数据数据查询缺失Spring

数据查询缺失的原因是因为使用了mybatis框架，mybatis会自动过滤掉重复的数据。在你的情况下，原始数据中有2条完全重复的数据被过滤了。为了解决这个问题，你可以在<collection>标签中加入一个唯一字段uId来标识数据的唯一性。这样，只要有不重复的uId值，数据就不会被过滤掉。同时，在SQL中也需要加入这个唯一字段的查询条件，可以使用uuid()函数来生成唯一的uId值。这样就能确保查询出所有的数据，即使有重复的数据存在。

相关问题

springboot配置多数据源查询没有表

### 回答1：
你好，针对你的问题，我可以回答。

出现"没有表"的情况，可能是因为你的数据源配置有误导致无法正确连接到数据库。需要仔细检查你的数据源配置，确保数据库连接信息、用户名、密码等信息都正确无误。另外，需要确认你的查询语句是否正确，表名是否拼写正确，以及表名是否与你的数据库中的表名一致。

如果你使用的是多数据源，那么需要特别注意不同数据源之间的切换和配置，确保每个数据源都能正确连接到对应的数据库。可以通过配置不同的数据源来解决多数据源查询的问题。

希望这些信息能够帮助你解决问题，如果还有其他问题，欢迎再次提问。

### 回答2：
在Spring Boot中配置多数据源时，如果查询时出现没有表的错误，可能是以下几个原因导致的：

1. 数据源配置错误：首先要检查在application.properties或application.yml中是否正确配置了数据源信息，包括数据库的连接URL、用户名和密码等。确保没有错误的拼写或语法错误。

2. 数据库驱动依赖缺失：如果没有正确添加数据库的驱动依赖，那么在启动应用程序时，无法正确加载数据库驱动程序，从而无法访问数据库表。确保在pom.xml文件中添加了正确的数据库驱动依赖。

3. 数据库表不存在：如果配置正确、驱动依赖也没有问题，但仍然无法查询到表，可能是因为数据库中不存在相应的表。检查数据库中是否正确创建了要查询的表，并且表名没有发生变化。

4. 数据源配置冲突：可能是因为多个数据源之间的配置冲突，导致查询时无法找到表。确保每个数据源的配置是独立的，没有互相影响或冲突。

5. 数据库权限问题：如果使用的数据库用户没有足够的权限来访问表，那么查询操作可能会失败。确保数据库用户具有正确的权限来执行查询操作。

在排除以上问题后，如果仍然出现没有表的错误，可以尝试使用数据库客户端工具连接到数据库进行手动查询，检查是否能够正确访问表。如果手动查询也无法找到表，可能是数据库本身的配置或安装有问题，需要进一步排查和修复。

### 回答3：
在Spring Boot中配置多数据源，如果出现查询没有表的问题，可能是以下几个原因：

1. 数据源配置错误：首先检查数据源的配置是否正确。确保在application.properties或application.yml文件中正确配置了多个数据源，并且每个数据源的URL、用户名和密码等信息都正确。

2. 数据源自动创建表：如果多数据源的数据库中没有相应的表，可以在配置文件中配置Spring Boot自动创建表的选项。可以通过设置spring.jpa.hibernate.ddl-auto属性为create或update来实现表的自动创建或更新。但是需要注意的是，这个配置只在启动时生效，如果多数据源的数据库发生变化，需要手动进行数据库的更新。

3. 实体类扫描路径：确保实体类的包路径被正确扫描到了。在配置多数据源时，每个数据源都需要有自己的实体类对应，如果实体类的包路径没有被正确扫描到，查询时就找不到相应的表。

4. 数据源切换问题：Spring Boot默认使用的是单数据源，如果要使用多数据源，需要手动进行数据源的切换。可以使用@Primary注解标注默认数据源，通过@Qualifier注解指定使用哪个数据源。

综上所述，当出现查询没有表的问题时，需要检查多数据源的配置、自动创建表的设置、实体类的扫描路径和数据源切换等方面的问题。如果以上方法都没有解决问题，可以检查日志文件或调试程序，查看具体的报错信息，进一步定位问题所在。

基于spring cloud的空气污染物数据分析系统的设计与实现

基于Spring Cloud的空气污染物数据分析系统的设计与实现，可以基于微服务架构来构建。下面是一个简要的300字设计与实现方案：

首先，我们可以使用Spring Cloud的注册中心来进行服务的注册与发现，例如使用Eureka。

接下来，我们可以将数据收集与处理拆分为多个微服务，每个微服务负责不同的任务。例如，我们可以有一个数据收集微服务负责从不同的空气污染监测站点收集数据，并将其存储在数据库中。另一个微服务可以负责数据预处理和清洗，处理离群值和缺失值等。还有一个微服务可以负责数据分析和建模，使用机器学习算法预测空气污染物的变化趋势。

为了实现这些微服务，我们可以使用Spring Cloud的其他组件。例如，使用Spring Cloud Zuul作为API网关，对外提供统一的接口；使用Spring Cloud Config来管理不同微服务的配置；使用Spring Cloud Feign来进行微服务之间的通信；使用Spring Cloud Stream来处理高吞吐量的数据流。

此外，考虑到系统的可靠性和容错性，我们还可以使用Spring Cloud的断路器模式和服务降级技术，例如使用Hystrix。这样可以确保即使一个或多个微服务出现故障，系统仍能保持正常运行。

最后，我们可以使用Spring Cloud的监控和日志组件来对系统进行监控和调优，例如使用Spring Boot Actuator和ELK堆栈。

总之，基于Spring Cloud的空气污染物数据分析系统设计与实现，可以采用微服务架构，利用Spring Cloud的各个组件来提供可靠的服务和高性能的数据分析能力。这样的系统设计可以满足数据收集、处理、分析和预测的需求，并且具备良好的可扩展性和可维护性。