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MySQL表设计---字典表的设计与接口实现_字典表设计

字典表设计

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1、字典表的意义

假设有一个职员表:

姓名性别证件类型学历国籍
身份证本科中国
身份证本科中国

这个表有一亿条数据,现在用户要求证件类型要从"身份证"改为"居民身份证",这样一下更新所有数据,能完成,但维护困难,由此,考虑这么实现:

代号身份证类型
001身份证
002暂住证

加了这样一个身份证类型表后,职员表变为:

姓名性别证件类型学历国籍
001本科中国
001本科中国

此时把"身份证"改为"居民身份证",只需改身份证类型表的一行数据的一个字段。但此时有新的问题了,国籍、学历也是可以枚举完的字段,那再加个学历类型表?显然不行,如果这种字段有十几个,那以后查询就要进行几十个表的联结(join)操作。先看实现:

系统代码表
标识分类内容
111Country中国
112Country美国
………………
001ID身份证
002ID暂住证

即加一个类型字段,以区分是具体哪个字段的。

2、若依的字典表结构

基于以上一个简单的背景,来看若依框架提供的字典表结构:ruoyi有两张字典相关表,一个字典类型表sys_dict_type,一个字典数据表sys_dict_data,将字典定义和数据分开。先看字典类型表:
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再看字典数据表:

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  • 两张表通过字典类型字段dict_type关联
  • 字典数据表中有顺序字段dict_sort,可调整枚举对应显示顺序
  • 字典数据表有键和值字段,页面显示值dict_label,数据库中存代号dict_value
  • 两张表都有status字段控制整条数据是否可用

字典数据表支持层级也是一个要考虑的点,如下面这个需求:

在这里插入图片描述
此时,可以增加一个parent_id可以在数据表中递归查询所有的层级数据:

在这里插入图片描述
这个需求的实现,参考:https://blog.csdn.net/llg___/article/details/129683540

3、ruoyi枚举类

字典中定义好数据了,再写一个对应于dict_type的枚举类,枚举类中定义值,方便后面代码中调用枚举值做业务处理。以ruoyi的审核状态字典为例:

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枚举类定义:

import brave.internal.Nullable;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public enum AuditStatusEnum {
    BEFORE("before","待提交"),
    WAIT("wait", "待审核"),
    NO("no", "审核未通过"),
    PASS("pass","审核通过");

    String code;
    String name;

    AuditStatusEnum(String code, String name) {
        this.code = code;
        this.name = name;
    }

    private static final Map<String, AuditStatusEnum> mappings = new HashMap<>(5);

    static {
        for (AuditStatusEnum statusEnum : values()) {
            mappings.put(statusEnum.code, statusEnum);
        }
    }

    public String getCode(){
        return code;
    }

    public String getName(){
        return name;
    }

    @Nullable
    public static AuditStatusEnum resolve(@Nullable String code) {
        return (code != null ? mappings.get(code) : null);
    }
}
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  • values()方法作用是获取枚举成员的所有值,返回一个数组
  • 写静态代码块,以枚举值的code为键,以枚举值本身为值创建Map集合
  • 最后的静态方法resolve()则是根据枚举值的code查询枚举值
  • 这里是利用了Java类加载的时机之一:访问类的静态方法,执行静态代码块,初始化Map方便后面查询,妙!

关于Java类加载的时机,访问这里

/定义了上面的字典对应的枚举类后,写业务逻辑代码:


if (xxDto.getAuditCode().equals(AuditStatusEnum.NO.getCode())){
	return new MyException("审核未通过,不可操作!");
}


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4、代码.ruoyi字典查询接口与缓存

定义接口,查询不同类型下的字典的key和value,给前端展示(当然前端也可以用html定义下拉框选项写死几个)

/**
 * 根据字典类型查询字典数据信息
 */
@GetMapping(value = "/type/{dictType}")
public AjaxResult dictType(@PathVariable String dictType) {
    return AjaxResult.success(dictTypeService.selectDictDataByType(dictType));
}

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service层接口:

/**
 * 根据字典类型查询字典数据
 *
 * @param dictType 字典类型
 * @return 字典数据集合信息
 */
public List<SysDictData> selectDictDataByType(String dictType);

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service接口实现类:这里是先在字典缓存中查,如果有,直接返回,如果缓存中没有,则调mapper层去数据库查,并把结果查询结果写进缓存备用

/**
 * 根据字典类型查询字典数据
 *
 * @param dictType 字典类型
 * @return 字典数据集合信息
 */
@Override
public List<SysDictData> selectDictDataByType(String dictType) {
    List<SysDictData> dictDatas = DictUtils.getDictCache(dictType);
    if (StringUtils.isNotNull(dictDatas)) {
        return dictDatas;
    }
    dictDatas = dictDataMapper.selectDictDataByType(dictType);
    if (StringUtils.isNotNull(dictDatas)) {
        DictUtils.setDictCache(dictType, dictDatas);
        return dictDatas;
    }
    return null;
}

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获取字典缓存的方法定义:

/**
 * 获取字典缓存
 * 
 * @param key 参数键
 * @return dictDatas 字典数据列表
 */
public static List<SysDictData> getDictCache(String key)
{
    Object cacheObj = SpringUtils.getBean(RedisService.class).getCacheObject(getCacheKey(key));
    if (StringUtils.isNotNull(cacheObj))
    {
        List<SysDictData> dictDatas = StringUtils.cast(cacheObj);
        return dictDatas;
    }
    return null;
}
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此时,前端调用接口,传入对应的dictType,即可拿到下拉框中的字典字段:

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