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码农UP2U

共 18022字，需浏览 37分钟

 ·

2021-08-31 03:29

早期文章



        MyBatis 是当前 Java 项目中使用非常常用的持久层框架，而 MyBatis-Plus 是 MyBatis 非常好的伴侣。MyBatis-Plus 的官网是 https://mp.baomidou.com/ 。其官网对于 MyBatis-Plus 的简介如下：

MyBatis-Plus (opens new window)（简称 MP）是一个 MyBatis (opens new window)的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。

        在 MP 的官网给出了非常有意思的愿景，如下：

愿景

我们的愿景是成为 MyBatis 最好的搭档，就像 魂斗罗 中的 1P、2P，基友搭配，效率翻倍。

        官网还有一个非常有趣的配图，配图如下：

93048c510786e77e721a28feb427985c.webp

        MP 的特性如下思维导图：（该思维导图通过 MP 的官网进行整理）

88b3bbb9a1172d26659c52f35aa7553c.webp


        本文整理了一些 MP 中经常会用到的用法。


一、引入 MyBatis-Plus 的依赖

        首先创建一个 SpringBoot 的项目，然后引入其依赖，依赖如下：

<!--mybatis-plus--><dependency>    <groupId>com.baomidou</groupId>    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>    <version>3.4.3.2</version></dependency>
<!--mysql依赖--><dependency>    <groupId>mysql</groupId>    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId></dependency>
<!--lombok用来简化实体类--><dependency>    <groupId>org.projectlombok</groupId>    <artifactId>lombok</artifactId>    <optional>true</optional></dependency>

        这里，引入了 MyBatis-Plus、MySQL 和 Lombok 几个依赖。MyBatis-Plus 是 MP 的依赖，mysql 是对 MySQL 数据库支持的依赖， Lombok 是用来简化开发的相关依赖。


        前面提到 MP 是 MyBatis 的增强插件，我们通过 jar 包的依赖可以看出，具体如下：

336c92866a86593af77ae729c3d4660a.webp


二、快速开始

        在 MP 的文档当中的 “快速开始” 下提供了测试用的 表结构 和 数据，代码如下：

DROP TABLE IF EXISTS user;
CREATE TABLE user(  id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '主键ID',  name VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',  age INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',  email VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',  PRIMARY KEY (id));
DELETE FROM user;
INSERT INTO user (id, name, age, email) VALUES(1, 'Jone', 18, 'test1@baomidou.com'),(2, 'Jack', 20, 'test2@baomidou.com'),(3, 'Tom', 28, 'test3@baomidou.com'),(4, 'Sandy', 21, 'test4@baomidou.com'),(5, 'Billie', 24, 'test5@baomidou.com');

        在 MP 的官网中，上面的表是建立在 H2 这个内存库中的，而我们这里使用的是 MySQL 数据库。

        我们创建一个 User 表对应的实体类 User.java，代码如下：

@Datapublic class User {    private Long id;    private String name;    private Integer age;    private String email;}

        接着，创建一个 User 实体类的对应的 Mapper，代码如下：

@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {}

        我本人喜欢使用 @Mapper 注解。


三、配置数据库连接

        在 application.yml 中配置数据库的连接，配置如下：

spring:  datasource:    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf8    username: root    password:
mybatis-plus:  configuration:    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl


四、MP 的常用用法

        上面就完成了准备的工作，接下来在测试类中，来介绍 MP 的常用用法

1. Select 的用法

        在 MP 的官网中给出了关于 select 查询的相关方法列表，列表如下：

// 根据 ID 查询T selectById(Serializable id);// 根据 entity 条件，查询一条记录T selectOne(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 查询（根据ID 批量查询）List<T> selectBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);// 根据 entity 条件，查询全部记录List<T> selectList(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);// 查询（根据 columnMap 条件）List<T> selectByMap(@Param(Constants.COLUMN_MAP) Map<String, Object> columnMap);// 根据 Wrapper 条件，查询全部记录List<Map<String, Object>> selectMaps(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);// 根据 Wrapper 条件，查询全部记录。注意：只返回第一个字段的值List<Object> selectObjs(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 entity 条件，查询全部记录（并翻页）IPage<T> selectPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);// 根据 Wrapper 条件，查询全部记录（并翻页）IPage<Map<String, Object>> selectMapsPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);// 根据 Wrapper 条件，查询总记录数Integer selectCount(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);

