这一篇从一个入门的基本体验介绍,再到对于 CRUD 的一个详细介绍,在介绍过程中将涉及到的一些问题,例如逐渐策略,自动填充,乐观锁等内容说了一下,只选了一些重要的内容,还有一些没提及到,具体可以参考官网,简单的看完,其实会发现,如果遇到单表的 CRUD ,直接用 MP 肯定舒服,如果写多表,还是用 Mybatis 多点,毕竟直接写 SQL 会直观一点,MP 给我的感觉,就是方法封装了很多,还有一些算比较是用的插件,但是可读性会稍微差一点,不过个人有个人的看法哇,祝大家国庆快乐 ~
最初的 JDBC,我们需要写大量的代码来完成与基本的 CRUD ,或许会在一定程度上使用 Spring 的 JdbcTemplate 或者 Apache 的 DBUtils ,这样一些对 JDBC 的简单封装的工具类。
再到后再使用 Mybatis 等一些优秀的持久层框架,大大的简化了开发,我们只需要使用一定的 XML 或者注解就可以完成原来的工作
JDBC --> Mybatis 无疑简化了开发者的工作,而今天我们所讲额 MyBatis-Plus 就是在 MyBatis 的基础上,更加的简化开发,来一起看看吧!
下列介绍来自官网:
MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。
我们的愿景是成为 MyBatis 最好的搭档,就像魂斗罗中的 1P、2P,基友搭配,效率翻倍。
总之一句话:MyBatis-Plus —— 为简化开发而生!
按照官网的案例简单试一下 ,注:官网是基于 Springboot 的示例
@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper {
}
@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper {
}
自行创建一个数据库即可,然后导入官网给出的案例表,然后插入如下数据
-- ----------------------------
-- Table structure for user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`name` varchar(30) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`age` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
`email` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
);
-- ----------------------------
-- Records of user
-- ----------------------------
INSERT INTO `user` VALUES (1, 'Jone', 18, '[email protected]');
INSERT INTO `user` VALUES (2, 'Jack', 20, '[email protected]');
INSERT INTO `user` VALUES (3, 'Tom', 28, '[email protected]');
INSERT INTO `user` VALUES (4, 'Sandy', 21, '[email protected]');
INSERT INTO `user` VALUES (5, 'Billie', 24, '[email protected]');
如果没有接触过 SpringBoot,使用常规的 SSM 也是可以的,为了演示方便,这里还是使用了SpringBoot,如果想在 SSM 中使用,一个注意依赖的修改,还一个就需要修改 xml 中的一些配置
引入 MyBatis-Plus-boot-starter 肯定是没什么疑问的,同样我们还需要引入,数据库连接的驱动依赖,还可以看需要引入 lombok,这里为了简便所以使用了它,如果不想使用,手动生成构造方法和 get set 即可
<dependency>
<groupId>mysqlgroupId>
<artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidougroupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
<version>3.4.0version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
dependency>
如何进行数据库相关的信息在以前的SpringBoot文章已经说过了,这里强调一下:
mysql 5 驱动:com.mysql.jdbc.Driver
mysql 8 驱动:com.mysql.cj.jdbc.Driver
、还需要增加时区的配置
serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root99
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
根据数据库字段创建出对应实体属性就行了,还是提一下:上方三个注解,主要是使用了 lombok 自动的生成那些 get set 等方法,不想用的同学直接自己按原来的方法显式的写出来就可以了~
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
}
代码如下,可以看到,我们额外的继承了 BaseMapper,同时指定了泛型为 User
@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}
其实点进去 BaseMapper 看一下,你会发现,在其中已经定义了关于 CRUD 一些基本方法还有一些涉及到配合条件实现更复杂的操作,同时泛型中指定的实体,会在增删改查的方法中被调用
照这样说的话,好像啥东西都被写好了,如果现在想要进行一个简单的增删改查,是不是直接使用就行了
首先在测试类中注入 UserMapper,这里演示一个查询所有的方法,所以使用了 selectList
,其参数是一个条件,这里先置为空。
如果有哪些方法的使用不明确,我们可以先点到 BaseMapper 中去看一下,down 下源码以后,会有一些注释说明
/**
* 根据 entity 条件,查询全部记录
*
* @param queryWrapper 实体对象封装操作类(可以为 null)
*/
List<T> selectList(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
下面是测试查询所有的全代码
@SpringBootTest
