Mybatis进阶01-MybatisPlus

2023-10-12 14:22:52

Mybatis进阶01-MybatisPlus

1.MybatisPlus核心功能

代码生成器。
BaseMapper封装CRUD操作。
Wrapper查询条件构造器。
分页插件。
自定义ID生成器。

2.MybatisPlus快速入门

创建数据库，执行官网提供的SQL脚本。

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');

导入依赖。

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!-- 包含mybaits和mybatis+spring的整个包 -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.4.3</version>
    </dependency>
</dependencies>

yaml配置。
数据库连接配置。

spring:
  datasource:
    #driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
    url: jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/springboot?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: 123456

配置控制台输出执行的SQL。

控制spring日志输出。

logging:
  level:
    # 配置输出执行的SQL
    com.my.mybatisplus.demo01.dao: DEBUG

通过Mybatis日志输出。

# 使用mybatis默认的日志输出(StdOutImpl)打印SQL
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

Java代码。

User实体类。

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

Dao接口。

@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}

测试用例。

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

3.插入数据

插入数据测试用例。

@Test
void testInsert() {
    // 插入时，id为null，会自动生成id
    User user = new User();
    user.setName("tom");
    user.setAge(10);
    user.setEmail("tom@qq.com");

    int insert = userMapper.insert(user);
    System.out.println(insert);
    System.out.println(user);
}

插入数据时Id生成策略。
1. 自增。@TableId(type = IdType.AUTO)表示注解自增，需要数据库将id设置为自增，否则报错。
2. 默认。@TableId(type = IdType.NONE)表示不设置主键类型。如果传入了主键id，就使用INPUT；没有传入，主键类型为NULL，就使用ASSIGN_ID雪花算法生成。
3. 手动输入。@TableId(type = IdType.INPUT)，需要手动输入主键id。
4. 雪花算法。@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)，通过雪花算法分配id，主键类型为String或者Number。
5. UUID。@TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)，分配UUID，主键类型为String。
6. 其他方式。通过Redis、Zookeeper生成全局唯一Id，待实践......

4.雪花算法

通过雪花算法会生成一个自增的64位的Long型Id。
64位的雪花算法有4部分组成。1 bit不用，为0；41 bit作为毫秒数；10 bit为工作机器id，5 bit是机房id，5 bit是机器id；12 bit为序列化，表示某个机房某台机器上这一毫秒内可以有4096个不同Id。
第一部分。二进制里的数字第一个bit如果是1，那么这个数字为负数，所以第一个bit统一都是0。
第二部分。41 bit的毫秒数。
第三部分。10 bit为工作机器id。其中5 bit是机房id，5 bit是机器id。
第四部分。12 bit用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，也就是说同一毫秒内可以产生4096个不同的Id。
雪花算法Java代码。

public class IdWorker {
 
	//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
 
	//机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
	private long workerId;
	//机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
	private long datacenterId;
	//代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
	private long sequence;
	//设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
	private long twepoch = 1585644268888L;
	//5位的机器id
	private long workerIdBits = 5L;
	//5位的机房id
	private long datacenterIdBits = 5L;
	//每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
	private long sequenceBits = 12L;
	// 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
	private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
	// 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
	private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 
	private long workerIdShift = sequenceBits;
	private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
	private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
	private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
	//记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
	private long lastTimestamp = -1L;
	public long getWorkerId(){
		return workerId;
	}
	public long getDatacenterId() {
		return datacenterId;
	}
	public long getTimestamp() {
		return System.currentTimeMillis();
	}
 
 
 
	public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
 
		// 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
		if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
		}
 
		if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
 
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
		}
		this.workerId = workerId;
		this.datacenterId = datacenterId;
		this.sequence = sequence;
	}
 
	// 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
	public synchronized long nextId() {
		// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
		long timestamp = timeGen();
		if (timestamp < lastTimestamp) {
 
			System.err.printf(
					"clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
			throw new RuntimeException(
					String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
							lastTimestamp - timestamp));
		}
 
		// 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
		// 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
		if (lastTimestamp == timestamp) {
 
			// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
			//这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
			sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
			//当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
			if (sequence == 0) {
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
			}
 
		} else {
			sequence = 0;
		}
		// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
		lastTimestamp = timestamp;
		// 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
		// 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
		// 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
		return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
				(datacenterId << datacenterIdShift) |
				(workerId << workerIdShift) | sequence;
	}
 
	/**
	 * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
	 * @param lastTimestamp
	 * @return
	 */
	private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
 
		long timestamp = timeGen();
 
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}
	//获取当前时间戳
	private long timeGen(){
		return System.currentTimeMillis();
	}
 
	/**
	 *  main 测试类
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
		for (int i = 0; i < 100; i++) {
			System.out.println(worker.nextId());
		}
	}
}

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3.插入数据

4.雪花算法

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