1、字典表的意义

假设有一个职员表：

姓名	性别	证件类型	学历	国籍
甲	男	身份证	本科	中国
乙	女	身份证	本科	中国
…	…	…	…	…

这个表有一亿条数据，现在用户要求证件类型要从”身份证”改为”居民身份证”，这样一下更新所有数据，能完成，但维护困难，由此，考虑这么实现：

代号	身份证类型
001	身份证
002	暂住证

加了这样一个身份证类型表后，职员表变为：

姓名	性别	证件类型	学历	国籍
甲	男	001	本科	中国
乙	女	001	本科	中国
…	…	…	…	…

此时把”身份证”改为”居民身份证”，只需改身份证类型表的一行数据的一个字段。但此时有新的问题了，国籍、学历也是可以枚举完的字段，那再加个学历类型表？显然不行，如果这种字段有十几个，那以后查询就要进行几十个表的联结(join)操作。先看实现：

系统代码表

标识	`分类`	内容
111	Country	中国
112	Country	美国
……	……	……
001	ID	身份证
002	ID	暂住证

即加一个类型字段，以区分是具体哪个字段的。

2、若依的字典表结构

基于以上一个简单的背景，来看若依框架提供的字典表结构：ruoyi有两张字典相关表，一个字典类型表sys_dict_type，一个字典数据表sys_dict_data，将字典定义和数据分开。先看字典类型表：

再看字典数据表：

两张表通过字典类型字段dict_type关联
字典数据表中有顺序字段dict_sort，可调整枚举对应显示顺序
字典数据表有键和值字段，页面显示值dict_label，数据库中存代号dict_value
两张表都有status字段控制整条数据是否可用

字典数据表支持层级也是一个要考虑的点，如下面这个需求：

此时，可以增加一个parent_id可以在数据表中递归查询所有的层级数据：

这个需求的实现，参考：https://blog.csdn.net/llg___/article/details/129683540

3、ruoyi枚举类

字典中定义好数据了，再写一个对应于dict_type的枚举类，枚举类中定义值，方便后面代码中调用枚举值做业务处理。以ruoyi的审核状态字典为例：

枚举类定义：

import brave.internal.Nullable;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public enum AuditStatusEnum {
    BEFORE("before","待提交"),
    WAIT("wait", "待审核"),
    NO("no", "审核未通过"),
    PASS("pass","审核通过");

    String code;
    String name;

    AuditStatusEnum(String code, String name) {
        this.code = code;
        this.name = name;
    }

    private static final Map<String, AuditStatusEnum> mappings = new HashMap<>(5);

    static {
        for (AuditStatusEnum statusEnum : values()) {
            mappings.put(statusEnum.code, statusEnum);
        }
    }

    public String getCode(){
        return code;
    }

    public String getName(){
        return name;
    }

    @Nullable
    public static AuditStatusEnum resolve(@Nullable String code) {
        return (code != null ? mappings.get(code) : null);
    }
}

values()方法作用是获取枚举成员的所有值，返回一个数组
写静态代码块，以枚举值的code为键，以枚举值本身为值创建Map集合
最后的静态方法resolve()则是根据枚举值的code查询枚举值
这里是利用了Java类加载的时机之一：访问类的静态方法，执行静态代码块，初始化Map方便后面查询，妙！

关于Java类加载的时机，访问这里。

/定义了上面的字典对应的枚举类后，写业务逻辑代码：


if (xxDto.getAuditCode().equals(AuditStatusEnum.NO.getCode())){
	return new MyException("审核未通过，不可操作！");
}

4、代码.ruoyi字典查询接口与缓存

定义接口，查询不同类型下的字典的key和value，给前端展示（当然前端也可以用html定义下拉框选项写死几个)

/**
 * 根据字典类型查询字典数据信息
 */
@GetMapping(value = "/type/{dictType}")
public AjaxResult dictType(@PathVariable String dictType) {
    return AjaxResult.success(dictTypeService.selectDictDataByType(dictType));
}

service层接口：

/**
 * 根据字典类型查询字典数据
 *
 * @param dictType 字典类型
 * @return 字典数据集合信息
 */
public List<SysDictData> selectDictDataByType(String dictType);

service接口实现类：这里是先在字典缓存中查，如果有，直接返回，如果缓存中没有，则调mapper层去数据库查，并把结果查询结果写进缓存备用

/**
 * 根据字典类型查询字典数据
 *
 * @param dictType 字典类型
 * @return 字典数据集合信息
 */
@Override
public List<SysDictData> selectDictDataByType(String dictType) {
    List<SysDictData> dictDatas = DictUtils.getDictCache(dictType);
    if (StringUtils.isNotNull(dictDatas)) {
        return dictDatas;
    }
    dictDatas = dictDataMapper.selectDictDataByType(dictType);
    if (StringUtils.isNotNull(dictDatas)) {
        DictUtils.setDictCache(dictType, dictDatas);
        return dictDatas;
    }
    return null;
}

获取字典缓存的方法定义：

/**
 * 获取字典缓存
 * 
 * @param key 参数键
 * @return dictDatas 字典数据列表
 */
public static List<SysDictData> getDictCache(String key)
{
    Object cacheObj = SpringUtils.getBean(RedisService.class).getCacheObject(getCacheKey(key));
    if (StringUtils.isNotNull(cacheObj))
    {
        List<SysDictData> dictDatas = StringUtils.cast(cacheObj);
        return dictDatas;
    }
    return null;
}