Mybatis-plus
快速入门
首先 先导入包
<dependencies>
<!-- 数据库驱动-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!-- 工具包 可以帮助生成get set 之类的-->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<!-- mybatis-plus-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.0.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
如果导入mybatis-plus是3.0.7版本以上的需要导入
<!-- 3.0.7版本移除 对 mybatis-plus-generator 包的依赖,自己按需引入，尽在还需要导入模板依赖，-->
<dependency>
<groupId>org.apache.velocity</groupId>
<artifactId>velocity-engine-core</artifactId>
<version>2.0</version>
</dependency>
导入数据库的数据
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)
);
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');
配置 配置文件
spring:
datasource:
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis-plus?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
这样准备工作就完成了
上代码
创建一个对象 对应数据库中的表
import lombok.Data;
@Data
public class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
}
Mapper文件
我们只需要继承BaseMappe 在BaseMappe里面 他帮我们实现了大部分的CRUD 不需要我们再写了
在这里可以看见我们只继承了BaseMappe 别的什么都没写
@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}
启动类
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.bbaa.mapper")
public class MybatisPiusDemo01Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MybatisPiusDemo01Application.class, args);
}
}
测试
@SpringBootTest
class MybatisPiusDemo01ApplicationTests {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
void contextLoads() {
}
@Test
public void test1(){
//UserMapper 中的 selectList() 方法的参数为 MP 内置的条件封装器 Wrapper，所以不填写就是无任何条件
List<User> users = userMapper.selectList(null);
users.forEach(System.out::println);
}
}
结果
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)
User(id=4, name=Sandy, age=21, email=test4@baomidou.com)
User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com)
配置日志
配置日志只需要在配置文件中加上就可以了
#配置日志
mybatis-plus:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
Creating a new SqlSession
SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@7a4d582c] was not registered for synchronization because synchronization is not active
JDBC Connection [HikariProxyConnection@1775488894 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@3a3ed300] will not be managed by Spring
==> Preparing: SELECT id,name,age,email FROM user
==> Parameters:
<== 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
<== Row: 4, Sandy, 21, test4@baomidou.com
<== Row: 5, Billie, 24, test5@baomidou.com
<== Total: 5
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@7a4d582c]
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)
User(id=4, name=Sandy, age=21, email=test4@baomidou.com)
User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com)
CRUD扩展
select查询
根据id查询单条数据
public void testOptimisticLocker(){
//因为id是long类型的 所以数字后面加上了L
User user = userMapper.selectById(1L);
System.out.println(user);
}
User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
查询多条数据
@Test
public void testselect(){
//selectBatchIds需要传入的是list集合
List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));
users.forEach(System.out::println);
}
User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
条件查询之 map
//条件查询 map
@Test
public void selectByMap(){
HashMap<String ,Object> map = new HashMap<>();
//放入自定义条件 比如：我要查询 年龄为20用户的信息
map.put("age",20);
List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
users.forEach(System.out::println);
