可以使用递归查询来获取同一表格中树形关系中可见元素。下面是一个简单的示例,其中使用了一个名为“Node”的实体类来表示树。
首先,我们需要在“Node”类中定义一个方法,该方法将递归地查询可见节点。
@Entity public cl as s Node {
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "parent_id") private Node parent; @OneToMany(mappedBy = "parent") private List<Node> children = new ArrayList<>(); ... // getters and setters public List<Node> getVisibleNodes() { List<Node> result = new ArrayList<>(); result.addAll(children); for (Node child : children) { result.addAll(child.getVisibleNodes()); return result;getVisibleNodes()方法将返回当前节点下的所有可见节点。 这个方法使用递归 调用 来遍历树形结构并返回所有可见节点。
接下来,我们可以在类似于下面的查询中使用getVisibleNodes()方法来检索树中所有可见节点:
@Query("SELECT n FROM Node n WHERE n.parent IS NULL AND :user MEMBER OF n.visibleTo") public List<Node> findVisibleRootNodes(@Param("user") User user);
该查询将返回根节点集合,其中每个节点表示一个可见的节点。
在这个查询中,我们使用了一个名为“visibleTo”的关系来存储与该节点关联的用户。 “visibleTo”关系可以是一个集合,这样就可以轻松地添加或删除可以查看该节点的用户。
最后,我们需要确保所有的节点都有一个父节点,即使它是根节点。将父节点设置为NULL即可。
@Entity public cl as s Node {
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "parent方便用户对 相同 维度下的不同指标进行对比观察,组合图不但提供基础图表的组合,还提供了与双轴图得组合。 而透视图表是用来观察一个整体的数据在多个维度下的切分的结果,反映在图表上就是具有 树状 结构的图... 从代码中我们可以看到通过行列的定义和数据配置,可以表达数据的透视结构,**同时在统计图表中使用的轴、图例、标注等组件可以完美的融合在 表格中 ,**极大增强了 表格 的可视化扩展能力。 由于BI 系统的复杂性...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ca64244e148f42ad9d4129307d99c755~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1706804416&x-signature=3qXbdTdiAVbnjpAhjZzOKGab... 支撑用户自主 提取 出更深层的信息,看板制作者应适当嵌入上钻下钻、多表联动、图表跳转、智能归因等交互,增强阅读者体验。 RPC(远程过程调用)...
获取 丰富的语义信息,从而能够更好地理解和生成自然语言。然而,LLM的输出通常是一系列概率分布,这使得检索过程变得复杂。向量检索作为一种有效的检索方法,它将LLM的输出转化为向量表示,并利用向量之间的相似性来进行匹配。这种方式不仅能够直观地展示语义 关系 ,还提高了检索的效率和准确性。因此,随着LLM的发展,向量检索也相应地迎来了更多关注和研究。对于向量检索来说,一方面Milvus、Qdrant等专用向量数据库的出现提供了完备的...
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