class MybatisPlusApplicationTests {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
void contextLoads() {
List<User> userList = userMapper.selectList(null);
for (User user : userList) {
System.out.println(user);
}
}
}
控制台输出如下
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)
经过一个简单的测试,感觉还是很香的,而以前在 Mybatis 中我们执行sql语句时,是可以看到控制台打印的日志的,而这里显然没有,其实通过一行简单的配置就可以了
其实只需要在配置文件中加入短短的一行就可以了
MyBatis-Plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
打印如下:
当然你还可以通过一些 MyBatis Log 的插件,来快速的查看自己所执行的 sql
首先,先试试插入一个实体的操作,我们选择使用了 insert 这个方法,下面是其定义:
/**
* 插入一条记录
*
* @param entity 实体对象
*/
int insert(T entity);
@Test
public void testInsert() {
// 拟一个对象
User user = new User();
user.setName("理想二旬不止");
user.setAge(30);
user.setEmail("[email protected]");
// 插入操作
int count = userMapper.insert(user);
System.out.println(count);
System.out.println(user);
}
结果:
根据结果看到,插入确实成功了,但是一个发蒙的问题出现了,为啥 id 变成了一个 long 类型的值
对于主键的生成,官网有如下的一句话:
自3.3.0开始,默认使用雪花算法+UUID(不含中划线)
也就是说,因为上面我们没有做任何的处理,所以它使用了默认的算法来当做主键 id
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。
雪花算法 + UUID 所以基本是可以保证唯一的
当然除了雪花算法为,我们还有一些别的主键生成的策略,例如 Redis、数据库自增
对于我们之前常用的一种主键生成方式,一般都会用到数据库id自增
@TableId(type = IdType.AUTO)
再次插入,发现 id 已经实现了自增
@TableId 注解中的属性 Type 的值来自于 IdType 这个枚举类,其中我把每一项简单解释一下
AUTO(0)
:数据库 ID 自增(MySQL 正常,Oracle 未测试)
MyBatis-Plus.global-config.db-config.id-type=auto
NONE(1)
: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)
INPUT(2)
:用户输入 ID,也可以自定义输入策略,内置策略如下
使用时:
先添加 @Bean,然后实体类配置主键 Sequence,指定主键策略为 IdType.INPUT 即可,重点不说这个,有需要可以直接扒官网
@Bean
public IKeyGenerator keyGenerator() {
return new H2KeyGenerator();
}
ASSIGN_ID(3)
:雪花算法
ASSIGN_UUID(4)
:不含中划线的UUID
3.3.0 后,ID_WORKER(3)、ID_WORKER_STR(3)、UUID(4) 就已经被弃用了,前两个可以使用 ASSIGN_ID(3)代替,最后一个使用 ASSIGN_UUID(4)代替
// 根据 whereEntity 条件,更新记录
int update(@Param(Constants.ENTITY) T entity, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> updateWrapper);
// 根据 ID 修改
int updateById(@Param(Constants.ENTITY) T entity);
MyBatis-Plus 中的更新操作也是非常方便
举一种比较常见的一种情况,通过 id 值修改某些字段
传统做法会传一个修改后的对象,然后通过 #{}
设置具体更新的值和 id
<update id="updateById">
UPDATE user SET name=#{name}, portrait=#{portrait}, gender=#{gender}, telephone=#{telephone}, email=#{email} WHERE id=#{id}
update>
MyBatis-Plus 方式:
@Test
public void testUpdate() {
// 拟一个对象
User user = new User();
user.setId(1L);
user.setName("理想二旬不止");
user.setAge(20);
int i = userMapper.updateById(user);
System.out.println(i);
}
首先我们给定了 id 值,同时又修改了姓名和年龄这两个字段,但是并不是全部字段,来看一下执行效果
神奇的发现,我们不需要在 sql 中进行设置了,所有的配置都被自动做好了,更新的内容和 id 都被自动填充好了
自动填充是填充什么内容呢?首先我们需要知道,一般来说表中的创建时间,修改时间,我们总是希望能够给根据插入或者修改的时间自动填充,而不需要我们手动的去更新
可能以前的项目不是特别综合或需要等原因,有时候也不会去设置创建时间等字段,写这部分是因为,在阿里巴巴的Java开发手册(第5章 MySQL 数据库 - 5.1 建表规约 - 第 9 条 )有明确指出:
【强制】表必备三字段:id, create_time, update_time。
说明:其中 id 必为主键,类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time
的类型均为 datetime 类型,前者现在时表示主动式创建,后者过去分词表示被动式更新
我们可以通过直接修改数据库中对应字段的默认值,来实现数据库级别的自动添加语句
例如上图中我首先添加了 create_time, update_time 两个字段,然后将类型选择为 datetime
,又设置其默认值为 CURRENT_TIMESTAMP
注:更新时间字段中要勾选 On Update Current_Timestamp ,插入不用,使用 SQLYog 没问题,在 Navicat 某个版本下直接通过可视化操作可能会报错,没有此默认值,这种情况就把表先导出来,然后修改SQL,在SQL 中修改语句
