我们在日常的项目开发中，对于数据字典肯定不模糊，它帮助了我们更加方便快捷地进行开发，下面一起来看看在 SpringBoot 中如何实现数据字典功能的
一、简介
1、定义
数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明，使用数据字典为简单的建模项目。简而言之，数据字典是描述数据的信息集合，是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合。
数据字典（Data dictionary）是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。
2、理解
数据字典是一种通用的程序设计思想，将主体与分支存于两张数据表中，他们之间靠着唯一的 code 相互联系，且 code 是唯一存在的，分支依附主体而存在，每一条分支都有它唯一对应的属性值
例如：性别（sex）,分为（0–保密1–男2–女），那么数据字典的设计就应该是
主表：
{
"code": "sex",
"name": "性别"
}
副表：
[{
"dictCode": "sex",
"code": "0",
"text": "保密"
},
{
"dictCode": "sex",
"code": "1",
"text": "男"
},
{
"dictCode": "sex",
"code": "2",
"text": "女"
}
]
那么我们在使用数据字典的时候，只需要知道 dictCode，再使用 code 找到唯一的字典值
二、数据表设计
1、数据表设计
主表：
drop table if exists sys_dict; /*==============================================================*/ /* Table: sys_dict */ /*==============================================================*/ create table sys_dict ( id bigint(20) not null auto_increment comment '主键id', code varchar(32) comment '编码', name varchar(32) comment '名称', descript varchar(64) comment '描述', status tinyint(1) default 0 comment '状态（0--正常1--冻结）', create_time datetime comment '创建时间', create_user bigint(20) comment '创建人', del_flag tinyint(1) default 0 comment '删除状态（0，正常，1已删除）', primary key (id) ) type = InnoDB; alter table sys_dict comment '字典管理表';
副表：
drop table if exists sys_dict_detail; /*==============================================================*/ /* Table: sys_dict_detail */ /*==============================================================*/ create table sys_dict_detail ( id bigint(20) not null comment '主键id', dict_code varchar(32) comment '字典编码', code varchar(32) comment '编码', name varchar(32) comment '名称', primary key (id) ) type = InnoDB; alter table sys_dict_detail comment '字典配置表';
它们的关系如图所示：
2、数据字典配置
三、开发前戏
1、引入 maven 依赖
<!-- web支持 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- thymeleaf模板引擎 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency> <!-- aop依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <!-- lombok插件 --> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency>
我们引入了 aop 切面所需依赖，我们的数据字典也是基于 aop 切面实现的
2、创建实体类
用户信息表 SysUserInfo.java：
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
import com.zyxx.common.annotation.Dict;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.experimental.Accessors;
import java.io.Serializable;
/**
* <p>
* 用户信息表
* </p>
*
* @author lizhou
* @since 2020-07-06
*/
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@TableName("sys_user_info")
@ApiModel(value="SysUserInfo对象", description="用户信息表")
public class SysUserInfo extends Model<SysUserInfo> {
@ApiModelProperty(value = "ID")
@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
private Long id;
@ApiModelProperty(value = "登录账号")
@TableField("account")
private String account;
@ApiModelProperty(value = "登录密码")
@TableField("password")
private String password;
@ApiModelProperty(value = "姓名")
@TableField("name")
private String name;
@ApiModelProperty(value = "性别（0--未知1--男2--女）")
@TableField("sex")
@Dict(dictCode = "sex")
private Integer sex;
@ApiModelProperty(value = "状态（0--正常1--冻结）")
@TableField("status")
@Dict(dictCode = "status")
private Integer status;
}
3、返回结果通用实体类
返回结果通用实体类 LayTableResult.java：
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import java.util.List;
