public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ExampaperEntity exampaper, HttpServletRequest request){ EntityWrapper<ExampaperEntity> ew = new EntityWrapper<ExampaperEntity>(); PageUtils page = exampaperService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, exampaper), params), params)); return R.ok().put("data", page); }

<think>好的，我现在需要帮用户解决关于Java分页查询的代码实现和优化方法的问题，特别是使用Map参数和EntityWrapper的示例。首先，我需要回顾用户提到的引用内容，看看哪些信息可以整合进来。 用户提供的引用中提到了MyBatis-Plus的分页实现，包括Page对象、EntityWrapper的使用，以及如何结合SpringBoot进行单表查询。引用[1]提到使用Map<Integer, Object>来预填充分页参数，引用[2]和[3]详细说明了MyBatis-Plus的分页机制和EntityWrapper的用法，引用[4]则提到了多表分页查询和EntityWrapper的分化。 用户的需求是使用Map参数和EntityWrapper的示例代码。首先，我需要确认MyBatis-Plus中EntityWrapper是否仍然可用，因为在较新版本中可能被QueryWrapper替代。根据引用[4]中的说明，EntityWrapper可能已经被分化成多个Wrapper，但为了兼容保留了ew的别名，因此示例代码可能需要使用QueryWrapper，但用户可能需要EntityWrapper的旧版本示例。 接下来，考虑分页查询的实现步骤。通常需要配置分页插件，创建Page对象，构建查询条件，然后调用Mapper的方法。使用Map参数的话，可能需要将参数放入Map中，结合Wrapper进行条件拼接。 然后，优化方法方面，引用[2]提到逻辑分页和物理分页的区别，物理分页（即数据库分页）性能更好，所以需要确保MyBatis-Plus使用的是物理分页，即通过Page对象自动生成分页SQL。此外，缓存的使用和索引优化也是关键点。 现在需要整理出示例代码，分步骤说明。首先配置分页插件，然后在Service层或Controller层创建Page对象，使用Wrapper构建查询条件，最后执行查询。同时，要演示如何将参数放入Map中，结合Wrapper的条件构造。 需要注意代码的正确性，比如是否正确导入相关类，如Page、QueryWrapper等。此外，参数映射部分要确保Map中的键与Wrapper中的条件字段对应。 可能的问题点包括：用户是否使用旧版本的MyBatis-Plus导致EntityWrapper仍然可用，或者是否需要适配新版本的QueryWrapper。根据引用[4]，用户可能还在使用EntityWrapper，但为了代码的现代性，应该建议使用QueryWrapper，并说明两者的区别。 最后，优化部分需要提到避免使用逻辑分页，确保索引有效，以及参数预编译等。同时，引用相关文献中的内容，如引用[2]关于物理分页的优势，引用[3]中的EntityWrapper示例，引用[4]中的多表分页处理。 总结步骤：配置分页插件 -> 创建Page对象 -> 构建Wrapper和Map参数 -> 执行查询 -> 处理结果。代码示例需要覆盖这些步骤，并解释关键点。同时，回答用户可能的后续问题，如多表分页或性能优化。</think>以下是一个基于MyBatis-Plus实现分页查询的代码示例，结合Map参数和EntityWrapper（新版本建议改用QueryWrapper）实现条件查询： ### 一、分页查询实现步骤 1. **配置分页插件** ```java @Configuration public class MybatisPlusConfig { @Bean public PaginationInterceptor paginationInterceptor() { return new PaginationInterceptor(); // 自动处理物理分页 } } ``` 2. **分页查询代码示例** ```java // 1. 创建分页对象 Page<WfTodoTask> page = new Page<>(1, 10); // 页码1，每页10条 // 2. 构建查询条件（旧版本EntityWrapper示例） Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>(); paramMap.put("city_code", "010"); paramMap.put("act_id", "approve"); EntityWrapper<WfTodoTask> wrapper = new EntityWrapper<>(); wrapper.allEq(paramMap); // 将Map参数转换为等值条件 wrapper.orderBy("create_time", false); // 添加排序条件 // 3. 执行分页查询（旧版本Mapper接口） IPage<WfTodoTask> resultPage = wfTodoTaskMapper.selectPage(page, wrapper); // 新版本推荐使用LambdaQueryWrapper QueryWrapper<WfTodoTask> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.allEq(paramMap) .orderByDesc("create_time"); IPage<WfTodoTask> resultPage = wfTodoTaskMapper.selectPage(page, queryWrapper); ``` ### 二、参数优化实现 1. **动态条件拼接** ```java Map<String, Object> params = new HashMap<>(); if(StringUtils.isNotBlank(cityCode)){ params.put("city_code", cityCode); } if(StringUtils.isNotBlank(businessId)){ params.put("business_id", businessId); } wrapper.allEq(params); // 自动过滤null值 ``` 2. **分页参数预填充**（引用[1]） ```java Map<Integer, Object> generatedParams = parameterBuilder .buildPaginationParameters(queryResult, originalSQL, hasShardingColumn); ``` ### 三、性能优化建议 1. **物理分页优先**：通过`PaginationInterceptor`自动生成`LIMIT`语句，避免内存分页[^2] 2. **索引优化**：为`city_code`、`act_id`等常用查询字段添加数据库索引 3. **参数预编译**：使用`#{}`语法防止SQL注入 4. **缓存机制**：高频访问数据可结合Redis缓存分页结果 ### 四、多表分页处理 通过XML自定义SQL实现多表关联查询（引用[4]）： ```xml <select id="selectMultiTablePage" resultMap="customMap"> SELECT t1.*, t2.field FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.tid ${ew.customSqlSegment} <!-- 自动拼接Wrapper条件 --> </select> ```