}
User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=4, name=Sandy, age=20, email=test4@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=7, name=ww, age=20, email=ava@qq.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
分页
在page对象中 对分页的常用操作 都有
总数，上一页，下一页,排序 等等…
//分页
@Test
public void testpage(){
//参数一：第几页
// 参数二：每页显示的条数
Page<User> userPage = new Page<>(1,5);
//参数一：页查询条件（可以为 RowBounds.DEFAULT）
//参数二：实体对象封装操作类（可以为 null）
Page<User> userPage1 = userMapper.selectPage(userPage, null);
//打赢
userPage1.getRecords().forEach(System.out::println);
}
User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=4, name=Sandy, age=20, email=test4@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1)
insert插入
@Test
public void insert(){
//创建user
User user = new User();
user.setName("zs");
user.setAge(20);
user.setEmail("aaa@qq.com");
//添加
int insert = userMapper.insert(user);
//打印
System.out.println(insert);
System.out.println(user);
}
JDBC Connection [HikariProxyConnection@1357597228 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@1a256d80] will not be managed by Spring
==> Preparing: INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
==> Parameters: 1401036342073540610(Long), zs(String), 20(Integer), aaa@qq.com(String)
<== Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@35c9a231]
1
User(id=1401036342073540610, name=zs, age=20, email=aaa@qq.com)
从代码中可以看出我们没有添加id 但在控制台输出 却有一个id 1401036342073540610 并且user中 也存在了id
这说明 userMapper.insert(user) 不仅帮我们创建了全局唯一id 而且还把id的值给了user对象
主键生成策略
分布式系统唯一id生成策略 ：https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html
雪花算法：
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。具体实现的代码可以参看https://github.com/twitter/snowflake。雪花算法支持的TPS可以达到419万左右（2^22*1000）。
雪花算法在工程实现上有单机版本和分布式版本。单机版本如下，分布式版本可以参看美团leaf算法：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
@Data
public class User {
//对应数据库中的组件 （uuid,自增id,雪花算法，redis，zookeeper）
//如果是用的自增 数据库中的id也必须设置为自增
@TableId(type = IdType.ID_WORKER)
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
}
public enum IdType {
/**
* 数据库ID自增
*/
AUTO(0),
/**
* 该类型为未设置主键类型(注解里等于跟随全局,全局里约等于 INPUT)
*/
NONE(1),
/**
* 用户输入ID
* <p>该类型可以通过自己注册自动填充插件进行填充</p>
*/
INPUT(2),
/* 以下3种类型、只有当插入对象ID 为空，才自动填充。 */
/**
* 分配ID (主键类型为number或string）,
* 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(雪花算法)
*
* @since 3.3.0
*/
ASSIGN_ID(3),
/**
* 分配UUID (主键类型为 string)
* 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(UUID.replace("-",""))
*/
ASSIGN_UUID(4),
/**
* @deprecated 3.3.0 please use {@link #ASSIGN_ID}
*/
@Deprecated
ID_WORKER(3),
/**
* @deprecated 3.3.0 please use {@link #ASSIGN_ID}
*/
@Deprecated
ID_WORKER_STR(3),
/**
* @deprecated 3.3.0 please use {@link #ASSIGN_UUID}
*/
@Deprecated
UUID(4);
private final int key;
IdType(int key) {
this.key = key;
}
}
更新（修改 updata）
@Test
public void updata(){
User user = new User();
user.setId(6L);//因为是long类型的 所以结尾要加上 L
user.setName("ls");
user.setAge(30);
user.setEmail("bbb@qq.com");
//修改
//int updateById(@Param("et") T entity);
//传入的参数是一个对象 而不是id
int i = userMapper.updateById(user);
//打印
System.out.println(i);
System.out.println(user);
}
修改前
修改后
结果
JDBC Connection [HikariProxyConnection@438660480 wrapping com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl@3069a360] will not be managed by Spring
==> Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=? WHERE id=?
