看了我的mybatis-plus用法，其他同事也悄悄模仿了！
注：本文使用的 mp 版本是当前最新的3.4.2，早期版本的差异请自行查阅文档
官方网站：baomidou.com/
快速入门
1.创建一个Spring Boot项目。
2.导入依赖
<!-- pom.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.3.4.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>mybatis-plus</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>mybatis-plus</name>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.4.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
3.配置数据库
# application.yml
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: root
mybatis-plus:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启SQL语句打印
4.创建一个实体类
package com.example.mp.po;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
5.创建一个mapper接口
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { }
6.在SpringBoot启动类上配置mapper接口的扫描路径
package com.example.mp;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconp.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mp.mappers")
public class MybatisPlusApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
}
}
7.在数据库中创建表
DROP TABLE IF EXISTS user;
CREATE TABLE user (
id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键',
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user (id)
) ENGINE=INNODB CHARSET=UTF8;
INSERT INTO user (id, name, age ,email, manager_id, create_time) VALUES
(1, '大BOSS', 40, 'boss@baomidou.com', NULL, '2021-03-22 09:48:00'),
(2, '李经理', 40, 'boss@baomidou.com', 1, '2021-01-22 09:48:00'),
(3, '黄主管', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-01-22 09:48:00'),
(4, '吴组长', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-02-22 09:48:00'),
(5, '小菜', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-02-22 09:48:00')
8.编写一个SpringBoot测试类
package com.example.mp;
import com.example.mp.mappers.UserMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
import static org.junit.Assert.*;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SampleTest {
@Autowired
private UserMapper mapper;
@Test
public void testSelect() {
List<User> list = mapper.selectList(null);
assertEquals(5, list.size());
list.forEach(System.out::println);
}
}
准备工作完成，数据库情况如下：
项目目录如下：
运行测试类
可以看到，针对单表的基本CRUD操作，只需要创建好实体类，并创建一个继承自BaseMapper的接口即可，可谓非常简洁。并且，我们注意到，User类中的managerId，createTime属性，自动和数据库表中的manager_id，create_time对应了起来，这是因为mp自动做了数据库下划线命名，到Java类的驼峰命名之间的转化。
核心功能
注解
mp一共提供了8个注解，这些注解是用在Java的实体类上面的。
@TableName
注解在类上，指定类和数据库表的映射关系。实体类的类名（转成小写后）和数据库表名相同时，可以不指定该注解。
@TableId
注解在实体类的某一字段上，表示这个字段对应数据库表的主键。当主键名为id时（表中列名为id，实体类中字段名为id），无需使用该注解显式指定主键，mp会自动关联。若类的字段名和表的列名不一致，可用value属性指定表的列名。另，这个注解有个重要的属性type，用于指定主键策略。
@TableField
注解在某一字段上，指定Java实体类的字段和数据库表的列的映射关系。这个注解有如下几个应用场景。
排除非表字段
若Java实体类中某个字段，不对应表中的任何列，它只是用于保存一些额外的，或组装后的数据，则可以设置
exist属性为false，这样在对实体对象进行插入时，会忽略这个字段。排除非表字段也可以通过其他方式完成，如使用static或transient关键字，但个人觉得不是很合理，不做赘述字段验证策略
通过
insertStrategy，updateStrategy，whereStrategy属性进行配置，可以控制在实体对象进行插入，更新，或作为WHERE条件时，对象中的字段要如何组装到SQL语句中。字段填充策略
通过
fill属性指定，字段为空时会进行自动填充
@Version
乐观锁注解
@EnumValue
注解在枚举字段上
@TableLogic
逻辑删除
KeySequence
序列主键策略（oracle）
InterceptorIgnore
插件过滤规则
CRUD接口
mp封装了一些最基础的CRUD方法，只需要直接继承mp提供的接口，无需编写任何SQL，即可食用。mp提供了两套接口，分别是Mapper CRUD接口和Service CRUD接口。并且mp还提供了条件构造器Wrapper，可以方便地组装SQL语句中的WHERE条件。
Mapper CRUD接口
只需定义好实体类，然后创建一个接口，继承mp提供的BaseMapper，即可食用。mp会在mybatis启动时，自动解析实体类和表的映射关系，并注入带有通用CRUD方法的mapper。BaseMapper里提供的方法，部分列举如下：
insert(T entity)插入一条记录deleteById(Serializable id)根据主键id删除一条记录delete(Wrapper<T> wrapper)根据条件构造器wrapper进行删除selectById(Serializable id)根据主键id进行查找selectBatchIds(Collection idList)根据主键id进行批量查找selectByMap(Map<String,Object> map)根据map中指定的列名和列值进行等值匹配查找selectMaps(Wrapper<T> wrapper)根据 wrapper 条件，查询记录，将查询结果封装为一个Map，Map的key为结果的列，value为值selectList(Wrapper<T> wrapper)根据条件构造器wrapper进行查询update(T entity, Wrapper<T> wrapper)根据条件构造器wrapper进行更新updateById(T entity)...
