、通用性,减少了主体和属性的耦合度 3、简化了主体类的业务逻辑 4、
能减少对系统程序的改动,使数据库、程序和页面更稳定。特别是数据量大的时候,能大幅减少开发工作量
5、使数据库表结构和程序结构条理上更清楚,更容易理解,在可开发性、可扩展性、可维护性、系统强壮性上都有优势。
2、缺点
1、数据字典是通用的设计,在系统效率上会低一些。
2、程序算法相对复杂一些。
3、对于开发人员,需要具备一定抽象思维能力,所以对开发人员的要求较高。
3、优化
我们的数据字典数据应该存放在 redis 中,减少与数据库的交互次数,提高响应速度
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