MyBatis Plus 看这篇就够了,一发便入魂!
作者:yogurtzzz
juejin.cn/post/6961721367846715428
mybatis-plus是一款Mybatis增强工具,用于简化开发,提高效率。下文使用缩写mp来简化表示mybatis-plus,本文主要介绍mp搭配SpringBoot的使用。
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
创建一个SpringBoot项目
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>
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
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;
}
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> { }
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.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mp.mappers")
public class MybatisPlusApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
}
}
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')
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);
}
复制代码
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
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> {
}
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 { }
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);
}
}
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BETWEENnotBetween
like
: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%'
isNull
isNotNull
in
and
: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);
}
复制代码
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);
}
复制代码
<!-- 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
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 **/
}
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);
}
结果
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)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);
}
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
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_NULL
NEVER
: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')
复制代码
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;
复制代码
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。
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
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;
}
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
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();
}
*/
}
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
引入maven依赖
<dependency>
<groupId>p6spy</groupId>
<artifactId>p6spy</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>
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
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
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
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