==> Parameters: ls(String), 30(Integer), bbb@qq.com(String), 6(Long)
<== Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@5626d18c]
//受影响的行数
1
//user
User(id=6, name=ls, age=30, email=bbb@qq.com)
在控制台可以看出 我们修改了id为6 的用户信息
自动填充（比如：时间）
我们先在数据库中 创建两个字段 create_time 创建时间 ，update_time修改时间
把user类中 添加两个属性
private Data createTime;
private Data updateTime;
怎么实现自动插入和更新时间呢？
/**
* 插入时填充字段
*/
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private LocalDateTime createTime;
/**
* 更新时填充字段
*/
@TableField(fill = FieldFill.UPDATE)
private LocalDateTime updateTime;
编写处理器来处理这个注解
在官网上有教程 ： https://mp.baomidou.com/guide/auto-fill-metainfo.html
@Slf4j//日志
@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
//插入时候的填充策略
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
log.info("插入时候的填充策略");
//这里LocalDateTime 是要和属性的类型对应
this.strictInsertFill(metaObject, "createTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
this.strictInsertFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
}
//更新时候的填充策略
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
log.info("更新时候的填充策略");
this.strictUpdateFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
}
}
@TableField
/**
* 字段自动填充策略
*/
FieldFill fill() default FieldFill.DEFAULT;
//FieldFill类
public enum FieldFill {
/**
* 默认不处理
*/
DEFAULT,
/**
* 插入时填充字段
*/
INSERT,
/**
* 更新时填充字段
*/
UPDATE,
/**
* 插入和更新时填充字段
*/
INSERT_UPDATE
}
乐观锁
乐观锁：它总会认为不会出现问题，无论去干什么都不会上锁，如果出现了问题，会再次更新值测试
悲观锁：与乐观锁相反 干什么都要上锁 再去操作
举例
有A B两个人同时在修改系统
当前这个系统的版本 version = 1.0 版本
A 在修改系统以后需要在版本改为1.1
updata user set name = 'zs',version = version + 0.1 where id = 10 and version = 1.0
B也在修改系统
updata user set name = 'zs',version = version + 0.1 where id = 10 and version = 1.0
这个时候 A先完成 把系统升级为version = 1.1版本了 B修改就失败了 B只有重新去获取当前版本的值来查询修改
实战
现在数据库中添加 version字段
实体类添加字段
//版本号
@Version//乐观锁
private Double version;
测试乐观锁成功的情况
//测试乐观锁成功的情况
@Test
public void testOptimisticLocker(){
//查询用户信息
User user = userMapper.selectById(6L);
//修改用户信息
user.setName("zs");
user.setAge(40);
//执行修改操作
userMapper.updateById(user);
}
结果
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version FROM user WHERE id=?
==> Parameters: 6(Long)
<== Columns: id, name, age, email, create_time, update_time, version
<== Row: 6, ls, 30, bbb@qq.com, 2021-06-05 13:46:12, 2021-06-05 13:46:12, 1.00
<== Total: 1
//在这里WHERE id=? AND version=? 可以看出判断了版本号是否是1.0版本
==> Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=?, create_time=?, update_time=?, version=? WHERE id=? AND version=?
==> Parameters: zs(String), 40(Integer), bbb@qq.com(String), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 1.0(Double), 6(Long), 1(Integer)
<== Updates: 1
测试乐观锁失败的情况
//测试乐观锁失败的情况
@Test
public void testOptimisticLocker2(){
//查询用户信息
User user = userMapper.selectById(6L);
User user2 = userMapper.selectById(6L);
//A：修改用户信息
user.setName("zs");
user.setAge(40);
//B：修改用户信息
user2.setName("kk");
user2.setAge(30);
//执行修改操作
userMapper.updateById(user2);
//如果没有乐观锁的情况下 下面的这一条数据会把上面的数据给覆盖
userMapper.updateById(user);
}
结果
//user的
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version FROM user WHERE id=?
==> Parameters: 6(Long)
<== Columns: id, name, age, email, create_time, update_time, version
<== Row: 6, zs, 40, bbb@qq.com, 2021-06-05 13:46:12, 2021-06-05 13:46:12, 1
<== Total: 1
//user2的
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version FROM user WHERE id=?
==> Parameters: 6(Long)
<== Columns: id, name, age, email, create_time, update_time, version
<== Row: 6, zs, 40, bbb@qq.com, 2021-06-05 13:46:12, 2021-06-05 13:46:12, 1
<== Total: 1
//编译时 user2的
==> Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=?, create_time=?, update_time=?, version=? WHERE id=? AND version=?
==> Parameters: kk(String), 30(Integer), bbb@qq.com(String), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 2(Integer), 6(Long), 1(Integer)
<== Updates: 1
//编译时 user的
==> Preparing: UPDATE user SET name=?, age=?, email=?, create_time=?, update_time=?, version=? WHERE id=? AND version=?