下面讲解几个比较特别的方法
selectMaps
BaseMapper接口还提供了一个selectMaps方法，这个方法会将查询结果封装为一个Map，Map的key为结果的列，value为值
该方法的使用场景如下：
只查部分列
当某个表的列特别多，而SELECT的时候只需要选取个别列，查询出的结果也没必要封装成Java实体类对象时（只查部分列时，封装成实体后，实体对象中的很多属性会是null），则可以用selectMaps，获取到指定的列后，再自行进行处理即可
比如
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("id","name","email").likeRight("name","黄");
List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
进行数据统计
比如
// 按照直属上级进行分组，查询每组的平均年龄，最大年龄，最小年龄
/**
select avg(age) avg_age ,min(age) min_age, max(age) max_age from user group by manager_id having sum(age) < 500;
**/
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("manager_id", "avg(age) avg_age", "min(age) min_age", "max(age) max_age")
.groupBy("manager_id").having("sum(age) < {0}", 500);
List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
selectObjs
只会返回第一个字段（第一列）的值，其他字段会被舍弃
比如
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("id", "name").like("name", "黄");
List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper);
objects.forEach(System.out::println);
}
得到的结果，只封装了第一列的id
selectCount
查询满足条件的总数，注意，使用这个方法，不能调用QueryWrapper的select方法设置要查询的列了。这个方法会自动添加select count(1)
比如
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "黄");
Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);
System.out.println(count);
}
Service CRUD 接口
另外一套CRUD是Service层的，只需要编写一个接口，继承IService，并创建一个接口实现类，即可食用。（这个接口提供的CRUD方法，和Mapper接口提供的功能大同小异，比较明显的区别在于IService支持了更多的批量化操作，如saveBatch，saveOrUpdateBatch等方法。
食用示例如下
1.首先，新建一个接口，继承IService
package com.example.mp.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.example.mp.po.User;
public interface UserService extends IService<User> {
}
2.创建这个接口的实现类，并继承ServiceImpl，最后打上@Service注解，注册到Spring容器中，即可食用
package com.example.mp.service.impl;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.mp.mappers.UserMapper;
import com.example.mp.po.User;
import com.example.mp.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { }
3.测试代码
package com.example.mp;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.example.mp.po.User;
import com.example.mp.service.UserService;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ServiceTest {
@Autowired
private UserService userService;
@Test
public void testGetOne() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = Wrappers.<User>lambdaQuery();
wrapper.gt(User::getAge, 28);
User one = userService.getOne(wrapper, false); // 第二参数指定为false,使得在查到了多行记录时,不抛出异常,而返回第一条记录
System.out.println(one);
}
}
4.结果
另，IService也支持链式调用，代码写起来非常简洁，查询示例如下
@Test
public void testChain() {
List<User> list = userService.lambdaQuery()
.gt(User::getAge, 39)
.likeRight(User::getName, "王")
.list();
list.forEach(System.out::println);
}
更新示例如下
@Test
public void testChain() {
userService.lambdaUpdate()
.gt(User::getAge, 39)
.likeRight(User::getName, "王")
.set(User::getEmail, "w39@baomidou.com")
.update();
}
删除示例如下
@Test
public void testChain() {
userService.lambdaUpdate()
.like(User::getName, "青蛙")
.remove();
}
条件构造器
mp让我觉得极其方便的一点在于其提供了强大的条件构造器Wrapper，可以非常方便的构造WHERE条件。条件构造器主要涉及到3个类，AbstractWrapper。QueryWrapper，UpdateWrapper，它们的类关系如下
在AbstractWrapper中提供了非常多的方法用于构建WHERE条件，而QueryWrapper针对SELECT语句，提供了select()方法，可自定义需要查询的列，而UpdateWrapper针对UPDATE语句，提供了set()方法，用于构造set语句。条件构造器也支持lambda表达式，写起来非常舒爽。
下面对AbstractWrapper中用于构建SQL语句中的WHERE条件的方法进行部分列举
eq：equals，等于allEq：all equals，全等于ne：not equals，不等于gt：greater than ，大于>ge：greater than or equals，大于等于≥lt：less than，小于<le：less than or equals，小于等于≤between：相当于SQL中的BETWEENnotBetweenlike：模糊匹配。like("name","黄")，相当于SQL的name like '%黄%'likeRight：模糊匹配右半边。likeRight("name","黄")，相当于SQL的name like '黄%'likeLeft：模糊匹配左半边。likeLeft("name","黄")，相当于SQL的name like '%黄'notLike：notLike("name","黄")，相当于SQL的name not like '%黄%'isNullisNotNullinand：SQL连接符ANDor：SQL连接符ORapply：用于拼接SQL，该方法可用于数据库函数，并可以动态传参.......
使用示例
下面通过一些具体的案例来练习条件构造器的使用。（使用前文创建的user表）
// 案例先展示需要完成的SQL语句，后展示Wrapper的写法
// 1. 名字中包含佳，且年龄小于25
// SELECT * FROM user WHERE name like '%佳%' AND age < 25
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "佳").lt("age", 25);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
// 下面展示SQL时，仅展示WHERE条件；展示代码时, 仅展示Wrapper构建部分
// 2. 姓名为黄姓，且年龄大于等于20，小于等于40，且email字段不为空
// name like '黄%' AND age BETWEEN 20 AND 40 AND email is not null
wrapper.likeRight("name","黄").between("age", 20, 40).isNotNull("email");
// 3. 姓名为黄姓，或者年龄大于等于40，按照年龄降序排列，年龄相同则按照id升序排列
// name like '黄%' OR age >= 40 order by age desc, id asc
wrapper.likeRight("name","黄").or().ge("age",40).orderByDesc("age").orderByAsc("id");
// 4.创建日期为2021年3月22日，并且直属上级的名字为李姓
