邏輯分頁和排序 的思路

        一般分頁有分頁插件，排序在sql指定字段就好，但是最近我遇到一種情況，就是sql語句比較複雜。。有八十多行，兩張表（7w 和 11w）數據不算多，但是sql語句嵌套的有點厲害，我特意試了試，那個sql跑完要花1.3w+秒。。。項目裏用那個sql肯定不行，然後就把sql簡化了，作爲了四個查詢單表的sql，這樣的話就沒有嵌套了，但是這樣也導致所有的邏輯業務要在serviceImpl裏處理了。。而且還不能用分頁插件和指定排序字段。。業務邏輯我就不和大家bb了，說說邏輯分頁和排序 的思路。

        首先排序： 

        Collections.sort(underList)， Collections有個排序的方法，sort裏面放的就是排序字段。另外，還需要讓underList字段對應的對象實現Comparable接口，這是一個比較器接口。例如：

public class Undercarriage implements Serializable,Comparable<Undercarriage> 

        該對象就實現了序列化接口和比較器接口兩個接口，然後在該對象裏面重寫它的compareTo方法：

@Override
	public int compareTo(Undercarriage o) {
		//return this.underRate.compareTo(o.underRate);
		if(o.underRate == null){
			o.underRate = 0.0;
		}
		if(this.underRate == null){
			this.underRate = 0.0;
		}
		return o.underRate.compareTo(this.underRate);
	} 

其中那兩個if是我爲了防止判斷的時候出現空指針異常自己加的，return的纔是重點，compareTo比較的是其前後的數據，就是排序實現的具體依據，至於排出來的是倒序還是正序，只需要換compareTo前後的對象就好，自己多試試就知道了。

        邏輯分頁：

        首先一個page的擴展類肯定是需要的

public class Page {

	// 當前頁
	private Integer pageIndex;
	// 每頁條數
	private Integer pageSize;
	// 開始記錄
	@SuppressWarnings("unused")
	private Integer pageStart;
	// null或者0分頁；1：不分頁
	private Integer all;
	private String startdate;
	private String enddate;
	// 排序字段
	private String sortField;
	// desc or asc
	private String orderType;
}

        然後，寫一個for循環：

    //分頁
	Integer size=underList.size();
	Integer pageSize = pvo.getPageSize();
	//頁數					
	for (int i = 1; i <= (size%pageSize == 0 ? (size/pageSize) : ((size/pageSize)+1) ); i++) {
		synchronized (key) {
		String key1 = i + "selectUnderRate" + pageSize;
		subList = new ArrayList<>(underList.subList((i - 1) * pageSize, pageSize*i <= size ? pageSize*i:size ));
		redis.setex(key1, 600, SerializeUtil.serialize(Message.success(subList)));
	        }
	}

        其中，我這裏的i其實是和pageIndex（當前頁）是一個意思的，我這裏的意思就是說，把最後得出的數據集合underList按頁數和每頁放的條數加上我這個接口的方法名作爲了key，存到了redis緩存裏，這樣下次用戶再訪問的時候，數據就能從緩存中取出從而大大加快查詢的效率了。其中，for循環裏i的循環條件大家要注意下，我用的三目運算符以保證i最大的數值可以和分的頁數相等。然後最後按照他傳入的pageIndex和pageSize返回對應的數據：

    Integer i=pvo.getPageIndex();
    subList = new ArrayList<>(underList.subList((i - 1) * pageSize, pageSize*i <= size ? pageSize*i:size ));

        後面記得返回subList的數據就好，之後pageIndex和pageSize沒變的話，我們都可以從緩存中拿數據，能加快不少速度。另外我這裏所用的截取都是直接三目運算符判斷的，大家也可以提取出來。然後，提醒下subList()這個函數截取的數據是集合的索引作爲截取標的，並且是左包含右不包含的。

        好了，大致的思路就是這樣了，其實爲了加快速度，最好把這個接口放到定時任務裏去，讓他自己按時跑一跑查詢數據，  我們全部從緩存裏拿取最好。大家想看的的話，可以看我上一篇的定時任務的實現篇。然後這其中有什麼不懂得，都可以留言問我。