data:{data:["01","admin"], feild:["page","user"]}处理成{page:"01", user:"admin"}

可以使用JavaScript中的reduce方法将data数组中的值映射到对应的字段中，生成一个新的对象。具体实现如下：

let data = {data:["01","admin"], field:["page","user"]};

let result = data.field.reduce((obj, field, index) => {
  obj[field] = data.data[index];
  return obj;
}, {});

console.log(result); // {page: "01", user: "admin"}

其中，reduce方法第一个参数是一个回调函数，用来处理每个元素。该回调函数接收两个参数：一个累加器对象和当前元素。在每次处理过程中，我们将当前元素赋值给累加器对象的对应字段，最终返回累加器对象。reduce方法的第二个参数是累加器对象的初始值，这里我们使用空对象{}。

相关问题

排序没有生效 db := common.DB.Session(&gorm.Session{}) //升序降序 feild := ctx.DefaultQuery("feild", "id") order := ctx.Query("order") if order == "desc" { feild = feild + " DESC" } else { feild = feild + " ASC" } var res *gorm.DB if s == 5 { common.DB.Model(&req).Debug().Where("name LIKE ?", "%"+name+"%").Where("responsible_unit LIKE ?", "%"+unit+"%").Count(&count) res = db.Order(feild).Scopes(Paginate(page, pageSize)).Where("name LIKE ?", "%"+name+"%").Where("responsible_unit LIKE ?", "%"+unit+"%").Find(&lists) } else { common.DB.Model(&req).Where("status=?", s).Where("name LIKE ?", "%"+name+"%").Where("responsible_unit LIKE ?", "%"+unit+"%").Count(&count) res = db.Order(feild).Scopes(Paginate(page, pageSize)).Where("status=?", s).Where("name LIKE ?", "%"+name+"%").Where("responsible_unit LIKE ?", "%"+unit+"%").Find(&lists) }

根据您提供的代码片段，我看到您尝试对数据库查询结果进行排序。在这段代码中，您通过 `db.Order(feild)` 来设置排序字段。

如果排序没有生效，可能有几个原因需要检查：

1. 确保 `feild` 变量的值正确。您可以打印或调试查看 `feild` 的值是否正确。
2. 确保您的数据库表中存在与 `feild` 对应的列名。如果列名不存在或拼写错误，排序将无效。
3. 确保数据库连接和查询语句没有其他错误。您可以通过打印或调试来验证数据库查询是否正确执行。

如果这些步骤都没有解决问题，建议提供更多上下文或错误信息以便更好地帮助您解决问题。

gauss order by feild

GaussDB(for Influx)中的查询语句"ORDER BY field"是用来对查询结果按照指定字段进行排序的。在引用中提到的示例中，通过"ORDER BY create_time DESC"将查询结果按照create_time字段进行降序排序。所以，"gauss order by field"是指在GaussDB(for Influx)中使用ORDER BY语句来按照指定字段进行排序的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MyBatis 方言支持 - Mysql to 华为高斯数据库(gaussdb)](https://blog.csdn.net/ming1215919/article/details/106279237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [解读华为云GaussDB(for Influx)：数据直方图](https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/124835982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]