// date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2021-03-22' AND manager_id IN (SELECT id FROM user WHERE name like '李%')
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = {0}", "2021-03-22") // 建议采用{index}这种方式动态传参, 可防止SQL注入
.inSql("manager_id", "SELECT id FROM user WHERE name like '李%'");
// 上面的apply, 也可以直接使用下面这种方式做字符串拼接，但当这个日期是一个外部参数时，这种方式有SQL注入的风险
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = '2021-03-22'");
// 5. 名字为王姓，并且（年龄小于40，或者邮箱不为空）
// name like '王%' AND (age < 40 OR email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").and(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"));
// 6. 名字为王姓，或者（年龄小于40并且年龄大于20并且邮箱不为空）
// name like '王%' OR (age < 40 AND age > 20 AND email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").or(
q -> q.lt("age",40)
.gt("age",20)
.isNotNull("email")
);
// 7. (年龄小于40或者邮箱不为空) 并且名字为王姓
// (age < 40 OR email is not null) AND name like '王%'
wrapper.nested(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"))
.likeRight("name", "王");
// 8. 年龄为30，31，34，35
// age IN (30,31,34,35)
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35));
// 或
wrapper.inSql("age","30,31,34,35");
// 9. 年龄为30，31，34，35, 返回满足条件的第一条记录
// age IN (30,31,34,35) LIMIT 1
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35)).last("LIMIT 1");
// 10. 只选出id, name 列 (QueryWrapper 特有)
// SELECT id, name FROM user;
wrapper.select("id", "name");
// 11. 选出id, name, age, email, 等同于排除 manager_id 和 create_time
// 当列特别多, 而只需要排除个别列时, 采用上面的方式可能需要写很多个列, 可以采用重载的select方法，指定需要排除的列
wrapper.select(User.class, info -> {
String columnName = info.getColumn();
return !"create_time".equals(columnName) && !"manager_id".equals(columnName);
});
Condition
条件构造器的诸多方法中，均可以指定一个boolean类型的参数condition，用来决定该条件是否加入最后生成的WHERE语句中，比如
String name = "黄"; // 假设name变量是一个外部传入的参数
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like(StringUtils.hasText(name), "name", name);
// 仅当 StringUtils.hasText(name) 为 true 时, 会拼接这个like语句到WHERE中
// 其实就是对下面代码的简化
if (StringUtils.hasText(name)) {
wrapper.like("name", name);
}
实体对象作为条件
调用构造函数创建一个Wrapper对象时，可以传入一个实体对象。后续使用这个Wrapper时，会以实体对象中的非空属性，构建WHERE条件（默认构建等值匹配的WHERE条件，这个行为可以通过实体类里各个字段上的@TableField注解中的condition属性进行改变）
示例如下
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄主管");
user.setAge(28);
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
执行结果如下。可以看到，是根据实体对象中的非空属性，进行了等值匹配查询。
若希望针对某些属性，改变等值匹配的行为，则可以在实体类中用@TableField注解进行配置，示例如下
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE) // 配置该字段使用like进行拼接
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
运行下面的测试代码
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄");
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
从下图得到的结果来看，对于实体对象中的name字段，采用了like进行拼接
@TableField中配置的condition属性实则是一个字符串，SqlCondition类中预定义了一些字符串以供选择
package com.baomidou.mybatisplus.annotation;
public class SqlCondition {
//下面的字符串中, %s 是占位符, 第一个 %s 是列名, 第二个 %s 是列的值
public static final String EQUAL = "%s=#{%s}";
public static final String NOT_EQUAL = "%s<>#{%s}";
public static final String LIKE = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s},'%%')";
public static final String LIKE_LEFT = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s})";
public static final String LIKE_RIGHT = "%s LIKE CONCAT(#{%s},'%%')";
}
SqlCondition中提供的配置比较有限，当我们需要<或>等拼接方式，则需要自己定义。比如
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}") // 这里相当于大于, 其中 > 是字符实体
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
测试如下
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄");
user.setAge(30);
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
从下图得到的结果，可以看出，name属性是用like拼接的，而age属性是用>拼接的
allEq方法
allEq方法传入一个map，用来做等值匹配
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", "黄飞飞");
wrapper.allEq(param);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
当allEq方法传入的Map中有value为null的元素时，默认会设置为is null
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", null);
wrapper.allEq(param);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
若想忽略map中value为null的元素，可以在调用allEq时，设置参数boolean null2IsNull为false
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", null);
wrapper.allEq(param, false);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
若想要在执行allEq时，过滤掉Map中的某些元素，可以调用allEq的重载方法allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params)
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", "黄飞飞");
wrapper.allEq((k,v) -> !"name".equals(k), param); // 过滤掉map中key为name的元素
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
lambda条件构造器
