mybatisplus 分组count

<think>嗯，用户现在想了解在MyBatisPlus中如何实现分组计数的示例。首先，我需要回忆一下MyBatisPlus的相关知识，尤其是关于聚合查询和分组的部分。记得之前有看到过使用QueryWrapper来构建查询条件，其中可以通过select方法指定聚合函数，比如count，然后结合groupBy进行分组。 然后，用户提供的引用中有几个例子。比如引用[3]里有一个测试用例，里面用到了select("count(*) as count, tel")和groupBy("tel")，然后调用selectMaps方法得到结果。这应该是一个典型的分组计数实现。另外，引用[2]提到添加通用方法，可能涉及自定义的mapper方法，但用户可能更关注直接的示例，所以应该先展示基础的实现方式。 接下来，我需要确认用户的需求是否包括详细的代码步骤。用户明确要求示例，所以应该分步骤说明，包括创建QueryWrapper、设置select字段、添加groupBy条件，然后调用selectMaps执行查询。此外，可能需要解释返回的结果是Map列表，每个Map对应一个分组的统计结果。 另外，用户可能想知道如何处理别名，比如在select中给count(*)起别名，这样在结果中可以通过别名获取值。同时，是否需要处理多个分组字段的情况？比如按多个字段分组，这时候应该在groupBy方法中传入多个参数。 还有，是否需要提到使用Service层或Mapper层的不同方式？根据引用中的例子，大部分是直接在Mapper层使用QueryWrapper，所以示例可能直接使用UserDao或者对应的Mapper接口。 最后，用户可能有后续的问题，比如性能优化、复杂分组或结果处理，所以需要提前准备相关问题，比如优化方法、多字段分组、统计结果的处理技巧等。确保回答覆盖主要实现方式，并引导用户深入了解更多相关主题。</think>### MyBatisPlus分组计数实现步骤 #### 1. 基础分组计数实现 通过`QueryWrapper`直接实现分组统计，使用`select()`方法声明聚合函数和分组字段，结合`groupBy()`方法完成分组： ```java @Autowired private UserMapper userMapper; public List<Map<String, Object>> groupCountByField(String groupField) { QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.select("COUNT(*) AS total", groupField) // 聚合函数与分组字段 .groupBy(groupField); // 声明分组条件 return userMapper.selectMaps(wrapper); } ``` 调用示例： ```java List<Map<String, Object>> result = groupCountByField("department"); // 输出示例：[{department=HR, total=5}, {department=IT, total=8}] ``` #### 2. 多字段分组实现 支持通过链式调用实现多维度分组： ```java wrapper.select("COUNT(*) AS count", "department", "position") .groupBy("department", "position"); ``` #### 3. 带过滤条件的分组 结合`where`条件进行数据筛选： ```java wrapper.select("COUNT(*) AS total", "status") .eq("is_active", 1) // 过滤有效数据 .groupBy("status"); ``` #### 4. 结果集处理技巧 返回的`List<Map<String, Object>>`数据结构中： - Key对应`select()`中的字段别名 - Value为数据库原始类型（Long/String等） 推荐结果转换： ```java result.forEach(map -> { String dept = (String) map.get("department"); Long count = (Long) map.get("total"); System.out.println(dept + ":" + count); }); ``` ### 实现原理说明 MyBatisPlus通过`QueryWrapper`构建SQL片段，`selectMaps()`方法返回非实体类的映射结果。这种方式比返回实体对象更轻量，特别适合统计查询场景[^3]。