一、序言众所周知,MybatisPlus在处理单表DAO操作时非常的方便。在处理多表连接连接查询也有优雅的解决方案。今天分享MybatisPlus基于Lambda表达式优雅实现聚合分组查询。由于视频的交互性更强,保留更多的细节,看视频的朋友,传送门在这里。下面的内容是博客文字版。二、代码实现1、用户实体类@TableName(value="tb_user")publicclassUser{privatestaticfinallongserialVersionUID=1L;privateIntegerage;privateLongdeptId;@TableId(type=IdType.AUTO)
一、序言众所周知,MybatisPlus在处理单表DAO操作时非常的方便。在处理多表连接连接查询也有优雅的解决方案。今天分享MybatisPlus基于Lambda表达式优雅实现聚合分组查询。由于视频的交互性更强,保留更多的细节,看视频的朋友,传送门在这里。下面的内容是博客文字版。二、代码实现1、用户实体类@TableName(value="tb_user")publicclassUser{privatestaticfinallongserialVersionUID=1L;privateIntegerage;privateLongdeptId;@TableId(type=IdType.AUTO)
4.2数字(number)Python中数字类型有4种:整型(int)布尔型(bool)浮点数(float)复数(complex)4.2.1整型(int)形如:1、233、-6、69这样的数据都是整型。1、在Python3中只有一种整型int,表示长整型,没有Python2中的long。2、理论上Python3中的int类型可以表示无限大的整数(取决于你的电脑内存)>>>2**20016069380442589902755419620923411626025222029937827928353013763、二进制数据以0b开头,比如0b10表示十进制的24、八进制数据以0o开头,比如0o10表
4.2数字(number)Python中数字类型有4种:整型(int)布尔型(bool)浮点数(float)复数(complex)4.2.1整型(int)形如:1、233、-6、69这样的数据都是整型。1、在Python3中只有一种整型int,表示长整型,没有Python2中的long。2、理论上Python3中的int类型可以表示无限大的整数(取决于你的电脑内存)>>>2**20016069380442589902755419620923411626025222029937827928353013763、二进制数据以0b开头,比如0b10表示十进制的24、八进制数据以0o开头,比如0o10表
系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列(四):从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列(五):从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率,我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列(六):从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率,记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列(七):从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
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一、问题在做vue项目分页功能中,出现了Invalidprop:typecheckfailedforprop“total”.ExpectedNumberwithvaluex,gotStringwithvalue"x"的类型转换问题。———————————————————————————————二、原代码展示1、前端代码如下:template>div>el-pagination layout="total,sizes,prev,pager,next,jumper" :current-page="currentPage" :page-size="pageSize" :total="total">e
一、问题在做vue项目分页功能中,出现了Invalidprop:typecheckfailedforprop“total”.ExpectedNumberwithvaluex,gotStringwithvalue"x"的类型转换问题。———————————————————————————————二、原代码展示1、前端代码如下:template>div>el-pagination layout="total,sizes,prev,pager,next,jumper" :current-page="currentPage" :page-size="pageSize" :total="total">e
python库numpy提供的求和方法np.sum(),可以对数组和矩阵进行求和。sum方法可以接收多个参数,主要是数组a,坐标轴axis,数据类型dtype,初始值initial。其中,axis对于我们来说比较容易迷糊,这个值对求和有什么影响?一般来说,不设置axis这个参数,那么就是把数组或者矩阵所有元素求和,不管数组是一维,还是多维,最终会把每一个元素相加求和。 如下数组,是一个2维数组,每一维又是一个3*4的二维数组。 [[ [1,2,3,1], [2,3,4,1], [3,4,1,2]],[ [1,0,2,0], [0,1,0,2], [3,2,1,0]]]这里可以看作是一
python库numpy提供的求和方法np.sum(),可以对数组和矩阵进行求和。sum方法可以接收多个参数,主要是数组a,坐标轴axis,数据类型dtype,初始值initial。其中,axis对于我们来说比较容易迷糊,这个值对求和有什么影响?一般来说,不设置axis这个参数,那么就是把数组或者矩阵所有元素求和,不管数组是一维,还是多维,最终会把每一个元素相加求和。 如下数组,是一个2维数组,每一维又是一个3*4的二维数组。 [[ [1,2,3,1], [2,3,4,1], [3,4,1,2]],[ [1,0,2,0], [0,1,0,2], [3,2,1,0]]]这里可以看作是一