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可以配置查询某些字段，也可以配置一个entity代表查询这个entity的所有字段
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可以对返回的字段重命名，可以对返回的字段的值进行格式化
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可以对返回的数据格式进行格式化
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可以随意添加json形式的查询条件，类似mongodb，同时查询条件之间支持and、or关系
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可以对返回的字段的值进行格式化
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对select语句查询出的平铺的结果展示进行聚合，使其具有父子关系
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对select语句查询出的结果进行格式化，如true、false改为是、否
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对于查询条件可以随意增添，支持类似mongodb的and or
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对于查询可以直接指定表之间的连接路径，如 organization left join product_line
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加入解析缓存；对缓存进行控制，是否进行缓存
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对格式化操作的代码进行优化
URL: http://XXXXXX:18080/api/search 请求方法: POST请求
请求体如下内容：
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获取创建时间大于某个值的所有APP信息，其中APP中包含组织、产品线、产品信息
{ "columns":["app.id","app.app_id","app.name as appName","app.english_name","app.create_time","status.name as status", "app.description","app_container.name as appContainer","app_category.name as appCategory","app_importance.name as appImportance", "organization.name as `organization@mapname`","organization.english_name as `organization@mapenglishName`","organization.code as `organization@mapcode`", "product_line.name as `productLine@mapname`","product_line.english_name as `productLine@mapenglishName`","product_line.code as `productLine@mapcode`", "product.name as `product@mapname`","product.english_name as `product@mapenglishName`","product.code as `product@mapcode`" ], "params":{ "app.create_time@time>=":"2014-11-1" }, "order_by":"app.id desc" } -
查询条件and、or的测试
{ "columns":["app.id","app.app_id","app.name as appName","app.english_name","app.create_time" ], "params":{ "$or":{"app.id":10431,"app.name@like":"%Product%"}, "app.id@<":12237 }, "order_by":"app.id desc" } -
tablesPath测试
{ "columns":["app.id","app.app_id","app.name as appName","app.english_name","app.create_time", "status.name as status" ], "params":{ "$or":{"app.id":10431,"app.name@like":"%Product%"} }, "order_by":"app.id desc", "tablesPath":"app left join status" } -
获取组织下的pool
{ "columns":[ "organization.id","organization.name","organization.english_name as englishName","organization.code", "pool.name as `pools@listname`","pool.pool_id as `pools@listpoolId`","pool.app_type as `pools@listappType`","pool.importance as `pools@listimportance`", "pool.pool_type as `pools@listpoolType`","pool.self_support as `pools@listselfSupport`","pool.description as `pools@listdescription`" ], "params":{ }, "order_by":"organization.id desc", "groupColumns":["organization.id"] } -
更进一步简化columns配置，如获取所有组织下的产品线、产品、应用
{ "entityColumns":["organization","productLines@listproduct_line","products@listproduct","apps@listapp"], "tablesPath":"organization left join product_line left join product left join app left join app_category left join app_container left join app_importance" } -
更进一步简化，简化中间表和附属表
获取所有组织下的所有产品线、产品、应用 { "entityColumns":["organization","productLines@listproduct_line","products@listproduct","apps@listapp"], "tablesPath":"organization left join product_line left join product left join app" } 获取所有应用的信息，包括产品、产品线、组织 { "entityColumns":["app","product@mapproduct","productLine@mapproduct_line","organization@maporganization"], "tablesPath":"organization left join product_line left join product left join app" } 再如： 获取所有产品线的产品和应用信息 { "entityColumns":["product_line","products@listproduct","apps@listapp"], "tablesPath":"product_line left join product left join app " } 获取所有应用的信息，包括产品和产品线 { "entityColumns":["app","product@mapproduct","productLine@mapproduct_line"], "tablesPath":"product_line left join product left join app" }