        这里先来介绍相对最简单的用法，selectList 方法的用法，代码如下：

@Testvoid selectList(){    List<User> users = userMapper.selectList(null);    users.forEach(System.out::println);}

        通过上面的代码，就查询出了 user 表中的全部记录，查看 console 中的输出日志，代码如下：

==>  Preparing: SELECT id,name,age,email FROM user ==> Parameters: <==    Columns: id, name, age, email<==        Row: 2, Jack, 20, test2@baomidou.com<==        Row: 3, Tom, 28, test3@baomidou.com<==        Row: 4, Sandy, 21, test4@baomidou.com<==        Row: 5, Billie, 24, test5@baomidou.com<==        Row: 1429818474686480386, ??, 20, test@qq.com<==        Row: 1429819050690265090, 李斯, 20, test@qq.com<==        Row: 1429824642158870530, 张三, 20, test@qq.com<==        Row: 1429824869062291457, 周星星, 20, test@qq.com<==        Row: 1430549049609277442, 周星星, 20, test@qq.com<==        Row: 1431465861985271810, 王五, 20, test@qq.com<==      Total: 10

        在 select 方法中有一个 Wrapper 的条件构造器，它提供了各种复杂的查询方法，比如常用的有 eq、in、like、between 等。这里给出几个例子，首先是关于 eq 的使用方法，代码如下：

@Testvoid testSelectEq(){    QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
    userQueryWrapper.eq("name", "tom");
    List<User> users = userMapper.selectList(userQueryWrapper);    users.forEach(System.out::println);}

        上面的代码是查询 name 字段为 tom 的记录。在来查看关于 like 的用法，代码如下：

@Testvoid testSelectLike(){    QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();    userQueryWrapper.like("name", "t");    List<User> users = userMapper.selectList(userQueryWrapper);    users.forEach(System.out::println);}

        上面的代码是查询 name 字段中包含 t 字符的记录，其 SQL 语句如下：

SELECT id,name,age,email FROM user WHERE name LIKE '%t%'

        MyBatis-Plus 为我们提供了 likeLeft 和 likeRight 的方法，表示其中的 % 在字符串的左侧或右侧。接着再来演示关于 between 的用法，代码如下：

@Testvoid testSelectBetween(){    QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();    userQueryWrapper.between("age", 21, 24);    List<User> users = userMapper.selectList(userQueryWrapper);    users.forEach(System.out::println);}

        上面的代码是查询 age 字段在 21 到 24 范围之内的。接着再介绍关于 order 的用法，代码如下：

@Testvoid testSelectOrder(){    QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();    userQueryWrapper.orderByDesc("id");    List<User> users = userMapper.selectList(userQueryWrapper);    users.forEach(System.out::println);}

        上面的代码是以 id 的倒序来进行查询显示，代码类似于 order by id desc 这样的形式。接着介绍一下如何使用 limit 来进行限制返回记录的条数，代码如下：

@Testvoid testSelectLimit(){    QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();    userQueryWrapper.last("limit 2");    List<User> users = userMapper.selectList(userQueryWrapper);    users.forEach(System.out::println);}

        在 MP 的 QueryWrapper 中并没有提供 limit 方法，而是使用 last 方法。

        上面整理的是关于 selectList 和 QueryWrapper 构造器的内容，对于查询而言，这两种方法用的较多。在 select 中除了可以传入 QueryWrapper 外，还可以传入 Map，只是方法不再使用 selectList，而是改用 selectByMap。这里就不再进行演示。

        在项目中，除了会用到条件查询外，更多的是使用 ID 进行查询，这里介绍两个关于查询 ID 的方法，分别是 selectById 和 selectBatchIds 两个方法。演示代码分别如下：

/** * 1个ID的批量查询 */@Testvoid testSelectId(){    User user = userMapper.selectById(1L);
    System.out.println(user);}
/** * 多个ID的批量查询 */@Testvoid testSelectBatchIds(){    List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));
    System.out.println(users);
    users.forEach(System.out::println);}

        上面的代码使用 selectById 查询了 ID 为 1 的记录，使用 selectBatchIds 查询了 ID 为 1、2、3 的记录。


2. 分页查询

        除了上面的查询外，通常我们在查询时会使用分页，分页功能是 MP 的一个插件功能，首先要配置插件，配置代码如下：

@Configurationpublic class MpConfig {    /**     * 分页插件     */    @Bean    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));        return interceptor;    }}