lambda条件构造器，支持lambda表达式，可以不必像普通条件构造器一样，以字符串形式指定列名，它可以直接以实体类的方法引用来指定列。示例如下
@Test
public void testLambda() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.like(User::getName, "黄").lt(User::getAge, 30);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
像普通的条件构造器，列名是用字符串的形式指定，无法在编译期进行列名合法性的检查，这就不如lambda条件构造器来的优雅。
另外，还有个链式lambda条件构造器，使用示例如下
@Test
public void testLambda() {
LambdaQueryChainWrapper<User> chainWrapper = new LambdaQueryChainWrapper<>(userMapper);
List<User> users = chainWrapper.like(User::getName, "黄").gt(User::getAge, 30).list();
users.forEach(System.out::println);
}
更新操作
上面介绍的都是查询操作,现在来讲更新和删除操作。
BaseMapper中提供了2个更新方法
updateById(T entity)
根据入参entity的id（主键）进行更新，对于entity中非空的属性，会出现在UPDATE语句的SET后面，即entity中非空的属性，会被更新到数据库，示例如下
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class UpdateTest {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
public void testUpdate() {
User user = new User();
user.setId(2L);
user.setAge(18);
userMapper.updateById(user);
}
}
update(T entity, Wrapper<T> wrapper)
根据实体entity和条件构造器wrapper进行更新，示例如下
@Test
public void testUpdate2() {
User user = new User();
user.setName("王三蛋");
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
wrapper.between(User::getAge, 26,31).likeRight(User::getName,"吴");
userMapper.update(user, wrapper);
}
额外演示一下，把实体对象传入Wrapper，即用实体对象构造WHERE条件的案例
@Test
public void testUpdate3() {
User whereUser = new User();
whereUser.setAge(40);
whereUser.setName("王");
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(whereUser);
User user = new User();
user.setEmail("share@baomidou.com");
user.setManagerId(10L);
userMapper.update(user, wrapper);
}
注意到我们的User类中，对name属性和age属性进行了如下的设置
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
执行结果
再额外演示一下，链式lambda条件构造器的使用
@Test
public void testUpdate5() {
LambdaUpdateChainWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateChainWrapper<>(userMapper);
wrapper.likeRight(User::getEmail, "share")
.like(User::getName, "飞飞")
.set(User::getEmail, "ff@baomidou.com")
.update();
}
反思
由于BaseMapper提供的2个更新方法都是传入一个实体对象去执行更新，这在需要更新的列比较多时还好，若想要更新的只有那么一列，或者两列，则创建一个实体对象就显得有点麻烦。针对这种情况，UpdateWrapper提供有set方法，可以手动拼接SQL中的SET语句，此时可以不必传入实体对象，示例如下
@Test
public void testUpdate4() {
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
wrapper.likeRight(User::getEmail, "share").set(User::getManagerId, 9L);
userMapper.update(null, wrapper);
}
删除操作
BaseMapper一共提供了如下几个用于删除的方法
deleteById根据主键id进行删除deleteBatchIds根据主键id进行批量删除deleteByMap根据Map进行删除（Map中的key为列名，value为值，根据列和值进行等值匹配）delete(Wrapper<T> wrapper)根据条件构造器Wrapper进行删除
与前面查询和更新的操作大同小异，不做赘述
自定义SQL
当mp提供的方法还不能满足需求时，则可以自定义SQL。
原生mybatis
示例如下
注解方式
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
/**
* @Author yogurtzzz
* @Date 2021/3/18 11:21
**/
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
@Select("select * from user")
List<User> selectRaw();
}
xml方式
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">
<select id="selectRaw" resultType="com.example.mp.po.User">
SELECT * FROM user
</select>
</mapper>
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
List<User> selectRaw();
}
使用xml时，若xml文件与mapper接口文件不在同一目录下，则需要在application.yml中配置mapper.xml的存放路径
mybatis-plus:
mapper-locations: /mappers/*
若有多个地方存放mapper，则用数组形式进行配置
mybatis-plus:
mapper-locations:
- /mappers/*
- /com/example/mp/*
测试代码如下
@Test
public void testCustomRawSql() {
List<User> users = userMapper.selectRaw();
users.forEach(System.out::println);
}
结果
mybatis-plus
也可以使用mp提供的Wrapper条件构造器，来自定义SQL
示例如下
注解方式
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Constants;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
// SQL中不写WHERE关键字，且固定使用${ew.customSqlSegment}
@Select("select * from user ${ew.customSqlSegment}")
List<User> findAll(@Param(Constants.WRAPPER)Wrapper<User> wrapper);
}
xml方式
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import java.util.List;
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
List<User> findAll(Wrapper<User> wrapper);
}
<!-- UserMapper.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">
<select id="findAll" resultType="com.example.mp.po.User">
SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}
</select>
</mapper>
分页查询
BaseMapper中提供了2个方法进行分页查询，分别是selectPage和selectMapsPage，前者会将查询的结果封装成Java实体对象，后者会封装成Map<String,Object>。分页查询的食用示例如下
1. 创建mp的分页拦截器，注册到Spring容器中
package com.example.mp.config;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
/** 新版mp **/
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
return interceptor;
}
/** 旧版mp 用 PaginationInterceptor **/
}
2. 执行分页查询
@Test
