9 Activiti数据查询（二）

        本文节选自《疯狂Workflow讲义（第2版）》。

         本书代码目录：https://gitee.com/yangenxiong/CrazyActiviti

        本章要点

             Activiti的数据查询、排序机制

9.1 排序方法

        Query中提供了asc和desc方法，这两个方法可以设置查询结果的排序方式，但是调用这两个方法的前提是，必须告诉Query对象，是按何种条件进行排序，例如要按照ID排序，就要调用相应查询对象的orderByXXX方法。例如GroupQuery的orderByGroupId、orderByGroupName等方法，如果不调用这些方法而直接使用asc或者desc方法，则会抛出ActivitiException，异常信息为：You should call any of the orderBy methods first before specifying a direction。要求Activiti进行排序，却不告诉它以哪个字段进行排序，因此会抛出该异常。代码清单6-7中调用asc和desc方法。

        代码清单6-7：codes\06\6.2\sort-data\src\org\crazyit\activiti\Sort.java

/**  * Query的排序  * @author yangenxiong  *  */ public class Sort {  	/** 	 * @param args 	 */ 	public static void main(String[] args) { 		//创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "1", "typeA"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "2", "typeB"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "3", "typeC"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "4", "typeD"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "5", "typeE"); 		//调用orderByGroupId和asc方法，结果为按照ID升序排序 		System.out.println("asc排序结果："); 		List<Group> datas = identityService.createGroupQuery().orderByGroupName().asc().list(); 		for (Group data : datas) { 			System.out.println("    " + data.getId() + "---" + data.getName()); 		} 		System.out.println("desc排序结果"); 		//调用orderByGroupName和desc方法，结果为名称降序排序 		datas = identityService.createGroupQuery().orderByGroupName().desc().list(); 		for (Group data : datas) { 			System.out.println("    " + data.getId() + "---" + data.getName()); 		} 	} 	 	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	}  }

        代码清单6-7中，调用了asc和desc方法（代码清单中的粗体部分），输出的结果如下：

asc排序结果：     35987ec6-de7f-4d36-920f-71d27b586817---1     3273d754-a77f-4a7b-ac88-b529cc5e3d35---2     590f5597-d662-4c35-a35c-c2828468878d---3     f8decda9-ceb9-4172-ad61-ae3d2a8a4e8e---4     0f50f928-a7ff-4b77-b4fd-578773c0fb2f---5 desc排序结果     0f50f928-a7ff-4b77-b4fd-578773c0fb2f---5     f8decda9-ceb9-4172-ad61-ae3d2a8a4e8e---4     590f5597-d662-4c35-a35c-c2828468878d---3     3273d754-a77f-4a7b-ac88-b529cc5e3d35---2     35987ec6-de7f-4d36-920f-71d27b586817---1

        注意：调用asc或者desc，只是让Query设置排序方式，orderByXXX方法、asc方法和desc方法均返回Query本身，如果需要得到最终结果集，还需要调用list或者listPage方法。

9.2 ID排序问题

        在Activiti的设计中，每个数据表的主键均设计为字符型，这样的设计使得Activiti各个数据表的主键可以灵活设置，但是如果使用数字字符串作为其主键，那么按照ID排序，就会带来排序问题，请看代码清单6-8。

        代码清单6-8：codes\06\6.2\sort-data\src\org\crazyit\activiti\SortProblem.java

/**  * Query的的排序问题  * @author yangenxiong  *  */ public class SortProblem {  	/** 	 * @param args 	 */ 	public static void main(String[] args) { 		//创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		createGroup(identityService, "1", "GroupA", "typeA"); 		createGroup(identityService, "12", "GroupB", "typeB"); 		createGroup(identityService, "13", "GroupC", "typeC"); 		createGroup(identityService, "2", "GroupD", "typeD"); 		createGroup(identityService, "3", "GroupE", "typeE"); 		//根据ID升序排序 		System.out.println("asc排序结果"); 		List<Group> datas = identityService.createGroupQuery().orderByGroupId().asc().list(); 		for (Group data : datas) { 			System.out.print(data.getId() + " "); 		} 	}  	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	} }

