@Mapping expression
时间: 2024-06-15 10:09:39 浏览: 19
@Mapping expression是一种用于定义数据映射规则的表达式。它通常用于数据转换、数据映射或数据绑定的场景中,可以将一个数据结构映射到另一个数据结构。@Mapping expression可以在不同的编程语言和框架中使用,例如Java中的MapStruct框架和Spring框架中的@Mapping注解。
@Mapping expression提供了一种灵活的方式来指定源数据和目标数据之间的映射关系。它可以通过简单的表达式语法来定义映射规则,包括属性名、方法调用、条件判断等。通过使用@Mapping expression,开发人员可以更加方便地进行数据转换和映射操作,提高代码的可读性和可维护性。
相关问题
mapstruct 多参数用法
MapStruct提供了多种多参数的用法。可以使用@Mapping注解的source属性指定要映射的源属性,target属性指定要映射的目标属性。例如:
@Mapping(source = "sourceProperty1", target = "targetProperty1")
@Mapping(source = "sourceProperty2", target = "targetProperty2")
void map(Source source);
还可以使用@Mapping注解的expression属性指定一个表达式来进行映射。例如:
@Mapping(expression = "java(source.getProperty1() + source.getProperty2())", target = "targetProperty")
void map(Source source);
同时,可以在映射方法上使用多个@Mapping注解来指定不同的映射方式。例如:
@Mapping(source = "sourceProperty1", target = "targetProperty1")
@Mapping(source = "sourceProperty2", target = "targetProperty2")
void map1(Source source);
@Mapping(expression = "java(source.getProperty1() + source.getProperty2())", target = "targetProperty")
void map2(Source source);
以上是MapStruct的一些多参数用法,可以根据具体需求来选择适合的方式进行映射。
Expression not in GROUP BY key
在你的查询语句中,你使用了聚合函数 `SUM` 来计算 `assign_amt_sum` 和 `nh_assign_amt_sum` 字段的总和。然而,在 SQL 中,如果你同时使用了聚合函数和非聚合字段,那么非聚合字段必须在 `GROUP BY` 子句中出现。
根据你的查询需求,如果你想要保留每个门店的详细信息,并在最后进行总和计算,你可以使用子查询来实现。以下是修正后的查询语句:
```sql
SELECT
city_table.performance_city_abbr AS `业城`,
city_table.is_core AS `重点城市`,
city_table.city_level AS `城市等级`,
m_table.shop_code AS `门店编码`,
m_table.shop_grade AS `门店等级`,
m_table.amt_time AS `月份`,
m_table.assign_amt_sum AS `二手+租赁业绩`,
m_table.nh_assign_amt_sum AS `新房业绩`
FROM (
SELECT
a.pt,
a.city_name,
a.brand_name,
a.shop_code,
a.shop_grade,
b.shop_code,
b.assign_amt_sum,
b.nh_assign_amt_sum,
substr(b.pt, 1, 6) AS amt_time
FROM rpt.rpt_shh_beikefen_agent_shop_ma b
LEFT JOIN rpt.rpt_display_shop_grade_allinfo_ma a
ON b.shop_code = a.shop_code
AND substr(b.pt, 1, 6) = substr(a.pt, 1, 6)
WHERE b.pt BETWEEN '20230630000000' AND '20230630000000'
) m_table
JOIN (
SELECT
city_code,
city_name,
performance_city_abbr,
is_agent_city,
bkhealth,
city_level,
IF(is_core_30_city_yj = 1, '重点30城', '非重点') AS is_core
FROM dim.dim_grm_city_region_mapping_da
WHERE pt = "20230718000000"
AND bkhealth = 1
) city_table
ON m_table.city_name = city_table.city_name
WHERE m_table.amt_time BETWEEN "202206" AND "202306"
AND m_table.shop_grade = 'A';
```
修正后的查询语句中,我移除了 `SUM` 函数,并将字段直接选择到结果集中。这样,你将得到每个门店的详细信息,而不是对这些字段进行总和计算。