MyBatis-Plus,看这一篇就够了!

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 Spring Boot 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

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
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4.创建一个实体类
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5.创建一个mapper接口
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6.在SpringBoot启动类上配置mapper接口的扫描路径
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7.在数据库中创建表
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8.编写一个SpringBoot测试类
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准备工作完成,数据库情况如下:
项目目录如下:
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运行测试类
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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。
  1. 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
  2. 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。
  3. 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 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 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 wrapper) 根据条件构造器wrapper进行查询

  • update(T entity, Wrapper 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
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  • 进行数据统计
    比如
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  • 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
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    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
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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
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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
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3.测试代码
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4.结果
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另,IService也支持链式调用,代码写起来非常简洁,查询示例如下
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更新示例如下
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删除示例如下
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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

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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BETWEEN
  • notBetween
  • 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AND
  • or:SQL连接符OR
  • apply: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
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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
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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
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运行下面的测试代码
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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
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@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
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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
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测试如下
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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
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allEq方法
allEq方法传入一个map,用来做等值匹配
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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
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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
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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)

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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
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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
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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
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  • update(T entity, Wrapper wrapper)
    根据实体entity和条件构造器wrapper进行更新,示例如下
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    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
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    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
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执行结果
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再额外演示一下,链式lambda条件构造器的使用
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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
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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 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
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xml方式
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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
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若有多个地方存放mapper,则用数组形式进行配置
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测试代码如下
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结果
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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
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xml方式
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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
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  2. 执行分页查询
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  3. 结果
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  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
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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
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  2. 执行查询
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  3. 结果
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    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

  1. 让实体类User继承自Model
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  2. 直接调用实体对象上的方法
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  3. 结果
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    其他示例
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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
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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。
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测试
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结果
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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)
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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
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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
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可以看到拼接出来的SQL,在表名前面添加了前缀
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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
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高级功能

高级功能的演示需要用到一张新的表user2
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并创建对应的实体类User2
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以及Mapper接口
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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
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测试代码
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结果
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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
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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
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可以看到下图的执行结果中,SELECT中已经不包含deleted这一列了
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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
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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
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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

  1. 在实体类中的某些字段上,通过@TableField设置自动填充
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  2. 实现自动填充处理器
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    测试
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    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

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更新时的自动填充,测试如下
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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:

  1. 取出记录时,获取当前version

  2. 更新时,带上这个version

  3. 执行更新时, set version = newVersion where version = oldVersion

  4. 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
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  2. 在实体类中表示版本的字段上添加注解@Version
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测试代码
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执行之前先看一下数据库的情况
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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
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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
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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
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  2. 修改application.yml
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  3. 在src/main/resources资源目录下添加spy.properties
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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
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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
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配置动态表名拦截器
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测试
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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

链接:juejin.cn/post/6961721367846715428

上一篇:2021-09-13


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