public void testPage() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.ge(User::getAge, 28);
// 设置分页信息, 查第3页, 每页2条数据
Page<User> page = new Page<>(3, 2);
// 执行分页查询
Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);
System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());
System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());
System.out.println("当前页码 = " + userPage.getCurrent());
// 获取分页查询结果
List<User> records = userPage.getRecords();
records.forEach(System.out::println);
}
3. 结果
4. 其他
注意到，分页查询总共发出了2次SQL，一次查总记录数，一次查具体数据。若希望不查总记录数，仅查分页结果。可以通过Page的重载构造函数，指定isSearchCount为false即可
public Page(long current, long size, boolean isSearchCount)
在实际开发中，可能遇到多表联查的场景，此时BaseMapper中提供的单表分页查询的方法无法满足需求，需要自定义SQL，示例如下（使用单表查询的SQL进行演示，实际进行多表联查时，修改SQL语句即可）
1. 在mapper接口中定义一个函数，接收一个Page对象为参数，并编写自定义SQL
// 这里采用纯注解方式。当然，若SQL比较复杂，建议还是采用XML的方式
@Select("SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}")
Page<User> selectUserPage(Page<User> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> wrapper);
2. 执行查询
@Test
public void testPage2() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.ge(User::getAge, 28).likeRight(User::getName, "王");
Page<User> page = new Page<>(3,2);
Page<User> userPage = userMapper.selectUserPage(page, wrapper);
System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());
System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());
userPage.getRecords().forEach(System.out::println);
}
3. 结果
AR模式
ActiveRecord模式，通过操作实体对象，直接操作数据库表。与ORM有点类似。
示例如下
让实体类 User继承自Model
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import java.time.LocalDateTime;
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Data
public class User extends Model<User> {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
直接调用实体对象上的方法
@Test
public void insertAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.setName("我是AR猪");
user.setAge(1);
user.setEmail("ar@baomidou.com");
user.setManagerId(1L);
boolean success = user.insert(); // 插入
System.out.println(success);
}
结果
其他示例
// 查询
@Test
public void selectAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
User result = user.selectById();
System.out.println(result);
}
// 更新
@Test
public void updateAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.setName("王全蛋");
user.updateById();
}
//删除
@Test
public void deleteAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.deleteById();
}
主键策略
在定义实体类时，用@TableId指定主键，而其type属性，可以指定主键策略。
mp支持多种主键策略，默认的策略是基于雪花算法的自增id。全部主键策略定义在了枚举类IdType中，IdType有如下的取值
AUTO数据库ID自增，依赖于数据库。在插入操作生成SQL语句时，不会插入主键这一列
NONE未设置主键类型。若在代码中没有手动设置主键，则会根据主键的全局策略自动生成（默认的主键全局策略是基于雪花算法的自增ID）
INPUT需要手动设置主键，若不设置。插入操作生成SQL语句时，主键这一列的值会是
null。oracle的序列主键需要使用这种方式ASSIGN_ID当没有手动设置主键，即实体类中的主键属性为空时，才会自动填充，使用雪花算法
ASSIGN_UUID当实体类的主键属性为空时，才会自动填充，使用UUID
....（还有几种是已过时的，就不再列举）
可以针对每个实体类，使用@TableId注解指定该实体类的主键策略，这可以理解为局部策略。若希望对所有的实体类，都采用同一种主键策略，挨个在每个实体类上进行配置，则太麻烦了，此时可以用主键的全局策略。只需要在application.yml进行配置即可。比如，配置了全局采用自增主键策略
# application.yml
mybatis-plus:
global-config:
db-config:
id-type: auto
下面对不同主键策略的行为进行演示
AUTO在
User上对id属性加上注解，然后将MYSQL的user表修改其主键为自增。
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Data
public class User extends Model<User> {
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
测试
@Test
public void testAuto() {
User user = new User();
user.setName("我是青蛙呱呱");
user.setAge(99);
user.setEmail("frog@baomidou.com");
user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
userMapper.insert(user);
System.out.println(user.getId());
}
结果
可以看到，代码中没有设置主键ID，发出的SQL语句中也没有设置主键ID，并且插入结束后，主键ID会被写回到实体对象。
NONE在MYSQL的
user表中，去掉主键自增。然后修改User类（若不配置@TableId注解，默认主键策略也是NONE）
@TableId(type = IdType.NONE)
private Long id;
插入时，若实体类的主键ID有值，则使用之；若主键ID为空，则使用主键全局策略，来生成一个ID。
其余的策略类似，不赘述
小结
AUTO依赖于数据库的自增主键，插入时，实体对象无需设置主键，插入成功后，主键会被写回实体对象。
INPUT完全依赖于用户输入。实体对象中主键ID是什么，插入到数据库时就设置什么。若有值便设置值，若为null则设置null
其余的几个策略，都是在实体对象中主键ID为空时，才会自动生成。
NONE会跟随全局策略，ASSIGN_ID采用雪花算法，ASSIGN_UUID采用UUID
全局配置，在application.yml中进行即可；针对单个实体类的局部配置，使用@TableId即可。对于某个实体类，若它有局部主键策略，则采用之，否则，跟随全局策略。
配置
mybatis plus有许多可配置项，可在application.yml中进行配置，如上面的全局主键策略。下面列举部分配置项
基本配置
configLocation：若有单独的mybatis配置，用这个注解指定mybatis的配置文件（mybatis的全局配置文件）mapperLocations：mybatis mapper所对应的xml文件的位置typeAliasesPackage：mybatis的别名包扫描路径.....
进阶配置
mapUnderscoreToCamelCase：是否开启自动驼峰命名规则映射。（默认开启）dbTpe：数据库类型。一般不用配，会根据数据库连接url自动识别fieldStrategy：（已过时）字段验证策略。该配置项在最新版的mp文档中已经找不到了，被细分成了insertStrategy，updateStrategy，selectStrategy。默认值是NOT_NULL，即对于实体对象中非空的字段，才会组装到最终的SQL语句中。
有如下几种可选配置，面试宝典：https://www.yoodb.com
