QueryWrapper 小于 mysql

QueryWrapper 是 MyBatis Plus 中的一个强大查询工具，它提供了一种类似于 SQL 的链式API的方式来构建动态SQL语句，使得编写复杂的查询变得更加方便。当你需要在 MySQL 中执行一个查询，比如查找小于某个值的数据，可以使用 `lessThan()` 方法配合 `QueryWrapper`。

例如，假设你有一个用户表（user_table），你想找出所有年龄小于30岁的用户，可以这样做：

import com.baomidou.mybatisplus.core.query.QueryWrapper;
// ...

QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.lessThan("age", 30); // 查询年龄小于30的用户

List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);

在这个例子中，`lessThan("age", 30)` 表示对 age 字段应用一个小于( < )操作符，其后跟指定的值30。`selectList()` 方法会返回满足条件的用户列表。

相关问题

queryWrapper 比较时间

在使用queryWrapper比较时间时，可以使用以下方法：
- 使用queryWrapper.lt("create_time", endTime)来查询小于指定时间的记录\[1\]。
- 使用queryWrapper.gt("create_time", beginTime)来查询大于指定时间的记录\[1\]。
- 使用queryWrapper.between("create_time", beginTime, endTime)来查询在指定时间范围内的记录\[2\]。

除了比较时间，queryWrapper还可以进行其他条件的查询，比如等于、不等于、模糊查询等等。具体的用法可以参考引用\[3\]中的示例代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MP下queryWrapper使用mysql函数问题解决](https://blog.csdn.net/m290345792/article/details/124390120)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [QueryWrapper方法解释](https://blog.csdn.net/magic_818/article/details/127889969)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

queryWrapper.le

queryWrapper.le是QueryWrapper类中的一个方法，用于构建小于等于（<=）条件的查询语句。它可以用于在数据库查询中筛选出小于等于指定值的记录。

以下是一个示例代码，演示了如何使用queryWrapper.le方法进行查询：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import Query
from sqlalchemy.sql.expression import and_, or_

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/database_name')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建基类
Base = declarative_base()

# 创建模型类
class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

# 使用queryWrapper.le方法进行查询
query = session.query(User).filter(User.age <= 30)
result = query.all()

# 打印查询结果
for user in result:
    print(user.name, user.age)

上述代码中，我们首先创建了一个数据库连接，并创建了一个会话对象。然后定义了一个User模型类，该类对应数据库中的user表。接下来，我们使用queryWrapper.le方法构建了一个小于等于30的查询条件，并将其应用于查询中。最后，我们通过调用all()方法获取查询结果，并遍历打印了结果。