        代码清单6-8中，加入了5条用户组数据，需要注意的是，这5条用户组数据，ID分别为：1、12、13、2、3，然后调用orderByGroupId方法，并且设置为升序排序，期望的结果应该是：1、2、3、12、13，而此处输出结果却是：1、12、13、2、3，产生这种现象是由于ID_列字段数据类型是字符型，以MySQL为例，如果字段类型为字符型，而实际存储的是数据的话，那么进行排序时，会将其看作字符型，因此会产生以上的ID顺序错乱，详细请看图6-2所示。

图6-2 MySQL的排序

如图6-2所示，在MySQL中执行普通的ORDER BY语句，可以看到数据库排序结果与程序结果一致，前面已经讲到，这样的顺序错乱是由于ID_列数据类型为字符型导致，如果需要使用正确的排序，可以使用以下的MySQL语句进行排序：SELECT * FROM ACT_ID_GROUP ORDER BY ID_ ASC，此处在ORDER BY ID_后加了“+0”语句，再进行查询后，可以看到结果如图6-3所示。

图6-3 处理后的MySQL排序

        如图6-3所示，MySQL已经展示了“正确”的排序结果。如果想在代码中解决该排序问题，可以将Query转换为AbstractQuery，再调用orderBy方法，请见以下代码片断：

AbstractQuery aq = (AbstractQuery)identityService.createGroupQuery(); List<Group> datas = aq.orderBy(new GroupQueryProperty("RES.ID_ + 0")).asc().list();

        将GroupQuery转换为AbstractQuery，再调用orderBy方法，构造一个GroupQueryProperty，构造参数的字符串为“RES.ID + 0”。执行代码并输出结果后，可以发现结果正确。但笔者不建议使用该方式，因为官方API中并没有提供AbstractQuery与GroupQueryProperty，一旦后面的Activiti版本中修改了这两个类，那我们的代码也需要进行修改。除了该方法，也可以使用Activiti提供的原生SQL查询，详细请见6.2.10章节。

9.3 多字段排序

        在进行数据查询时，如果想对多个字段进行排序，例如根据名称降序、根据ID升序这样的排序方式，那么在调用asc和desc方法时就需要注意，asc和desc方法会根据Query实例（AbstractQuery）中的orderProperty属性来决定排序的字段，由于orderProperty是AbstractQuery的类属性，因此如果在第二次调用orderByXXX方法后，会覆盖第一次调用时所调置的值。具体测试结果如代码清单6-9所示。

        代码清单6-9：codes\06\6.2\sort-data\src\org\crazyit\activiti\SortMix.java

/**  * Query的多字段排序  * @author yangenxiong  *  */ public class SortMix {  	/** 	 * @param args 	 */ 	public static void main(String[] args) { 		//创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		createGroup(identityService, "1", "GroupE", "typeB"); 		createGroup(identityService, "2", "GroupD", "typeC"); 		createGroup(identityService, "3", "GroupC", "typeD"); 		createGroup(identityService, "4", "GroupB", "typeE"); 		createGroup(identityService, "5", "GroupA", "typeA"); 		//优先按照id降序、名称升序排序 		System.out.println("ID降序排序："); 		List<Group> datas = identityService.createGroupQuery() 				.orderByGroupId().desc() 				.orderByGroupName().asc().list(); 		for (Group data : datas) { 			System.out.println("    " + data.getId() + "---" + data.getName() + " "); 		} 		System.out.println("名称降序排序："); 		//下面结果将按名称排序 		datas = identityService.createGroupQuery().orderByGroupId() 				.orderByGroupName().desc().list(); 		for (Group data : datas) { 			System.out.println("    " + data.getId() + "---" + data.getName() + " "); 		} 	}  	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	} }

        代码清单6-9中，均使用了两个字段进行排序，第一个查询中，告诉Query实例，使用groupId进行降序排序，再使用名称升序排序，输出结果如下：

ID降序排序：     5---GroupA     4---GroupB     3---GroupC     2---GroupD     1---GroupE