/**
* @param <T> 返回的实体类
* @author lizhou
* @描述 后台返回给LayUI的数据格式
*/
@Getter
@Setter
public class LayTableResult<T> {
/**
* 接口状态
*/
private Integer code;
/**
* 提示信息
*/
private String msg;
/**
* 接口数据长度
*/
private Long count;
/**
* 接口数据
*/
private List<T> data;
/**
* 无参构造函数
*/
public LayTableResult() {
super();
}
/**
* 返回数据给表格
*/
public LayTableResult(Long count, List<T> data) {
super();
this.count = count;
this.data = data;
this.code = 0;
}
}
由于我用的是 layui 前端框架，我写了一个返给 layui 表格的通用实体类，这是在实现数据字典需要用到的，判断响应返回实体类的类型来判断是否需要注入字典
四、开发实现
1、创建自定义注解
我们创建一个自定义注解 @Dict 来实现数据字典
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
/**
* 数据字典注解
*
* @author Tellsea
* @date 2020/6/23
*/
@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Dict {
/**
* 字典类型
*
* @return
*/
String dictCode();
/**
* 返回属性名
*
* @return
*/
String dictText() default "";
}
2、注解实现
我们使用 aop 切面来实现什么的自定义注解 @Dict
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.zyxx.common.annotation.Dict;
import com.zyxx.common.utils.LayTableResult;
import com.zyxx.common.utils.ObjConvertUtils;
import com.zyxx.sbm.entity.SysDictDetail;
import com.zyxx.sbm.service.SysDictService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.reflect.Field;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
/**
* 数据字典切面
*
* @author Tellsea
* @date 2020/6/23
*/
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class DictAspect {
/**
* 字典后缀
*/
private static String DICT_TEXT_SUFFIX = "Text";
@Autowired
private SysDictService sysDictService;
/**
* 切点，切入 controller 包下面的所有方法
*/
@Pointcut("execution( * com.zyxx.*.controller.*.*(..))")
public void dict() {
}
@Around("dict()")
public Object doAround(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
long time1 = System.currentTimeMillis();
Object result = pjp.proceed();
long time2 = System.currentTimeMillis();
log.debug("获取JSON数据 耗时：" + (time2 - time1) + "ms");
long start = System.currentTimeMillis();
this.parseDictText(result);
long end = System.currentTimeMillis();
log.debug("解析注入JSON数据 耗时" + (end - start) + "ms");
return result;
}
private void parseDictText(Object result) {
if (result instanceof LayTableResult) {
List<JSONObject> items = new ArrayList<>();
LayTableResult rr = (LayTableResult) result;
if (rr.getCount() > 0) {
List<?> list = (List<?>) rr.getData();
for (Object record : list) {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String json = "{}";
try {
// 解决@JsonFormat注解解析不了的问题详见SysAnnouncement类的@JsonFormat
json = mapper.writeValueAsString(record);
} catch (JsonProcessingException e) {
log.error("Json解析失败：" + e);
}
JSONObject item = JSONObject.parseObject(json);
// 解决继承实体字段无法翻译问题
for (Field field : ObjConvertUtils.getAllFields(record)) {
//解决继承实体字段无法翻译问题
// 如果该属性上面有@Dict注解，则进行翻译
if (field.getAnnotation(Dict.class) != null) {
// 拿到注解的dictDataSource属性的值
String dictType = field.getAnnotation(Dict.class).dictCode();
// 拿到注解的dictText属性的值
String text = field.getAnnotation(Dict.class).dictText();
//获取当前带翻译的值
String key = String.valueOf(item.get(field.getName()));
//翻译字典值对应的text值
String textValue = translateDictValue(dictType, key);
// DICT_TEXT_SUFFIX的值为，是默认值：
// public static final String DICT_TEXT_SUFFIX = "_dictText";
log.debug("字典Val: " + textValue);
log.debug("翻译字典字段：" + field.getName() + DICT_TEXT_SUFFIX + "： " + textValue);