create_time` datetime(0) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '创建时间',
update_time` datetime(0) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '修改时间',
根据官网的自动填充功能的说明,其实我们需要做的只有两点:
注:开始前,别忘了删除刚才数据库级别测试时的字段默认值等喔
首先填充字段注解:
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Date createTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Date updateTime;
FieldFill 说明:
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
}
接着创建自定义实现类 MyMetaObjectHandler,让其实现MetaObjectHandler,重写其 insertFill 和 updateFill 方法,打印日志就不说了,通过 setFieldValByName 就可以对字段进行赋值,源码中这个方法有三个参数
/**
* 通用填充
*
* @param fieldName java bean property name
* @param fieldVal java bean property value
* @param metaObject meta object parameter
*/
default MetaObjectHandler setFieldValByName(String fieldName, Object fieldVal, MetaObject metaObject) {...}
@Slf4j
@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
log.info("start insert fill ....");
setFieldValByName("createTime", new Date(), metaObject);
setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
log.info("start update fill ....");
setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
}
}
查看一下效果:
下面还有一些注意事项:
注意事项:
- 填充原理是直接给
entity
的属性设置值!!!- 注解则是指定该属性在对应情况下必有值,如果无值则入库会是
null
MetaObjectHandler
提供的默认方法的策略均为:如果属性有值则不覆盖,如果填充值为null
则不填充- 字段必须声明
TableField
注解,属性fill
选择对应策略,该声明告知MyBatis-Plus
需要预留注入SQL
字段- 填充处理器
MyMetaObjectHandler
在 Spring Boot 中需要声明@Component
或@Bean
注入- 要想根据注解
FieldFill.xxx
和字段名
以及字段类型
来区分必须使用父类的strictInsertFill
或者strictUpdateFill
方法- 不需要根据任何来区分可以使用父类的
fillStrategy
方法
演示乐观锁插件前,首先补充一些基础概念:
打个比方,一张电影票价格为 30,老板告诉员工 A ,把价格上调到 50,员工 A 因为有事耽搁了两个小时,但是老板想了一会觉得提价太高了,就想着定价 40 好了,正好碰到员工 B,就让员工 B 将价格降低 10 块
当正好两个员工都在操作后台系统时,两人同时取出当前价格,即 30 元,员工A 先操作后 价格变成了 50元,但是员工 B 又将30 - 10 ,即 变成20块,执行了更新操作,此时员工 B 的更新操作就会把前面的 50 元覆盖掉,即最终成为了 20元,虽然我内心毫无波澜,但老板却亏的一匹
意图:
当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新
乐观锁实现方式:
实现这个功能,只需要两步:
@Version // 乐观锁的Version注解
private Integer version;
// 扫描 mapper 文件夹
@MapperScan("cn.ideal.mapper")
@EnableTransactionManagement
// 代表配置类
@Configuration
public class MyBatisPlusConfig {
// 乐观锁插件
@Bean
public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {
return new OptimisticLockerInterceptor();
}
}
说明:刚开始例如扫描 mapper 这样的注解就放在了启动类中,现在有了配置类,所以把它也移过来了
测试一下:
首先1号和2号获取到的数据是一样的,但是在1号还没有执行到更新的时候,2号抢先提交了更新操作,也就是说,当前真实数据已经是被2号修改过的了,与1号前面获取到的不一致了
如果没有乐观锁,那么2号提交的更新会被1号的更新数据覆盖
// 测试更新
@Test
public void testUpdate() {
// 1号取得了数据
User user1 = userMapper.selectById(1L);
user1.setName("乐观锁1号");
user1.setAge(20);
user1.setEmail("[email protected]");
// 2号取得了数据
User user2 = userMapper.selectById(1L);
user2.setName("乐观锁2号");
user2.setAge(30);
user2.setEmail("[email protected]");
// 2号提交更新
userMapper.updateById(user2);
// 1号提交更新
userMapper.updateById(user1);
}
可以看到,在2号抢先执行后,1号就没有成功执行了
同样数据库中表的其 version 也从1变成了1
// 根据 ID 查询
T selectById(Serializable id);
// 根据 entity 条件,查询一条记录
T selectOne(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 查询(根据ID 批量查询)