        输出结果为优先按照ID进行降序排序，符合预期。第二个查询中，虽然也调用了orderByGroupId方法，但是由于没有马上调用desc方法，而是调用了其他的orderBy方法，因此原来的orderByGroupId方法所设置的排序属性（Query的orderProperty属性）将会被orderByGroupName替换，最终输入结果如下：

名称降序排序：     1---GroupE     2---GroupD     3---GroupC     4---GroupB     5---GroupA

        根据输出结果可以看出，最终按照名称降序排序。根据上面的测试可以看出，asc与desc方法会生成（根据查询条件）相应的查询语句，如果调用了orderByXXX方法却没有调用一次asc或者desc方法，则该排序条件会被下一个设置的查询条件所覆盖。

9.4 singleResult方法

        该方法根据查询条件，到数据库中查询唯一的数据记录，如果没有找到符合条件的数据，则返回null，如果找到多于一条的记录，则抛出异常，异常信息为：Query return 2 results instead of max 1，代码清单6-10中使用singleResult方法，并且体现三种查询结果。

        代码清单6-10：codes\06\6.2\single-result\src\org\crazyit\activiti\SingleResult.java

/**  * 使用Query的singleResult方法  * @author yangenxiong  *  */ public class SingleResult {  	public static void main(String[] args) { 		//创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupA", "typeA"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupB", "typeB"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupC", "typeC"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupD", "typeD"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupE", "typeE"); 		//再写入一条名称为GroupA的数据 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupA", "typeF"); 		//查询名称为GroupB的记录 		Group groupB = identityService.createGroupQuery() 				.groupName("GroupB").singleResult(); 		System.out.println("查询到一条GroupB数据：" + groupB.getId() + "---" + groupB.getName()); 		//查询名称为GroupF的记录 		Group groupF = identityService.createGroupQuery() 				.groupName("GroupF").singleResult(); 		System.out.println("没有groupF的数据：" + groupF); 		//查询名称为GroupA的记录，这里将抛出异常 		Group groupA = identityService.createGroupQuery() 				.groupName("GroupA").singleResult(); 	}  	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	} }

        在代码清单6-10中，写入了6条用户组数据，其中需要注意的是最后一条数据，名称与第一条数据名称一致，目的是为了测试使用singleResult方法，在查询到多条记录时抛出异常。代码清单6-10中的粗体字代码分别为三种情况：正常使用singleResult方法返回第一条数据，查询不到任何数据，查询出多于一条数据抛出异常。程序运行结果如下：

查询到一条GroupB数据：deed85ac-d76c-4e7a-b5f6-4d48eb8340ee---GroupB 没有groupF的数据：null 16:52:12,936 ERROR CommandContext - Error while closing command context org.activiti.engine.ActivitiException: Query return 2 results instead of max 1

9.5 用户组数据查询

        前面章节中，以用户组数据为基础，讲解了Activiti的数据查询机制以及一些公用的查询方法。Activiti的每种数据均自己对应的查询对象，例如用户组的查询对象为GroupQuery，它继承了AbstractQuery，除了拥有基类的方法（6.2.2至6.2.8的方法）外，它还拥有自己的查询以及排序方法：

              groupId(String groupId)：根据ID查询与参数值一致的记录。

              groupMember(String groupMemberUserId)：根据用户ID查询用户所在的用户组，用户组与用户为多对多关系，因此一个用户有可能属于多个用户组。