这个配置项，可在application.yml中进行全局配置，也可以在某一实体类中，对某一字段用@TableField注解进行局部配置
这个字段验证策略有什么用呢？在UPDATE操作中能够体现出来，若用一个User对象执行UPDATE操作，我们希望只对User对象中非空的属性，更新到数据库中，其他属性不做更新，则NOT_NULL可以满足需求。
而若updateStrategy配置为IGNORED，则不会进行非空判断，会将实体对象中的全部属性如实组装到SQL中，这样，执行UPDATE时，可能就将一些不想更新的字段，设置为了NULL。
IGNORED：忽略校验。即，不做校验。实体对象中的全部字段，无论值是什么，都如实地被组装到SQL语句中（为NULL的字段在SQL语句中就组装为NULL）。NOT_NULL：非NULL校验。只会将非NULL的字段组装到SQL语句中NOT_EMPTY：非空校验。当有字段是字符串类型时，只组装非空字符串；对其他类型的字段，等同于NOT_NULLNEVER：不加入SQL。所有字段不加入到SQL语句tablePrefix：添加表名前缀
比如
mybatis-plus:
global-config:
db-config:
table-prefix: xx_
然后将MYSQL中的表做一下修改。但Java实体类保持不变（仍然为User）。
测试
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "黄");
Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);
System.out.println(count);
}
可以看到拼接出来的SQL，在表名前面添加了前缀
代码生成器
mp提供一个生成器，可快速生成Entity实体类，Mapper接口，Service，Controller等全套代码。
示例如下
public class GeneratorTest {
@Test
public void generate() {
AutoGenerator generator = new AutoGenerator();
// 全局配置
GlobalConfig config = new GlobalConfig();
String projectPath = System.getProperty("user.dir");
// 设置输出到的目录
config.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
config.setAuthor("yogurt");
// 生成结束后是否打开文件夹
config.setOpen(false);
// 全局配置添加到 generator 上
generator.setGlobalConfig(config);
// 数据源配置
DataSourceConfig dataSourceConfig = new DataSourceConfig();
dataSourceConfig.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai");
dataSourceConfig.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSourceConfig.setUsername("root");
dataSourceConfig.setPassword("root");
// 数据源配置添加到 generator
generator.setDataSource(dataSourceConfig);
// 包配置, 生成的代码放在哪个包下
PackageConfig packageConfig = new PackageConfig();
packageConfig.setParent("com.example.mp.generator");
// 包配置添加到 generator
generator.setPackageInfo(packageConfig);
// 策略配置
StrategyConfig strategyConfig = new StrategyConfig();
// 下划线驼峰命名转换
strategyConfig.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
strategyConfig.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
// 开启lombok
strategyConfig.setEntityLombokModel(true);
// 开启RestController
strategyConfig.setRestControllerStyle(true);
generator.setStrategy(strategyConfig);
generator.setTemplateEngine(new FreemarkerTemplateEngine());
// 开始生成
generator.execute();
}
}
运行后，可以看到生成了如下图所示的全套代码
高级功能
高级功能的演示需要用到一张新的表user2
DROP TABLE IF EXISTS user2;
CREATE TABLE user2 (
id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键id',
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
update_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
version INT(11) DEFAULT '1' COMMENT '版本',
deleted INT(1) DEFAULT '0' COMMENT '逻辑删除标识,0-未删除,1-已删除',
CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user2(id)
) ENGINE = INNODB CHARSET=UTF8;
INSERT INTO user2(id, name, age, email, manager_id, create_time)
VALUES
(1, '老板', 40 ,'boss@baomidou.com' ,NULL, '2021-03-28 13:12:40'),
(2, '王狗蛋', 40 ,'gd@baomidou.com' ,1, '2021-03-28 13:12:40'),
(3, '王鸡蛋', 40 ,'jd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(4, '王鸭蛋', 40 ,'yd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(5, '王猪蛋', 40 ,'zd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(6, '王软蛋', 40 ,'rd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(7, '王铁蛋', 40 ,'td@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40')
并创建对应的实体类User2
package com.example.mp.po;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User2 {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
private LocalDateTime updateTime;
private Integer version;
private Integer deleted;
}
以及Mapper接口
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User2;
public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> { }
逻辑删除
首先，为什么要有逻辑删除呢？直接删掉不行吗？当然可以，但日后若想要恢复，或者需要查看这些数据，就做不到了。逻辑删除是为了方便数据恢复，和保护数据本身价值的一种方案。
日常中，我们在电脑中删除一个文件后，也仅仅是把该文件放入了回收站，日后若有需要还能进行查看或恢复。当我们确定不再需要某个文件，可以将其从回收站中彻底删除。这也是类似的道理。
mp提供的逻辑删除实现起来非常简单
只需要在application.yml中进行逻辑删除的相关配置即可
mybatis-plus:
global-config:
db-config:
logic-delete-field: deleted # 全局逻辑删除的实体字段名
logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为1)
logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为0)
# 若逻辑已删除和未删除的值和默认值一样，则可以不配置这2项
测试代码
package com.example.mp;
import com.example.mp.mappers.User2Mapper;
import com.example.mp.po.User2;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LogicDeleteTest {
@Autowired
private User2Mapper mapper;
@Test
public void testLogicDel() {
int i = mapper.deleteById(6);
System.out.println("rowAffected = " + i);
}
}
结果
可以看到，发出的SQL不再是DELETE，而是UPDATE
此时我们再执行一次SELECT
@Test
public void testSelect() {