        进行配置，就可以进行分页查询，代码如下：

/** * 分页查询 */@Testvoid testSelectPage(){    Page<User> page = new Page<>(1, 3);    Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, null);    // 返回对象得到分页所有数据    // 总页数    long pages = userPage.getPages();    // 当前页    long current = userPage.getCurrent();    // 查询数据集合    List<User> records = userPage.getRecords();    // 表中的总记录数    long total = userPage.getTotal();    // 是否有下一页    boolean hasNext = userPage.hasNext();    // 是否有上一页    boolean hasPrevious = userPage.hasPrevious();
    records.forEach(System.out::println);
    System.out.println("总页数" + pages);    System.out.println("当前页" + current);    System.out.println("表中的总记录数" + total);    System.out.println("是否有下一页" + hasNext);    System.out.println("是否有上一页" + hasPrevious);}

        上面就是关于分页的代码，输出结果如下：

==>  Preparing: SELECT COUNT(*) FROM user==> Parameters: <==    Columns: COUNT(*)<==        Row: 5<==      Total: 1==>  Preparing: SELECT id,name,age,email FROM user LIMIT ?==> Parameters: 3(Long)<==    Columns: id, name, age, email<==        Row: 1, Jone, 18, test1@baomidou.com<==        Row: 2, Jack, 20, test2@baomidou.com<==        Row: 3, Tom, 28, test3@baomidou.com<==      Total: 3Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@2f651f93]User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com)User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com)User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com)总页数2当前页1表中的总记录数5是否有下一页true是否有上一页false


3. 插入记录

        关于插入相关一共有三方面的内容，分别是插入数据、主键生成和自动填充。

        先来进行一次简单的数据插入，代码如下：

/** * 添加 */@Testvoid testInsert(){    User user = new User();    user.setName("张三");    user.setAge(20);    user.setEmail("test@qq.com");
    int insert = userMapper.insert(user);
    System.out.println(insert);}

        通过 insert 方法就可以将创建的实体类插入，我们来看一下插入时的 SQL 语句，代码如下：

==>  Preparing: INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )==> Parameters: 1431985765138706433(Long), 张三(String), 20(Integer), test@qq.com(String)<==    Updates: 1

        可以看到，插入时的 ID 非常的长，因为 MP 默认生成的 ID 使用了雪花算法。


        这里，就引出了关于主键生成的内容。我们如何不使用雪花算法呢。我们的在建表的时候并没有给 id 设置 auto_increment，我们给 id 添加 auto_increment，然后修改实体类，在 id 属性上添加 @TableId(type = IdType.AUTO) 来改变生成 ID 的算法。修改上面的代码，如下：

/** * 添加 */@Testvoid testInsert(){    User user = new User();    user.setName("李斯");    user.setAge(20);    user.setEmail("test@qq.com");
    int insert = userMapper.insert(user);
    System.out.println(insert);}

        执行上面的代码，观察 SQL 的输出，代码如下：

==>  Preparing: INSERT INTO user ( name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ? )==> Parameters: 李斯(String), 20(Integer), test@qq.com(String)<==    Updates: 1

        可以看到上面的 SQL 语句中，在 insert 时并没有在显示的插入 id 了，打开数据库观察 id 的值，它是在上一条记录的 id 值上做了加 1 的操作。

        最后一个点是在表设计时应该有三个必备的字段，分别是 id、create_time 和 update_time，这个可以查看阿里的《Java 开发手册》，具体如下：

【强制】表必备三字段：id, create_time, update_time。 

说明：其中 id 必为主键，类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动式创建，后者过去分词表示被动式更新。

        那么，我们需要在 User 表中添加 create_time 和 update_time 两个字段，那么这两个字段可以在数据库中设置默认值，在做 insert 操作时给 create_time 和 update_time 赋值为当前时间，在做 update 操作时给 update_time 赋值为当前时间。

        虽然这样的方式可以，但是这样的作法并不推荐，推荐的做法是使用程序去控制，而不是数据库去控制。但是在每次进行插入的时候，都要手动给 create_time 和 update_time 进行赋值又显麻烦。MP 为我们提供了自动填充的功能，正好为我们解决了该问题。