==> Parameters: zs(String), 40(Integer), bbb@qq.com(String), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 2021-06-05T13:46:12(LocalDateTime), 2(Integer), 6(Long), 1(Integer)
//影响的行数 0 说明添加失败
<== Updates: 0
删除操作
删除单条数据 根据id
//删除
//删除单条数据 根据id
//条件查询 map
@Test
public void deleteById(){
int i = userMapper.deleteById(6L);
System.out.println(i);
}
==> Preparing: DELETE FROM user WHERE id=?
==> Parameters: 6(Long)
<== Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@73971965]
1
其他操作其实和select里面的操作一样
逻辑删除
物理删除：直接把数据库中的数据给删除
逻辑删除：在数据库中没有移除数据，只是让用户不再查询到 通过一个变量让数据失效 delete = 0 -> delete = 1
在一些网站上管理员可以查看被删除的数据 这些就是通过逻辑删除
逻辑删除可以防止数据的丢失 类似于回收站
我们现在数据库中添加 deletes字段 注意 不要使用delete当做字段名 会出错 关键词
给user对象添加 deletes属性
@TableLogic//逻辑删除
private Integer deletes;
在配置文件中 添加逻辑删除的配置
mybatis-plus:
#逻辑删除
global-config:
db-config:
logic-delete-field: flag # 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置@TableLogic)
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)
测试
//逻辑删除
@Test
public void testdelete(){
int i = userMapper.deleteById(9L);
System.out.println(i);
}
==> Preparing: UPDATE user SET deletes=1 WHERE id=? AND deletes=0 //这里加上了一个条件 deletes=0 代表这条数据是没有被删除过的
==> Parameters: 9(Long)
<== Updates: 1
//受影响的行数
1
在这里我们可以看出 调用的其实是update方法
数据库中数据没有被删除 但delete被修改为1
我们再进行查询 看看是否还可以被查询出来
User user = userMapper.selectById(9L);
System.out.println(user);
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version,deletes FROM user WHERE id=? AND deletes=0
==> Parameters: 9(Long)
<== Total: 0 //0条数据
可以看出 是没有被查询出来的 因为在判断条件中 添加了deletes=0
性能分析插件
这个可以帮助我们测试sql运行的时间
在3.3.2版本以后 官方删除了性能分析插件
感兴趣的小伙伴可以百度查看
Wrapper条件构造器
警告:
不支持以及不赞成在 RPC 调用中把 Wrapper 进行传输
- wrapper 很重
- 传输 wrapper 可以类比为你的 controller 用 map 接收值(开发一时爽,维护火葬场)
- 正确的 RPC 调用姿势是写一个 DTO 进行传输,被调用方再根据 DTO 执行相应的操作
- 拒绝接受任何关于 RPC 传输 Wrapper 报错相关的 issue 甚至 pr
QueryWrapper(LambdaQueryWrapper) 和 UpdateWrapper(LambdaUpdateWrapper) 的父类
用于生成 sql 的 where 条件, entity 属性也用于生成 sql 的 where 条件
测试一：查询姓名不为null 并且 年龄大于或等于20岁的人
@Test
public void test(){
//设置条件查询 查询一般使用QueryWrapper对象
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
//isNotNull("name")---sql语句里面--->name is not null
wrapper.isNotNull("name")//name不为null
//ge("age", 18)---sql语句里面--->age >= 18
.ge("age",20);//age大于或者等于20岁
userMapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println);
}
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,version,deletes FROM user WHERE deletes=0 AND (name IS NOT NULL AND age >= ?)
