jpa-criteriaBuilder如何模糊匹配数据库类型为localdate的数据

时间: 2024-03-01 08:53:29 浏览: 24
在使用JPA-CriteriaBuilder进行模糊匹配时,需要使用到like方法。对于数据库中类型为LocalDate的数据,我们需要先将其转化为String类型,再使用like方法进行模糊匹配。 下面是一个示例代码: ``` CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder(); CriteriaQuery<Entity> cq = cb.createQuery(Entity.class); Root<Entity> root = cq.from(Entity.class); // 假设要匹配的日期为2021-06-01 String dateString = "2021-06-01"; // 使用like方法进行模糊匹配 Predicate predicate = cb.like(root.get("dateField").as(String.class), "%" + dateString + "%"); cq.where(predicate); List<Entity> resultList = entityManager.createQuery(cq).getResultList(); ``` 在上述代码中,我们直接将日期字符串赋值给变量dateString,然后使用like方法进行模糊匹配。注意,在like方法中,我们在日期字符串的前后各添加了一个%符号,表示匹配任意字符。最后,我们将Predicate对象添加到查询条件中,执行查询并返回结果列表。 另外需要注意的是,我们使用了get方法获取到日期属性对应的Path对象,然后调用as方法将其转化为String类型。这是因为在JPA-CriteriaBuilder中,类型不匹配会导致查询失败。因此,我们需要将LocalDate类型的属性转化为String类型,以便进行模糊匹配。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

springboot使用JPA时间类型进行模糊查询的方法

主要介绍了springboot使用JPA时间类型进行模糊查询的方法,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Spring数据JPA - 中文参考文档

JPA应用注解中文参考 使用 JPA 时,可以使用批注配置实体的 JPA 行为。批注是一种使用元数据修饰 Java 源代码的简单表达方法,它编译为相应的 Java 类文件,以便在运行时由 JPA 持续性提供程序解释以管理 JPA 行为。
recommend-type

详解Spring Data Jpa 模糊查询的正确用法

本篇文章主要介绍了详解Spring Data Jpa 模糊查询的正确用法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

使用SpringBoot-JPA进行自定义保存及批量保存功能

主要介绍了使用SpringBoot-JPA进行自定义的保存及批量保存功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Spring Boot+Jpa多数据源配置的完整步骤

主要给大家介绍了关于Spring Boot+Jpa多数据源配置的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。