        首先来修改 User 的实体类，修改后如下：

@Datapublic class User {    @TableId(type = IdType.AUTO)    private Long id;    private String name;    private Integer age;    private String email;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Date createTime;    @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)    private Date updateTime;}

        自动填充的需要创建一个实现了 MetaObjectHandler 接口的类，我们创建的类如下：

@Componentpublic class MyMpMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {    @Override    public void insertFill(MetaObject metaObject) {        this.setFieldValByName("createTime", new Date(), metaObject);        this.setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);    }
    @Override    public void updateFill(MetaObject metaObject) {        this.setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);    }}

        实现 MetaObjectHandler 需要具体实现其中的两个接口，分别是 insertFill 和 updateFill，它们分别是 插入时填充 和 修改时填充。我们再次修改我们的 testInsert 测试方法来进行测试，观察 SQL 输出如下：

==>  Preparing: INSERT INTO user ( name, age, email, create_time, update_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ? )==> Parameters: 赵高(String), 20(Integer), test@qq.com(String), 2021-08-29 22:48:00.132(Timestamp), 2021-08-29 22:48:00.132(Timestamp)<==    Updates: 1

        在修改代码时我将 name 设置为了 赵高，其余的并没有进行修改，而在 SQL 的输出中可以看到 MP 为我们自动填充了 create_time 和 update_time 两个字段。


4. 更新记录

        在更新记录时，也有两个知识点，第一个是使用 MP 的 updateById 方法来对记录进行更新，另外一个问题是通过 版本号（在 MP 中称为 乐观锁） 解决 ABA 的问题。

        首先来使用 updateById 进行更新，我们将数据表中 id 为 1 的 age 设置为 59 岁，代码如下：

/** * 修改 */@Testvoid testUpdate(){    User user = new User();
    user.setId(1L);    user.setAge(59);
    int i = userMapper.updateById(user);
    // 影响行数    System.out.println(i);}

        在数据表中进行查看，id 为 1 记录的 age 变成了 59。


        在某些情况下可能存在多个人同时操作一条记录，也可能一个人对同一条数据进行两次修改请求，因为某些情况第一个请求失败，而第二个请求成功了，失败的第一个请求再次重试时将第二个请求的修改覆盖掉了。这样是就有问题了。通常情况下，可以增加一个版本号，每次更新时比对一下版本号，如果版本号一样则更新（更新相关数据的同时，将版本号也自动增加），如果版本号不一致则不更新。在 MP 中称为 乐观锁。

        其实这点在阿里的《Java 开发手册》中也有提到，如下所示：

【强制】并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。要么在应用层加锁，要么在缓存加 锁，要么在数据库层使用乐观锁，使用 version 作为更新依据。

        使用乐观锁需要在表中增加一个版本号，比如 version，类型为 int，然后 version 的默认值给一个 1，当然也可以使用 insertFill 自动填充为 version 赋值为 1。然后修改实体类，修改后的实体类代码如下：

@Datapublic class User {    @TableId(type = IdType.AUTO)    private Long id;    private String name;    private Integer age;    private String email;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Date createTime;    @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)    private Date updateTime;
    @Version    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Integer version;}

        然后增加乐观锁插件的配置，乐观锁的配置和分页的配置在同一位置，代码如下：

@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {    MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();    interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));    interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());    return interceptor;}

        在修改记录前，需要先对记录进行查询，然后再进行修改，这点在阿里的《Java 开发手册》中也有提到，如下：

【强制】数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先 select，避免出现误删除，确认无 误才能执行更新语句。

        我们先来插入一条记录，让 version 有值之后进行测试。插入记录如下：

==>  Preparing: INSERT INTO user ( name, age, email, create_time, update_time, version ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ? )==> Parameters: 秦始皇(String), 20(Integer), test@qq.com(String), 2021-08-29 23:16:03.012(Timestamp), 2021-08-29 23:16:03.012(Timestamp), 1(Integer)<==    Updates: 1

        这里插入了一个 秦始皇，查看数据库中的数据，如下图：

1a59ce95093b81382111ffade15724f9.webp

        这里，我们来模拟一下 version 的使用，我们修改 秦始皇 的年龄，代码如下：

/** * 测试乐观锁 */@Testvoid testUpdateVersion(){    // 根据ID进行查询    User user = userMapper.selectById(1431985765138706436L);
    User user1 = userMapper.selectById(1431985765138706436L);    // 修改    user.setAge(1000);
    user1.setAge(2000);
    // 不需要手动setVersion(user.getVersion() + 1);    userMapper.updateById(user);
    userMapper.updateById(user1);}

