fastadmin嵌套关联查询,thinkPHP5嵌套关联查询
fastadmin嵌套关联查询
thinkPHP5嵌套关联查询
笔记记录
嵌套关联查询
A -> B -> C
A 表关联B表
B表关联C表
同时把A/B/C表相关的数据展现出来
B表的model
B表关联C表
我的C表是B表的自身关联。也是一个表,所以为C表
namespace app\admin\model\machine;
class CapacityStateList extends Model
{/*** 查询关联自身的标题* @return \think\model\relation\BelongsTo*/public function pidtitle(){return $this->belongsTo('app\admin\model\machine\CapacityStateList', 'pid', 'id', [], 'LEFT')->setEagerlyType(1);}}
A表的model
A表关联B表
namespace app\admin\model;
class Machinelist extends Model
{/*** 查询关联 B 表的标题* @return \think\model\relation\BelongsTo*/public function machinestate(){return $this->belongsTo('app\admin\model\machine\CapacityStateList', 'machine_list_state_list_id', 'id', [], 'LEFT')->setEagerlyType(1);}
}
A的控制器
public function index(){$this->relationSearch=true;$this->request->filter(['strip_tags', 'trim']);if (false === $this->request->isAjax()) {return $this->view->fetch();}if ($this->request->request('keyField')) {return $this->selectpage();}$list = $this->model->with(['machinestate'=>['pidtitle']])->field('*')
// ->alias('a')
// ->field(['a.*','b.id','b.title title','b.pid','c.id id2','c.title title2','c.pid pid2'])
// ->join('machine_capacity_state_list b',' a.machine_list_state_list_id=b.id ','left')
// ->join('machine_capacity_state_list c','b.pid=c.id','left')->where("1=1")->where($where)->order($sort, $order)->paginate($limit);$result = ['total' => $list->total(), 'rows' => $list->items()];return json($result);}
原先是想 用 join 进行关联,但是发现用 with更简洁一些。
前端的显示,但是用fastadmin框架 的查询用不了,目前还没搞懂哪里的问题
{field: 'machinestate.pidtitle.title', align: 'left', title: __('title2'), operate: 'LIKE'},{field: 'machinestate.title', align: 'left', title: __('title'), operate: 'LIKE'},
先记录下来。
相关文章:
fastadmin嵌套关联查询,thinkPHP5嵌套关联查询
fastadmin嵌套关联查询 thinkPHP5嵌套关联查询 笔记记录 嵌套关联查询 A -> B -> C A 表关联B表 B表关联C表 同时把A/B/C表相关的数据展现出来 B表的model B表关联C表 我的C表是B表的自身关联。也是一个表,所以为C表 namespace app…...
Power BI - 5分钟学习拆分列
每天5分钟,今天介绍Power BI拆分列功能。 什么是拆分列? 有时导入Power BI的数据表中,某列内容都包含同样的特殊字符如 /&/-/_等,可以利用这个特殊字符进行拆分列的操作,获得我们想要的信息。 操作举例…...
ELK(四)—els基本操作
目录 elasticsearch基本概念RESTful API创建非结构化索引(增)创建空索引(删)删除索引(改)插入数据(改)数据更新(查)搜索数据(id)&…...
【100天精通Python】Day75:Python机器学习-第一个机器学习小项目_鸾尾花分类项目(上)
目录 1 机器学习中的Helloworld _鸾尾花分类项目 2 导入项目所需类库和鸾尾花数据集 2.1 导入类库 2.2 scikit-learn 库介绍 (1)主要特点: (2)常见的子模块: 3 导入鸾尾花数据集 3.1 概述数据 3.…...
gitlab高级功能之容器镜像仓库
今天给大家介绍一个gitlab的高级功能 - Container Registry,该功能可以实现docker镜像的仓库功能,将gitlab上的代码仓的代码通过docker构建后并推入到容器仓库中,好处就是无需再额外部署一套docker仓库。 文章目录 1. 参考文档2. Container R…...
线程的使用(二)
新增实现方式之实现Callable接口 特点 1、可以有返回值。 2、方法可以抛异常。 3、支持泛型的返回值。 4、需借助FutureTask类,比如获取返回值。 步骤 1、创建一个实现Callable接口的实现类。 2、重写call方法, 将此线程需执行的操作声明在call&…...
k8s之镜像拉取时使用secret
k8s之secret使用 一、说明二、secret使用2.1 secret类型2.2 创建secret2.3 配置secret 一、说明 从公司搭建的网站镜像仓库,使用k8s部署服务时拉取镜像失败,显示未授权: 需要在拉取镜像时添加认证信息. 关于secret信息,参考: https://www.…...
mysql面试题——MVCC
一:什么是MVCC? 多版本并发控制,更好的方式去处理读-写冲突,就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行,并且可以看到它们被更新之前的值,这样在做查询的时候就不用等待另一个事务释放锁。 二:…...