(1) 多个表字段名重复时可以指定别名 如 "app.name as appName"
(2) 同时可以指定返回结果为一对一的关系，即如下形式，外层是app的内容，app中含有一个product
{
"status": "正常",
"id": 15423,
"english_name": "toolmon",
"product": {
"englishName": "sdjsd",
"name": "sdgfdgv",
},
"productLine": {
"englishName": "PM1",
"name": "sefsd",
}
}
columns的写法为：
[
"app.id","app.english_name","status.name as status",
"product.name as `product@mapname`","product.english_name as `product@mapenglishName`",
"product_line.name as `productLine@mapname`","product_line.english_name as `productLine@mapenglishName`"
]
以 product.name as `product@mapname` 为例，product.name起别名为`product@mapname`（一定要加上``，
注意不是单引号），@map前面表示该字段为product属性的一部分后面表示在product属性中显示的名称。
所以在结果中会有product属性中含有name属性。同理product.english_name as `product@mapenglishName`,
则表示在product属性中会有一个englishName属性。对于productLine同理
（3）可以指定一对多的关系，如下形式，外层是organization信息，每个organization含有一个 product_line list集合
{
"id": 63,
"name": "sdfer",
"productLines": [
{
"id": 162,
"name": "wefer"
},
{
"id": 163,
"name": "werfe"
},
{
"id": 164,
"name": "werew"
}
]
}
columns和groupColumns配置如下：
"columns":[
"organization.id","organization.name",
"product_line.id as `productLines@listid`","product_line.name as `productLines@listname`"
],
"groupColumns":["organization.id"]
以product_line.id as `productLines@listid`为例，product_line.id起别名为`productLines@listid`,
（一定要加上``，注意不是单引号）， @list之前的内容productLines表示在外层organization中有一个
productLines属性，@list之后的内容id表示每一个productLine中显示的属性名使用@list标签则意味着要对结果进行聚合，
所以必须给出在什么情况下organization是同一个organization，仍需要配置groupColumns字段，表示
当两个organization的groupColumns都相同的话，则为同一个organization。
（1） 最简单的形式如下：
"params":{
"app.id":123
}
表示条件为app.id=123，即默认是=的操作
（2) 还支持更多的操作，如 >、>= < <= != is like等操作，使用如下：
"params":{
"app.id@>=":123,"app.name@like":"%应用%"
}
表示条件为app.id>=123,app.name含有"应用"。它们的使用必须在前面配上@符号作为标记
（3） 还支持 in 和 not in 操作，案例如下：
"params":{
"app.id@in":[123,345,232],"app.name@notIn":["ass","assa","sdwe"]
}
表示app.id必须在[123,345,232]之中，并且app.name必须不能在["ass","assa","sdwe"]之中
（4） 还支持时间的大于小于等操作，如 time>= time> time< time<=,案例如下
"params":{
"app.create_time@time>=":"2014-10-1","app.create_time@time<=":"2014-12-1"
}
表示app的create_time在"2014-10-1"和"2014-12-1"范围之内，可以随意增添条件，同时还支持如下形式：
"params":{
"app.create_time@time>=":145232342
}
145232342表示至今的秒数
（5） 还支持and or 操作，上述条件组合默认都是and的关系，使用案例如下：
"params":{
"$or":{"app.id":10431,"app.name@like":"%Product%"},
"app.age@<":12237
}
app.id和app.name是or的关系，然后它们与app.age是and的关系
"format":[
{
"ruleType":"map",
"column":"appImportance",
"ruleBody":{
"true":"是",
"false":"否"
}
},
{
"ruleType":"regex",
"column":"name",
"ruleBody":{
"regex":"lg",
"replacement":"lg123"
}
}
]
以第一个为例，ruleType表示你要使用哪种形式的格式化，内置只有两个值map和regex,
column表示要对哪个字段进行格式化，当ruleType为map时，表示appImportance属性对应的值如果为true，
则要替换成是，若为false，则要替换成否,当ruleType为regex时，表示name属性符合regex的部分要替换成replacement对应的值，
即name中的lg都要替换成lg123，format属性中可以对多个字段的值进行格式化
对于表之间的连接，只需要配置基础的信息，即两个表之间的连接关系。这个需要配置文件，默认是在类路径下baseRelation目录下的所有文件（都会读取），
格式如下：
a,b,a.id=b.a_id
每一行配置一个简单地两表连接，a表和b表，他们的连接关系是a.id=b.a_id
（1）有了这些基础连接信息，就可以对随意给出的几个表使用算法推断出他们的连接关系，这需要一个算法模块
（2）即使是算法自动推断出他们的连接关系，有时这种连接关系也不一定就是我们所想要的关系，所以又有另一种做法就是，直接指定连接路径
tablesPath就是针对第二种形式的，如 "tablesPath":"a left join b join c"
表示此次查询的表之间的连接是a-》b-》c，然后会根据基础的两表之间的连接关系得到最终的连接关系。
基础信息配置如下:
a与b的连接关系是a.id=b.a_id
b与c的连接关系是b.id=c.b_id
所以最终得到的连接关系是:
a left join b on a.id=b.a_id
join c on b.id=c.b_id
tablesPath支持的情况有：
（1） join、left join、right join
（2）当tablesPath为 a join b join c,可能真实的连接情况是a与b有关系，a与c有关系，所以在处理join c的时候会依次向前找，看看那个与c有关系。
先找b，若b与c没有关系，再继续向前找a，依次类推。
（3）还支持省略中间表的功能，如 a join a_b join b 可以写成a join b。对于a join b 还是首先进行（2）的处理，当都找不到时，则判定通过中间表来联接
（4）支持省略，中间表和附属表，如 product join product_apps join app，其中product_apps就是中间表，app join app_category join app_container
中app_category、app_container为app的附属表