       我们来看一下 SQL 的输出，代码如下：

==>  Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version FROM user WHERE id=?==> Parameters: 1431985765138706436(Long)<==    Columns: id, name, age, email, create_time, update_time, version<==        Row: 1431985765138706436, 秦始皇, 20, test@qq.com, 2021-08-29 23:16:03, 2021-08-29 23:16:03, 1<==      Total: 1
==>  Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version FROM user WHERE id=?==> Parameters: 1431985765138706436(Long)<==    Columns: id, name, age, email, create_time, update_time, version<==        Row: 1431985765138706436, 秦始皇, 20, test@qq.com, 2021-08-29 23:16:03, 2021-08-29 23:16:03, 1<==      Total: 1
==>  Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=?, create_time=?, update_time=?, version=? WHERE id=? AND version=?==> Parameters: 秦始皇(String), 1000(Integer), test@qq.com(String), 2021-08-29 23:16:03.0(Timestamp), 2021-08-29 23:19:17.954(Timestamp), 2(Integer), 1431985765138706436(Long), 1(Integer)<==    Updates: 1
==>  Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=?, create_time=?, update_time=?, version=? WHERE id=? AND version=?==> Parameters: 秦始皇(String), 2000(Integer), test@qq.com(String), 2021-08-29 23:16:03.0(Timestamp), 2021-08-29 23:19:17.983(Timestamp), 2(Integer), 1431985765138706436(Long), 1(Integer)<==    Updates: 0

        代码中查询了两次，第一次设置秦始皇的年龄为 1000，后来第二个人设置秦始皇的年龄为 2000，但是在第一次 updateById 后 version 的版本后被修改了，因此第二次 updateById 时发现版本号被改变了，那么就不再更新了。


5. 删除记录

        删除操作通常分为物理删除和逻辑删除，物理删除表示记录被直接删掉了，而逻辑删除则表示记录被做了删除标记，实际还是存在的。

        先来看看物理删除，代码如下：

/** * 物理删除 */@Testvoid testDelete(){    int i = userMapper.deleteById(1431985765138706436L);
    System.out.println(i);}

        这里通过 deleteById 将指定 id 的记录进行了删除。来看一下 SQL 语句，代码如下：

==>  Preparing: DELETE FROM user WHERE id=?==> Parameters: 1431985765138706436(Long)<==    Updates: 1


        接着，我们来进行逻辑删除，逻辑删除同样需要在数据表中增加一个标志位，比如 deleted，在 MP 中，默认 0 为未删除，1 为已删除。这里我们在添加字段时给一个默认值为 0，同样也可以使用 insertFill 自动填充时赋值为 0。


        添加字段后，修改实体类，修改后的实体类如下：

@Datapublic class User {    @TableId(type = IdType.AUTO)    private Long id;    private String name;    private Integer age;    private String email;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Date createTime;    @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)    private Date updateTime;
    @Version    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Integer version;
    @TableLogic    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)    private Integer deleted;}

        然后写逻辑删除的代码，代码如下：

/** * 逻辑删除 */@Testvoid testDeleteLogic(){    int i = userMapper.deleteById(1431985765138706435L);    System.out.println(i);}

        看起来和物理删除的代码相同，但是观察 SQL 语句的输出，代码如下：

==>  Preparing: UPDATE user SET deleted=1 WHERE id=? AND deleted=0==> Parameters: 1431985765138706435(Long)<==    Updates: 1

        可以看到，逻辑删除实际上是对 deleted 字段的 update 操作。然后，我们执行最上面的查询操作（即：selectList 方法），查看执行的 SQL 输出，代码如下：

==>  Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version,deleted FROM user WHERE deleted=0

        可以看到，在我们使用了逻辑删除后，调用 MP 的查询方法时，会默认的在 SQL 语句中加入 deleted = 0 的条件。


五、总结

        本篇内容整理了 MyBatis-Plus 的常用用法，其中涉及到了 自动填充、分页、乐观锁 和 逻辑删除 的内容。期间还涉及到了阿里的《Java 开发手册》中的内容。想必这些内容也都是实际项目中经常用到的功能，希望可以对大家有所帮助。觉得有用就点个“在看”吧！！


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