List<User2> users = mapper.selectList(null);
}
可以看到，发出的SQL语句，会自动在WHERE后面拼接逻辑未删除的条件。查询出来的结果中，没有了id为6的王软蛋。
若想要SELECT的列，不包括逻辑删除的那一列，则可以在实体类中通过@TableField进行配置
@TableField(select = false)
private Integer deleted;
可以看到下图的执行结果中，SELECT中已经不包含deleted这一列了
前面在application.yml中做的配置，是全局的。通常来说，对于多个表，我们也会统一逻辑删除字段的名称，统一逻辑已删除和未删除的值，所以全局配置即可。当然，若要对某些表进行单独配置，在实体类的对应字段上使用@TableLogic即可
@TableLogic(value = "0", delval = "1")
private Integer deleted;
小结
开启mp的逻辑删除后，会对SQL产生如下的影响
INSERT语句：没有影响
SELECT语句：追加WHERE条件，过滤掉已删除的数据
UPDATE语句：追加WHERE条件，防止更新到已删除的数据
DELETE语句：转变为UPDATE语句
注意，上述的影响，只针对mp自动注入的SQL生效。如果是自己手动添加的自定义SQL，则不会生效。比如
public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> {
@Select("select * from user2")
List<User2> selectRaw();
}
调用这个selectRaw，则mp的逻辑删除不会生效。面试宝典：https://www.yoodb.com
另，逻辑删除可在application.yml中进行全局配置，也可在实体类中用@TableLogic进行局部配置。
自动填充
表中常常会有“新增时间”，“修改时间”，“操作人” 等字段。比较原始的方式，是每次插入或更新时，手动进行设置。mp可以通过配置，对某些字段进行自动填充，食用示例如下
1. 在实体类中的某些字段上，通过@TableField设置自动填充
public class User2 {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT) // 插入时自动填充
private LocalDateTime createTime;
@TableField(fill = FieldFill.UPDATE) // 更新时自动填充
private LocalDateTime updateTime;
private Integer version;
private Integer deleted;
}
2. 实现自动填充处理器
package com.example.mp.component;
import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.LocalDateTime;
@Component //需要注册到Spring容器中
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
// 插入时自动填充
// 注意第二个参数要填写实体类中的字段名称，而不是表的列名称
strictFillStrategy(metaObject, "createTime", LocalDateTime::now);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
// 更新时自动填充
strictFillStrategy(metaObject, "updateTime", LocalDateTime::now);
}
}
测试
@Test
public void test() {
User2 user = new User2();
user.setId(8L);
user.setName("王一蛋");
user.setAge(29);
user.setEmail("yd@baomidou.com");
user.setManagerId(2L);
mapper.insert(user);
}
根据下图结果，可以看到对createTime进行了自动填充
注意，自动填充仅在该字段为空时会生效，若该字段不为空，则直接使用已有的值。如下
@Test
public void test() {
User2 user = new User2();
user.setId(8L);
user.setName("王一蛋");
user.setAge(29);
user.setEmail("yd@baomidou.com");
user.setManagerId(2L);
user.setCreateTime(LocalDateTime.of(2000,1,1,8,0,0));
mapper.insert(user);
}
更新时的自动填充，测试如下
@Test
public void test() {
User2 user = new User2();
user.setId(8L);
user.setName("王一蛋");
user.setAge(99);
mapper.updateById(user);
}
乐观锁插件
当出现并发操作时，需要确保各个用户对数据的操作不产生冲突，此时需要一种并发控制手段。悲观锁的方法是，在对数据库的一条记录进行修改时，先直接加锁（数据库的锁机制），锁定这条数据，然后再进行操作；而乐观锁，正如其名，它先假设不存在冲突情况，而在实际进行数据操作时，再检查是否冲突。乐观锁的一种通常实现是版本号，在MySQL中也有名为MVCC的基于版本号的并发事务控制。
在读多写少的场景下，乐观锁比较适用，能够减少加锁操作导致的性能开销，提高系统吞吐量。
在写多读少的场景下，悲观锁比较使用，否则会因为乐观锁不断失败重试，反而导致性能下降。
乐观锁的实现如下：
取出记录时，获取当前version
更新时，带上这个version
执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
如果oldVersion与数据库中的version不一致，就更新失败
这种思想和CAS（Compare And Swap）非常相似。
乐观锁的实现步骤如下
1. 配置乐观锁插件
package com.example.mp.config;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
/** 3.4.0以后的mp版本，推荐用如下的配置方式 **/
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
return interceptor;
}
/** 旧版mp可以采用如下方式。注意新旧版本中，新版的类，名称带有Inner, 旧版的不带, 不要配错了 **/
/*
@Bean
public OptimisticLockerInterceptor opLocker() {
return new OptimisticLockerInterceptor();
}
*/
}
2. 在实体类中表示版本的字段上添加注解@Version
@Data
public class User2 {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
private LocalDateTime updateTime;
@Version
private Integer version;
private Integer deleted;
}
测试代码
@Test
public void testOpLocker() {
int version = 1; // 假设这个version是先前查询时获得的
User2 user = new User2();
user.setId(8L);
user.setEmail("version@baomidou.com");
user.setVersion(version);
int i = mapper.updateById(user);
}
执行之前先看一下数据库的情况
根据下图执行结果，可以看到SQL语句中添加了version相关的操作
当UPDATE返回了1，表示影响行数为1，则更新成功。反之，由于WHERE后面的version与数据库中的不一致，匹配不到任何记录，则影响行数为0，表示更新失败。更新成功后，新的version会被封装回实体对象中。
实体类中version字段，类型只支持int，long，Date，Timestamp，LocalDateTime
注意，乐观锁插件仅支持**updateById(id)与update(entity, wrapper)方法**
注意：如果使用wrapper，则wrapper不能复用！示例如下
@Test
public void testOpLocker() {
User2 user = new User2();
user.setId(8L);
user.setVersion(1);
user.setAge(2);
// 第一次使用
LambdaQueryWrapper<User2> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User2::getName, "王一蛋");
mapper.update(user, wrapper);
// 第二次复用
user.setAge(3);
mapper.update(user, wrapper);
}
可以看到在第二次复用wrapper时，拼接出的SQL中，后面WHERE语句中出现了2次version，是有问题的。
性能分析插件
该插件会输出SQL语句的执行时间，以便做SQL语句的性能分析和调优。
注：3.2.0版本之后，mp自带的性能分析插件被官方移除了，而推荐食用第三方性能分析插件
食用步骤
1. 引入maven依赖
<dependency>
<groupId>p6spy</groupId>
<artifactId>p6spy</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>
2. 修改application.yml
spring:
datasource:
driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver #换成p6spy的驱动
url: jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai #url修改
username: root
password: root
3. 在src/main/resources资源目录下添加spy.properties
#spy.properties
#3.2.1以上使用
modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
# 真实JDBC driver , 多个以逗号分割,默认为空。由于上面设置了modulelist, 这里可以不用设置driverlist
#driverlist=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 自定义日志打印
logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger
#日志输出到控制台
appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger
#若要日志输出到文件, 把上面的appnder注释掉, 或者采用下面的appender, 再添加logfile配置
#不配置appender时, 默认是往文件进行输出的
#appender=com.p6spy.engine.spy.appender.FileLogger
#logfile=log.log
# 设置 p6spy driver 代理
deregisterdrivers=true
# 取消JDBC URL前缀
useprefix=true
# 配置记录 Log 例外,可去掉的结果集有error,info,batch,debug,statement,commit,rollback,result,resultset.
excludecategories=info,debug,result,commit,resultset
# 日期格式
dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
# 是否开启慢SQL记录
outagedetection=true
# 慢SQL记录标准 2 秒
outagedetectioninterval=2
# 执行时间设置, 只有超过这个执行时间的才进行记录, 默认值0, 单位毫秒
executionThreshold=10
随便运行一个测试用例，可以看到该SQL的执行时长被记录了下来
多租户SQL解析器
多租户的概念：多个用户共用一套系统，但他们的数据有需要相对的独立，保持一定的隔离性。
多租户的数据隔离一般有如下的方式：
不同租户使用不同的数据库服务器
优点是：不同租户有不同的独立数据库，有助于扩展，以及对不同租户提供更好的个性化，出现故障时恢复数据较为简单。
缺点是：增加了数据库数量，购置成本，维护成本更高
不同租户使用相同的数据库服务器，但使用不同的数据库（不同的schema）
优点是购置和维护成本低了一些，缺点是数据恢复较为困难，因为不同租户的数据都放在了一起
不同租户使用相同的数据库服务器，使用相同的数据库，共享数据表，在表中增加租户id来做区分
优点是，购置和维护成本最低，支持用户最多，缺点是隔离性最低，安全性最低。面试宝典：https://www.yoodb.com
食用实例如下
添加多租户拦截器配置。添加配置后，在执行CRUD的时候，会自动在SQL语句最后拼接租户id的条件
package com.example.mp.config;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TenantLineHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.TenantLineInnerInterceptor;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.expression.LongValue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new TenantLineInnerInterceptor(new TenantLineHandler() {
@Override
public Expression getTenantId() {
// 返回租户id的值, 这里固定写死为1
// 一般是从当前上下文中取出一个 租户id
return new LongValue(1);
}
/**
** 通常会将表示租户id的列名，需要排除租户id的表等信息，封装到一个配置类中（如TenantConfig）
**/
@Override
public String getTenantIdColumn() {
// 返回表中的表示租户id的列名
return "manager_id";
}
@Override
public boolean ignoreTable(String tableName) {
// 表名不为 user2 的表, 不拼接多租户条件
return !"user2".equals(tableName);
}
}));
// 如果用了分页插件注意先 add TenantLineInnerInterceptor 再 add PaginationInnerInterceptor
// 用了分页插件必须设置 MybatisConfiguration#useDeprecatedExecutor = false
return interceptor;
}
}
测试代码
@Test
public void testTenant() {
LambdaQueryWrapper<User2> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.likeRight(User2::getName, "王")
.select(User2::getName, User2::getAge, User2::getEmail, User2::getManagerId);
user2Mapper.selectList(wrapper);
}
动态表名SQL解析器
当数据量特别大的时候，我们通常会采用分库分表。这时，可能就会有多张表，其表结构相同，但表名不同。例如order_1，order_2，order_3，查询时，我们可能需要动态设置要查的表名。mp提供了动态表名SQL解析器，食用示例如下
先在mysql中拷贝一下user2表
配置动态表名拦截器
package com.example.mp.config;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TableNameHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.DynamicTableNameInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Random;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
DynamicTableNameInnerInterceptor dynamicTableNameInnerInterceptor = new DynamicTableNameInnerInterceptor();
HashMap<String, TableNameHandler> map = new HashMap<>();
// 对于user2表，进行动态表名设置
map.put("user2", (sql, tableName) -> {
String _ = "_";
int random = new Random().nextInt(2) + 1;
return tableName + _ + random; // 若返回null, 则不会进行动态表名替换, 还是会使用user2
});
dynamicTableNameInnerInterceptor.setTableNameHandlerMap(map);
interceptor.addInnerInterceptor(dynamicTableNameInnerInterceptor);
return interceptor;
}
}
测试
@Test
public void testDynamicTable() {
user2Mapper.selectList(null);
}
总结
条件构造器
AbstractWrapper中提供了多个方法用于构造SQL语句中的WHERE条件，而其子类QueryWrapper额外提供了select方法，可以只选取特定的列，子类UpdateWrapper额外提供了set方法，用于设置SQL中的SET语句。除了普通的Wrapper，还有基于lambda表达式的Wrapper，如LambdaQueryWrapper，LambdaUpdateWrapper，它们在构造WHERE条件时，直接以方法引用来指定WHERE条件中的列，比普通Wrapper通过字符串来指定要更加优雅。另，还有链式Wrapper，如LambdaQueryChainWrapper，它封装了BaseMapper，可以更方便地获取结果。条件构造器采用链式调用来拼接多个条件，条件之间默认以
AND连接当
AND或OR后面的条件需要被括号包裹时，将括号中的条件以lambda表达式形式，作为参数传入and()或or()
特别的，当()需要放在WHERE语句的最开头时，可以使用nested()方法
条件表达式时当需要传入自定义的SQL语句，或者需要调用数据库函数时，可用
apply()方法进行SQL拼接条件构造器中的各个方法可以通过一个
boolean类型的变量condition，来根据需要灵活拼接WHERE条件（仅当condition为true时会拼接SQL语句）使用lambda条件构造器，可以通过lambda表达式，直接使用实体类中的属性进行条件构造，比普通的条件构造器更加优雅。另外公众 号Java精选，回复java面试，获取面试资料。
若mp提供的方法不够用，可以通过自定义SQL（原生mybatis）的形式进行扩展开发
使用mp进行分页查询时，需要创建一个分页拦截器（Interceptor），注册到Spring容器中，随后查询时，通过传入一个分页对象（Page对象）进行查询即可。单表查询时，可以使用
BaseMapper提供的selectPage或selectMapsPage方法。复杂场景下（如多表联查），使用自定义SQL。AR模式可以直接通过操作实体类来操作数据库。让实体类继承自
Model即可
作者：yogurtzzz
https://juejin.cn/post/6961721367846715428
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