默认情况下查询数据会把符合条件的数据一次性读到内存中，但是在大数据处理时会比较耗时甚至内存溢出。在这种情况下可以启用流式查询。返回一个迭代器。在迭代器中执行业务处理。 handler支持4种形式,按性能排序ResultSet>Map>DataRow>Entity 其中ResultS

技术只有开源环境才能，不得不敞开了面对一线用户，经历万般挑剔，同时持续的汲取各种各样实战环境的检验和反馈。开源环境没有得过且过，稍有不如意早晚有人指出来交给公司早晚死路一条，国内外都一样，看看oracle,google干的那些事。公司的任务是盈利，少有人会追求技术，即使想，也不一定真给你条件。拥有了

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DataRow是继承自Map所以Map有的方法DataRow都有， 并且对Map进行了改造和扩展，主要有: 改造了get/set方法，在get/set执行前会先检测key,以实现忽略大小写、下划线、驼峰等格式，效果就是get("userid") get("userId") get("user_id"

service.querys("table(col1,col2)") <数据源>放在开头 <主键>放在结尾 ds_sso表示数据源 ID,CODE表示主键

ConfigStore condition = new DefaultConfigStore(first, last); 注意这里的构造函数提供的起止行数，与mysql中的limit并不一样 如果需要通过mysq limit方式分页可以在创建了ConigStore后调用limit condition

DataSourceHolder DataRuntime DriverAdapter DriverActuator ServiceProxy DataSet/DataRow

这里主要说的时空值的情况，相关的查询条件是否生效 如果提供了年龄值，则按年龄查询条件有效，如果没有提供年龄值，则忽略年龄查询条件

查一个表的全部数据,和一行数据

查一个职员列表，因为简介等大文本影响IO,所以只查ID,NAME两列