              groupName(String groupName)：根据用户组名称查询用户组。

              groupNameLike(String groupName)：根据用户组名称模糊查询用户组数据。

              groupType(String groupType)：根据用户组类型查询用户组数据。

              orderByGroupId()：设置排序条件为根据ID排序。

              orderByGroupName()：设置排序条件为根据名称排序。

              orderByGroupType()：设置排序条件为根据类型排序。

              potentialStarter(String procDefId)：根据流程定义的ID，查询有权限启动该流程定义的用户组。

        代码清单6-11演示了如何使用GroupQuery的部分查询方法。

        代码清单6-11：codes\06\6.2\group-query\src\org\crazyit\activiti\GroupQuery.java

/**  *   * @author yangenxiong  *  */ public class GroupQuery {  	public static void main(String[] args) { 		// 创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		String aId = UUID.randomUUID().toString(); 		createGroup(identityService, aId, "GroupA", "typeA"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupB", "typeB"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupC", "typeC"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupD", "typeD"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupE", "typeE"); 		// groupId方法 		Group groupA = identityService.createGroupQuery().groupId(aId).singleResult(); 		System.out.println("groupId method: " + groupA.getId()); 		// groupName方法 		Group groupB = identityService.createGroupQuery().groupName("GroupB").singleResult(); 		System.out.println("groupName method: " + groupB.getName()); 		// groupType方法 		Group groupC = identityService.createGroupQuery().groupType("typeC").singleResult(); 		System.out.println("groupType method: " + groupC.getName()); 		// groupNameLike方法 		List<Group> groups = identityService.createGroupQuery().groupNameLike("%group%").list(); 		System.out.println("groupNameLike method: " + groups.size()); 	}  	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	} }

        代码清单6-11调用了GroupQuery的4个查询方法，输出结果如下：

1 userB userC 5

        注：GroupQuery的设置排序条件方法，在前小节中已经体现，本小节不再赘述。另外groupMember和potentialStarter方法，将在用户组与用户关系、流程定义章节中描述。

9.6 原生SQL查询

        各个服务组件中，提供了createNativeXXXQuery的方法，返回NativeXXXQuery的实例，这些对象均是NativeQuery的子接口。使用NativeQuery的方法，可以传入原生的SQL进行数据查询，主要使用sql方法传入SQL语句，使用parameter方法设置查询参数，代码清单6-12中使用了原生SQL查询用户组数据。

        代码清单6-12：codes\06\6.2\native-query\src\org\crazyit\activiti\NativeQueryTest.java

/**  * 使用NativeQuery  *   * @author yangenxiong  *   */ public class NativeQueryTest {  	public static void main(String[] args) { 		// 创建流程引擎 		ProcessEngine engine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine(); 		// 得到身份服务组件实例 		IdentityService identityService = engine.getIdentityService(); 		// 写入5条用户组数据 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupA", 				"typeA"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupB", 				"typeB"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupC", 				"typeC"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupD", 				"typeD"); 		createGroup(identityService, UUID.randomUUID().toString(), "GroupE", 				"typeE"); 		// 使用原生SQL查询全部数据 		List<Group> groups = identityService.createNativeGroupQuery() 				.sql("select * from ACT_ID_GROUP").list(); 		System.out.println("查询全部数据：" + groups.size()); 		// 使用原生SQL按条件查询，并设入参数，只查到一条数据 		groups = identityService.createNativeGroupQuery() 				.sql("select * from ACT_ID_GROUP where NAME_ = 'GroupC'") 				.list(); 		System.out.println("按条件查询：" + groups.get(0).getName()); 		// 使用parameter方法设置查询参数 		groups = identityService.createNativeGroupQuery() 				.sql("select * from ACT_ID_GROUP where NAME_ = #{name}") 				.parameter("name", "GroupD").list(); 		System.out.println("使用parameter方法按条件查询：" + groups.get(0).getName()); 	}  	// 将用户组数据保存到数据库中 	static void createGroup(IdentityService identityService, String id, 			String name, String type) { 		// 调用newGroup方法创建Group实例 		Group group = identityService.newGroup(id); 		group.setName(name); 		group.setType(type); 		identityService.saveGroup(group); 	}  } 

        代码清单6-12中粗体字代码，进行了三次原生SQL查询，第二次与第三次查询设置了参数，第三次参数使用了parameter设置参数。由于最终调用查询的是MyBatis的SqlSession，因此写SQL时，需要使用#{}。除了用户组数据外，其他的数据，都可以使用原生SQL查询。运行代码清单6-12，输出结果如下：

查询全部数据：5 按条件查询：GroupC 使用parameter方法按条件查询：GroupD

        使用原生SQL查询较为灵活，可以满足大部分的业务需求，但笔者还是建议尽量少使用原生SQL查询，这样做增强了代码与数据库结构的耦合性。

        本文节选自《疯狂Workflow讲义（第2版）》。