【华为数据之道学习笔记】1-2华为数字化转型与数据治理
传统企业通过制造先进的机器来提升生产效率,但是未来,如何结构性地提升服务和运营效率,如何用更低的成本获取更好的产品,成了时代性的问题。数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题:成本和效率,并围绕…...
微服务01
笔记: day03-微服务01 - 飞书云文档 (feishu.cn) 数据库连接不上? 要在虚拟机启动MySQL容器。docker start mysql 服务治理 服务提供者:暴露服务接口,供其他服务调用 服务消费者:调用其他服务提供的接口 注册中心&…...
作业12.8
1. 使用手动连接,将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中,在自定义的槽函数中调用关闭函数。将登录按钮使用qt5版本的连接到自定义的槽函数中,在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin",密码是…...
已解决error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x > 0 in function ‘cv::resize‘
需求背景 欲使用opencv的resize函数将图像沿着纵轴放大一倍,即原来的图像大小为(384, 512), 现在需要将图像放大为(768, 512)。 源码 import cv2 import numpy as np# 生成初始图像 img np.zeros((384, 512), dtypenp.uint8) img[172:212, 32:-32] 255 H, W …...
Android View.inflate 和 LayoutInflater.from(this).inflate 的区别
前言 两个都是布局加载器,而View.inflate是对 LayoutInflater.from(context).inflate的封装,功能相同,案例使用了dataBinding。 View.inflate(context, layoutResId, root) LayoutInflater.from(context).inflate(layoutResId, root, fals…...
etcd 与 Consul 的一致性读对比
本文分享和对比了 etcd 和 Consul 这两个存储的一致性读的实现。 作者:戴岳兵,爱可生研发中心工程师,负责项目的需求开发与维护工作。 爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 本…...
Docker 安装Apache Superset 并实现汉化和快速入门
什么是Apache Superset Apache Superset是一个现代化的企业级商业智能Web应用程序。Apache Superset 支持用户的各种数据类型可视化和数据分析,支持简单图饼图到复杂的地理空间图表。Apache Superset 是一个轻量级、简单化、直观化、可配置的BI 框架。 Docker 安…...
差异计算基础知识 - 了解期末业务操作、WIP 和差异
原文地址:Basics of variance calculation-Understanding Period End activities, WIP and Variances | SAP Blogs 大家好, 这是我在成本核算方面的第六份文件,旨在解释期末的差异计算和相关活动。 我将引导您完成期末活动和差异计算。在本文…...
spring boot定时器实现定时同步数据
文章目录 目录 文章目录 前言 一、依赖和目录结构 二、使用步骤 2.1 两个数据源的不同引用配置 2.2 对应的mapper 2.3 定时任务处理 总结 前言 一、依赖和目录结构 <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifa…...
第一百九十六回 通过蓝牙发送数据的细节
文章目录 1. 概念介绍2. 实现方法3. 代码与效果3.1 示例代码3.2 运行效果4. 经验总结我们在上一章回中介绍了"分享三个使用TextField的细节"沉浸式状态样相关的内容,本章回中将介绍SliverList组件.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。 1. 概念介绍 通过蓝牙设备…...
26.Python 网络爬虫
目录 1.网络爬虫简介2.使用urllib3.使用request4.使用BeautifulSoup 1.网络爬虫简介 网络爬虫是一种按照一定的规则,自动爬去万维网信息的程序或脚本。一般从某个网站某个网页开始,读取网页的内容,同时检索页面包含的有用链接地址࿰…...
Spring Boot 在启动之前还做了哪些准备工作?
目录 一:初始化资源加载器 二:校验主要源 三:设置主要源 四:推断 Web 应用类型<...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求,设计一个邮件发奖的小系统, 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式(Decorator Pattern)允许向一个现有的对象添加新的功能,同时又不改变其…...
关于nvm与node.js
1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径, 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解,但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后,通常在该文件中会出现以下配置&…...
c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现
操作系统:ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格,从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...
Nuxt.js 中的路由配置详解
Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置,使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...
优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...
AI,如何重构理解、匹配与决策?
AI 时代,我们如何理解消费? 作者|王彬 封面|Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时,PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径:信息变得唾手可得,商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...
深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用
文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么?1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用:基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...
协议转换利器,profinet转ethercat网关的两大派系,各有千秋
随着工业以太网的发展,其高效、便捷、协议开放、易于冗余等诸多优点,被越来越多的工业现场所采用。西门子SIMATIC S7-1200/1500系列PLC集成有Profinet接口,具有实时性、开放性,使用TCP/IP和IT标准,符合基于工业以太网的…...