//如果给了文本名
if (!StringUtils.isBlank(text)) {
item.put(text, textValue);
} else {
// 走默认策略
item.put(field.getName() + DICT_TEXT_SUFFIX, textValue);
}
}
// date类型默认转换string格式化日期
if ("java.util.Date".equals(field.getType().getName())
&& field.getAnnotation(JsonFormat.class) == null
&& item.get(field.getName()) != null) {
SimpleDateFormat aDate = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
item.put(field.getName(), aDate.format(new Date((Long) item.get(field.getName()))));
}
}
items.add(item);
}
rr.setData(items);
}
}
}
/**
* 翻译字典文本
*
* @param dictType
* @param key
* @return
*/
private String translateDictValue(String dictType, String key) {
if (ObjConvertUtils.isEmpty(key)) {
return null;
}
StringBuffer textValue = new StringBuffer();
String[] keys = key.split(",");
for (String k : keys) {
if (k.trim().length() == 0) {
continue;
}
/**
* 根据 dictCode 和 code 查询字典值，例如：dictCode:sex,code:1，返回:男
* 应该放在redis，提高响应速度
*/
SysDictDetail dictData = sysDictService.getDictDataByTypeAndValue(dictType, key);
if (dictData.getName() != null) {
if (!"".equals(textValue.toString())) {
textValue.append(",");
}
textValue.append(dictData.getName());
}
log.info("数据字典翻译: 字典类型：{}，当前翻译值：{}，翻译结果：{}", dictType, k.trim(), dictData.getName());
}
return textValue.toString();
}
}
3、注解使用
我们只需要在实体类的属性上加入我们实现的自定义注解即可
@ApiModelProperty(value = "性别（0--未知1--男2--女）")
@TableField("sex")
@Dict(dictCode = "sex")
private Integer sex;
@ApiModelProperty(value = "状态（0--正常1--冻结）")
@TableField("status")
@Dict(dictCode = "status")
private Integer status;
我们对 sex，status 都加入了 @Dict(dictCode = “”) 注解，那么我们在获取用户信息的时候，就能获取到对应的字典值了
五、测试
1、编写 API 查询
我们在 controller 层开放一个 API 实现查询用户列表
/**
* 分页查询
*/
@PostMapping("list")
@ResponseBody
public LayTableResult list(Integer page, Integer limit, SysUserInfo userInfo) {
QueryWrapper<SysUserInfo> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
if (StringUtils.isNotBlank(userInfo.getName())) {
queryWrapper.like("name", userInfo.getName());
}
if (null != userInfo.getSex()) {
queryWrapper.eq("sex", userInfo.getSex());
}
if (null != userInfo.getStatus()) {
queryWrapper.eq("status", userInfo.getStatus());
}
queryWrapper.orderByDesc("create_time");
IPage<SysUserInfo> iPage = sysUserInfoService.page(new Page<>(page, limit), queryWrapper);
return new LayTableResult<>(iPage.getTotal(), iPage.getRecords());
}
注意： 这里我们使用了 LayTableResult 作为相应实体类，与上面我们编写的返回通用实体类是一致的，必须一直，才能实现数据字典功能
2、调用 API
返回结果如下：
{
"code": 0,
"msg": null,
"count": 3,
"data": [{
"id": 2,
"account": "15286779045",
"name": "周杰伦",
"sex": 1,
"sexText": "男",
"status": 0,
"statusText": "正常"
}, {
"id": 1,
"name": "超级管理员",
"account": "15286779044",
"sex": 1,
"sexText": "男",
"status": 0,
"statusText": "正常"
}]
}
可以看出，返回的数据中，多出了 sexText，statusText，两个属性，也就证明我们的字典功能已经实现成功
六、总结
1、优点
1、在一定程度上，通过系统维护人员即可改变系统的行为（功能），不需要开发人员的介入。使得系统的变化更快，能及时响应客户和市场的需求。
2、提高了系统的灵活性、通用性，减少了主体和属性的耦合度 3、简化了主体类的业务逻辑 4、
能减少对系统程序的改动，使数据库、程序和页面更稳定。特别是数据量大的时候，能大幅减少开发工作量
5、使数据库表结构和程序结构条理上更清楚，更容易理解，在可开发性、可扩展性、可维护性、系统强壮性上都有优势。
2、缺点
1、数据字典是通用的设计，在系统效率上会低一些。
2、程序算法相对复杂一些。
3、对于开发人员，需要具备一定抽象思维能力，所以对开发人员的要求较高。
3、优化
我们的数据字典数据应该存放在 redis 中，减少与数据库的交互次数，提高响应速度
到此这篇关于SpringBoot中实现数据字典的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 数据字典内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40065776/article/details/107403576