此文之前先发一段鸡汤吧，至今我依然记着这么三段话：
1、 人类进步最大的动力是懒；
2、 能用机器完成的事情绝对不应该用人工来完成；
3、 让框架来适应业务，而不是业务适应框架。
1背景
之前完成了，让通用Mapper支持Join的功能，再查阅业务代码，另一个常出现的XML就是SUM，COUNT，MAX，MIN 的相关统计的功能。当然用其他方式也能实现统计，比如Spark，Flink等大数据实时计算框架，但是这在绝大部分中小公司来说性价比是非常低的，本文暂不讨论，实时数据的计算。
1.1 需要了解但是不介绍的部分
1、 Mybatis的使用；
2、 通用Mapper：Tk.Mybatis的使用；
3、 Tk.Mybatis支持Join操作
2、解开实现Group By的面纱
2.1 方案的选择
在决定做这个通用封装的时候，有两个方案浮现在面前：
1、 继续扩展EntityTable，参照上一篇的JoinEntityTable，同时在Resolve中进行解析：
优势：（1）整个思维相对比较通顺，同时仅仅是对原来业务是叠加，而不是改变
劣势：（1）会产生大量的实体，如果我既想SUM又想COUNT，不同业务，不同字段；（2）从调用者的思维角度上不够自然
2、 把GROUPBY放到Example里面，去扩展Example：
优势：（1）更加符合调用者的使用习惯，并且只需要产生一个Table实体
劣势：（1）MappedStatment无法解析到Select字段，因为Example是参数，而不是实体类，实现上更为负责；（2）需要对ResultMapper进行处理
从模块设计来说，我完全没有思考地选择了方案二。
2.2 从一个例子开始GroupBy
我们先看下面一段SQL：
Select name, suit, count(goods_extern.category) as countCategory where category>3 group name, suit;
上面这个例子，我们来看Java的调用，如图1
图1 带有GroupBy的Example调用
接着，我们来看GroupByExample的实现，这里有两点需要注意
（1） 非聚合字段必须GroupBy
（2） 必须使用动态参数来表示选择的字段
如图2，图3
图2 GroupByExample的实现
图3 GroupBy的组成与核心方法
这里，还有TkJoinGoods的实体实现，我们来看如图4
图4 实体类的定义
在这个实体类的定义中，除了之前介绍的Join注解外，还包含了GroupByColumn注解，这个是可以多定义但是不使用的。
2.3 Provider的定义
刚才我们说到，因为GroupBy是在Example中定义的，而且必须满足上面说的非聚合列和Group By的两个要求，于是我们定义了GroupSqlHelper，如图5所示
图5 定义选择的字段与Group by
从上图来看，都采用$参数的方式进行处理了。
那么Provider的方法就顺其自然产生了，如图6。
图6 Provider的GroupBy方法
这里，还有一个核心问题，就是设置GroupBy的MapperResult，我们看如图7
图7 设置ResultMapper
在获取ResultMapper中和Tk原有的方法比较只是增加了GroupByColumn的处理，如图8
图8 处理GroupByColumn
到此，TkMapper的扩展结束，当然这远没到终点，接下来会继续完成CodeLess工程，连实体，Mapper和调用都不用编码，敬请期待。