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如何在MyBatis-Plus中优雅实现复杂查询：结合JSON_CONTAINS与动态条件构建

在现代企业级开发中，复杂的查询需求是不可避免的。尤其是在涉及多表关联、模糊匹配以及JSON字段查询时，如何高效地实现这些功能并保持代码的可读性和扩展性，是一个值得深入探讨的话题。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 MyBatis-Plus 结合 JSON_CONTAINS 和动态条件构建来实现复杂查询，并提供完整的代码解析和优化建议。

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问题背景

假设我们正在开发一个项目管理系统，其中包含以下需求：

1. 根据项目名称（projectName）进行模糊匹配查询。
2. 查询结果需要匹配 project_member 字段中的 JSON 数据，判断是否包含特定用户 ID。
3. 查询逻辑需要支持动态条件拼接，确保查询性能和灵活性。

为了满足这些需求，我们需要结合 MyBatis-Plus 的动态条件构建器（Wrapper）以及 MySQL 的 JSON_CONTAINS 函数，来实现一个高效的解决方案。

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代码解析

以下是实现上述需求的核心代码：

if (StringUtils.isNotBlank(bo.getProjectName())) {// 查询用户列表List<SysUser> sysUserList = iSysUserService.selectSimpleLikeNickName(bo.getProjectName());List<String> memberIds = sysUserList.stream().map(SysUser::getUserId).collect(Collectors.toList());// 构建查询条件lqw.and(wrapper -> {// 添加 like 条件wrapper.like(ItProjectManage::getProjectName, bo.getProjectName());// 添加 JSON_CONTAINS 条件if (ObjectUtil.isNotEmpty(memberIds)) {wrapper.or(orWrapper -> {for (String memberId : memberIds) {orWrapper.or(w -> w.apply("JSON_CONTAINS(project_member, CONCAT('\"', {0}, '\"'))", memberId));}});}});
}

这段代码看似简单，但包含了多个关键点，下面我们逐一分析。

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1. 用户列表查询

List<SysUser> sysUserList = iSysUserService.selectSimpleLikeNickName(bo.getProjectName());

首先，通过 selectSimpleLikeNickName 方法，根据项目名称模糊匹配查询出相关的用户列表。这一步的目的是获取所有可能与该项目相关的用户 ID 列表。

• 注意点：
  • selectSimpleLikeNickName 是一个自定义方法，通常会在服务层实现。
  • 查询结果会返回一个 SysUser 对象列表，后续通过流式操作提取 userId。

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2. 动态条件构建

lqw.and(wrapper -> {wrapper.like(ItProjectManage::getProjectName, bo.getProjectName());...
});

在这部分代码中，我们使用了 MyBatis-Plus 的 Wrapper 动态条件构建器，逐步拼接查询条件。

• like 条件：

  wrapper.like(ItProjectManage::getProjectName, bo.getProjectName());
  

  这里实现了对 projectName 字段的模糊匹配查询。

• or 条件与 JSON_CONTAINS：

  wrapper.or(orWrapper -> {for (String memberId : memberIds) {orWrapper.or(w -> w.apply("JSON_CONTAINS(project_member, CONCAT('\"', {0}, '\"'))", memberId));}
  });
  

  • 使用 JSON_CONTAINS 函数判断 project_member 字段是否包含某个用户 ID。
  • apply 方法允许我们直接嵌入原生 SQL 表达式，灵活性非常高。
  • 通过 orWrapper.or 循环拼接多个 JSON_CONTAINS 条件，确保所有匹配的用户 ID 都被包含在查询中。

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3. JSON字段的处理

MySQL 提供了强大的 JSON 函数支持，例如 JSON_CONTAINS，可以用来判断 JSON 字段中是否包含特定值。

• 示例数据：
  假设 project_member 字段存储的是一个 JSON 数组：

  ["user1", "user2", "user3"]
  

• SQL表达式：

  JSON_CONTAINS(project_member, CONCAT('\"', 'user1', '\"'))
  

  这条语句会检查 project_member 是否包含 "user1"。

通过这种方式，我们可以轻松实现基于 JSON 字段的精确匹配查询。

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4. 动态条件的优势

MyBatis-Plus 的 Wrapper 提供了非常灵活的动态条件拼接能力，能够根据业务需求动态生成 SQL 查询语句。相比手动拼接 SQL，这种方式不仅更加安全（防止 SQL 注入），而且代码更具可读性和维护性。

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完整代码与优化建议

以下是完整的代码实现：

if (StringUtils.isNotBlank(bo.getProjectName())) {// 查询用户列表List<SysUser> sysUserList = iSysUserService.selectSimpleLikeNickName(bo.getProjectName());List<String> memberIds = sysUserList.stream().map(SysUser::getUserId).collect(Collectors.toList());// 构建查询条件lqw.and(wrapper -> {wrapper.like(ItProjectManage::getProjectName, bo.getProjectName());if (ObjectUtil.isNotEmpty(memberIds)) {wrapper.or(orWrapper -> {for (String memberId : memberIds) {orWrapper.or(w -> w.apply("JSON_CONTAINS(project_member, CONCAT('\"', {0}, '\"'))", memberId));}});}});
}

优化建议：

1. 索引优化：为 project_member 字段创建适当的索引，提升 JSON_CONTAINS 的查询性能。
2. 批量处理：如果 memberIds 列表较大，可以考虑批量查询或分页处理，避免单次查询过重。
3. 日志记录：在生产环境中，建议记录生成的 SQL 语句，便于调试和优化。

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总结

本文通过一个实际案例，展示了如何利用 MyBatis-Plus 的动态条件构建器和 MySQL 的 JSON_CONTAINS 函数，实现复杂的查询需求。这种方案不仅具有良好的扩展性和灵活性，还能有效提升开发效率。

如果你在项目中遇到类似的复杂查询需求，不妨尝试这种方法！同时也欢迎在评论区分享你的经验和见解。让我们一起探索更高效的开发方式！

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