QueryWrapper有那些

QueryWrapper是Spring Data JPA库中的一个强大工具类，它允许你在编写数据库查询时使用类似于SQL的链式API，使得复杂的查询变得简洁易读。QueryWrapper主要用于动态构建HQL（Hibernate Query Language）查询条件，支持对单表或多表的操作，包括但不限于：

1. **基本操作**：提供where、eq、ne、lt、gt、le、ge等方法用于设置查询条件，如`queryWrapper.eq("field", value)`表示字段等于某个值。

2. **逻辑运算符**：支持and、or、not等逻辑连接，如`queryWrapper.eq("field1", value).and(eq("field2", anotherValue))`。

3. **范围操作**：like、in、between、startsWith、endsWith等方法处理模糊匹配、包含关系和范围查询。

4. **聚合函数**：提供count、sum、avg、min、max等方法，可以与group by一起使用。

5. **关联操作**：对于多对一、一对一或一对多的关系，可以设置子查询或嵌套的QueryWrapper，方便在JOIN条件下查询。

6. **排序和分页**：使用orderBy和limit方法指定查询结果的排序和限制返回的数量。

7. **复杂查询**：支持嵌套使用QueryWrapper，组合多种条件创建更复杂的查询结构。

相关问题

QueryWrapper有那些中立

在MyBatisPlus的QueryWrapper中，有一些常用的中立操作符，它们主要用于构建动态查询条件，而不会改变原有的查询结果集。这些中立操作符包括：

1. **and() / or()**: 这些方法用于添加额外的条件，并与其他条件组合，比如`new QueryWrapper().eq('field', value).and().gt('anotherField', anotherValue)`，表示同时满足两个字段的条件。

2. **ne() / eq() / gt() / ge() / lt() / le()**: 分别代表“不等于”、“等于”、“大于”、“大于等于”、“小于”和“小于等于”，它们都是返回一个新的QueryWrapper实例并添加条件。

3. **in() / notIn()**: 添加包含或排除特定值的范围查询，如`new QueryWrapper().in('field', Arrays.asList(values))`。

4. **between() / notBetween()**: 定义字段值在给定范围内的查询条件。

5. **like() / notLike()**: 匹配包含或不包含指定模式的字符串，可以配合通配符 `%` 和 `_` 使用。

6. **startWith() / endWith() / contain()**: 检查字符串是否以某个子串开始、结束或包含。

7. **not()**: 添加否定条件，如`new QueryWrapper().not().eq('field', value)`，表示该字段不等于指定值。

8. **allEq()**: 同时设置多个字段相等，如`new QueryWrapper().allEq(mapOfFields)`, 其中mapOfFields是一个键值对的Map。

9. **exists**: 判断是否存在符合条件的记录，常用于子查询。

这些操作符返回的是一个修改后的QueryWrapper，但并不会立即执行查询，直到调用`list()`、`count()`等方法才会触发实际的数据库查询。

querywrapper排除空值查询

你可以使用querywrapper的is_not_null方法来排除空值查询。下面是一个示例：

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

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 添加一些用户数据
session.add_all([
    User(name='Alice', age=25),
    User(name='Bob', age=30),
    User(name='Charlie', age=None),
    User(name='David', age=None)
])
session.commit()

# 查询年龄不为空的用户
query = session.query(User).filter(User.age.isnot(None))
results = query.all()
print(results)

在这个示例中，我们定义了一个User模型，它有一个名为age的属性。我们创建了一些用户数据，并使用is_not_null方法来查询年龄不为空的用户。这将排除那些age属性为None或NULL的用户。