Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как найти по нескольким необязательным критериям и отношениям OneToMany, используя Spring

Я пытался решить эту проблему с помощью QueryDsl, но это не работает. Я задал этот вопрос Данные Spring и QueryDsl, как найти по нескольким критериям в одной строке и отношение OneToMany

Проблема в том, что у меня есть две таблицы Person и его одежда.

PersonID |PersonFirstname|PersonLastname
========================================
1        |Jack           |      Jackson  
2        |Kelly          |      Kellson

Тогда таблица Person может быть (OneToMany by PersonId)

ID | PersonID | Jacket | Color | Size
========================================
1  |1         |Nike    | black | XL  
2  |1         |ADIDAS  | white | XL
3  |1         |Prada   | green | L  
4  |1         |ADIDAS  | blue  | XL

5  |2         |Reebock | yellow| S 
6  |2         |Majestic| brown | XS
7  |2         |Prada   | green | M 

Из моего другого вопроса: если я сейчас напишу такой запрос

findPersonWho.and(person.personClothes.any().jacket.eq("Nike")
                .and(person.personClothes.any().color.eq("black"))
                .and(person.personClothes.any().size.eq("L"))); 

Он вернет мне Человека с ID 1, потому что у него есть куртка от Nike, черного цвета и размера L.

Но я хочу, чтобы Пациент 1 был только в том случае, если у него есть куртка от Nike черного цвета и размера L.

Сейчас попробовал сделать это другим способом, написал новый метод для поиска только в таблице одежды вот так

if (jacket != null) {
        findPerson.and(p.jacket.eq("Nike").and(p.ecolor.eq("black").and(p.size.eq(L))));
}

И это работает, но если я теперь хочу использовать BooleanBuilder, чтобы найти по нескольким критериям в этой таблице, например, еще какого-то человека с курткой от Reebock желтого цвета и размером, как это:

if (jacket1 != null) {
        findPerson.and(p.jacket.eq("Nike").and(p.ecolor.eq("black").and(p.size.eq(L))));
}
if (jacket2 != null {
        findPerson.and(p.jacket.eq("Reebock").and(p.ecolor.eq("yellow").and(p.size.eq(S))));

Это вернет мне 0, но на самом деле совпадений два. Но я думаю, что он сейчас ищет по ID, а не по PationID. Так что нет ID 1 со стендовыми совпадениями..

Есть ли способ сделать этот поиск? может с другим подходом?


Ответы:


1

Попробуйте подписаться и замените поиск тем, что вы хотите найти.

Criteria person = sf.getCurrentSession().createCriteria(Person.class).createAlias("personId", "personId");

person.add(Restrictions.disjunction().add(Restrictions.ilike("PersonFirstname",Search,MatchMode.ANYWHERE))
.add(Restrictions.ilike("personId.Jacket",Search,MatchMode.ANYWHERE))
.add(Restrictions.ilike("personId.Color",Search,MatchMode.ANYWHERE))
.add(Restrictions.ilike("personId.Size",Search,MatchMode.ANYWHERE)));
25.05.2016
  • это ваша сессия 25.05.2016
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..