==> Parameters: 20(Integer)
User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1, deletes=0)
User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1, deletes=0)
User(id=4, name=Sandy, age=20, email=test4@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1, deletes=0)
User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com, createTime=2021-06-05T13:46:12, updateTime=2021-06-05T13:46:12, version=1, deletes=0)
User(id=10, name=ww, age=23, email=ava@qq.com, createTime=2021-06-06T10:24:07, updateTime=2021-06-06T10:24:07, version=1, deletes=0)
测试二：查询姓名为ww的人
@Test
public void test2(){
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
//eq：eq("name", "老王")---sql语句里面--->name = '老王'
wrapper.eq("name","ww");//姓名为ww
userMapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println);
}
测试三：插叙年龄在id>4的
@Test
public void test3(){
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
//字段 IN ( sql语句 )
//例: inSql("age", "1,2,3,4,5,6")--->age in (1,2,3,4,5,6)
//例: inSql("id", "select id from table where id > 4")--->id in (select id from table where id > 4)
wrapper.inSql("id","select id from user where id >4");//重点
userMapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println);
}
代码生成器
导入包
<!-- 3.0.3 版本移除 需自己引入，添加 模板引擎 依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.velocity</groupId>
<artifactId>velocity-engine-core</artifactId>
<version>2.0</version>
</dependency>
<!-- 添加 代码生成器 依赖-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
配置的代码
package com.jiang;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.FieldFill;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.AutoGenerator;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.DataSourceConfig;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.GlobalConfig;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.PackageConfig;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.StrategyConfig;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.po.TableFill;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.rules.DateType;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.config.rules.NamingStrategy;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.ArrayList;
@SpringBootTest
public class DMcode {
public static void main(String[] args) {
// 代码生成器
AutoGenerator mpg = new AutoGenerator();
// 全局配置
GlobalConfig gc = new GlobalConfig();
//获取到用户当前的目录
String projectPath = System.getProperty("user.dir");
//生成的地址
gc.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
//生成作者信息
gc.setAuthor("jiang");
//是否打开文件夹
gc.setOpen(false);
//是否覆盖之前生成的文件
gc.setFileOverride(false);
//默认的初始算法 id
gc.setIdType(IdType.ID_WORKER);
//配置日期的类型
// gc.setDateType(DateType.ONLY_DATE);
// gc.setSwagger2(true); 是否配置swagger文档
//全局配置放在代码生成器中
mpg.setGlobalConfig(gc);
//设置数据源
DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig();
dsc.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis-plus?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false");
dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dsc.setUsername("root");
dsc.setPassword("root");
//数据库类型 mysql
dsc.setDbType(DbType.MYSQL);
mpg.setDataSource(dsc);
// 包配置
PackageConfig pc = new PackageConfig();
//模块名
pc.setModuleName("plus");
//在哪个包下面生成模块
pc.setParent("com.jiang.demo");
//实体类的名字
pc.setEntity("pojo");
//mapper类
pc.setMapper("mapper");
//设置为servic层的名称
pc.setService("service");
//设置controller层名称
pc.setController("controller");
mpg.setPackageInfo(pc);
// 策略配置
StrategyConfig strategy = new StrategyConfig();
//设置映射的表名
strategy.setInclude("user");
//设置包命名的规则 下划线转驼峰命名
strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
//数据库字段命名的规则 下划线转驼峰命名
strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
//自动生成lombok 链式编程
strategy.setEntityLombokModel(true);
//设置逻辑删除
strategy.setLogicDeleteFieldName("deletes");
//设置自动填充字段
TableFill createTime = new TableFill("create_time", FieldFill.INSERT);
TableFill updatetime = new TableFill("update_time", FieldFill.INSERT_UPDATE);
ArrayList<TableFill> list = new ArrayList<>();
list.add(createTime);
list.add(updatetime);
strategy.setTableFillList(list);
//乐观锁
strategy.setVersionFieldName("version");
//设置驼峰命名
strategy.setRestControllerStyle(true);
//localhost:8080/hello_id_2
strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true);
mpg.setStrategy(strategy);
//执行
mpg.execute();
}
}