List<T> selectBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);
// 根据 entity 条件,查询全部记录
List<T> selectList(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 查询(根据 columnMap 条件)
List<T> selectByMap(@Param(Constants.COLUMN_MAP) Map<String, Object> columnMap);
// 根据 Wrapper 条件,查询全部记录
List<Map<String, Object>> selectMaps(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 Wrapper 条件,查询全部记录。注意: 只返回第一个字段的值
List<Object> selectObjs(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 entity 条件,查询全部记录(并翻页)
IPage<T> selectPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 Wrapper 条件,查询全部记录(并翻页)
IPage<Map<String, Object>> selectMapsPage(IPage<T> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 Wrapper 条件,查询总记录数
Integer selectCount(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> queryWrapper);
@Test
public void testSelectById(){
User user = userMapper.selectById(1L);
System.out.println(user);
}
说明:我这里使用的还是最基本的写法,例如 List 可以用工具类创建 如:Arrays.asList(1, 2, 3)
遍历也完全可以这样 users.forEach(System.out::println);
@Test
public void testSelectByBatchId(){
List list = new ArrayList();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
List<User> users = userMapper.selectBatchIds(list);
for (User user : users){
System.out.println(user);
}
}
@Test
public void testSelectByMap(){
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
// 自定义要查询的字段和值
map.put("name","理想二旬不止");
map.put("age",30);
List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
for (User user : users){
System.out.println(user);
}
}
通过日志的打印可以看到,它根据我们的选择自动拼出了 SQL 的条件
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,version,create_time,update_time FROM user WHERE name = ? AND age = ?
==> Parameters: 理想二旬不止(String), 30(Integer)
JavaWeb 阶段,大家都应该有手写过分页,配合 SQL 的 limit 进行分页,后面在 Mybatis 就会用一些例如 pageHelper 的插件,而 MyBatis-Plus 中也有一个内置的分页插件
使用前只需要进行一个小小的配置,在刚才配置类中,加入分页插件的配置代码
// 扫描我们的mapper 文件夹
@MapperScan("cn.ideal.mapper")
@EnableTransactionManagement
@Configuration // 配置类
public class MyBatisPlusConfig {
// 乐观锁插件
@Bean
public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {
return new OptimisticLockerInterceptor();
}
// 分页插件
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
return new PaginationInterceptor();
}
}
接着就可以测试分页了
@Test
public void testPage(){
// Page 参数: 参数1:当前页 ,参数1:页面大小
Page<User> page = new Page<>(2,3);
userMapper.selectPage(page,null);
List<User> users = page.getRecords();
for (User user : users){
System.out.println(user);
}
System.out.println(page.getTotal());
}
执行结果日志:
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,version,create_time,update_time FROM user LIMIT ?,?
==> Parameters: 3(Long), 3(Long)
<== Columns: id, name, age, email, version, create_time, update_time
<== Row: 4, Sandy, 21, test4@baomidou.com, 1, null, null
<== Row: 5, Billie, 24, test5@baomidou.com, 1, null, null
<== Row: 1308952901602811906, 理想二旬不止, 30, ideal_bwh@163.com, 1, null, null
<== Total: 3
如何实现一些条件相对复杂的查询呢?MyBatis-Plus 也给我们提供了一些用法,帮助我们方便的构造各种条件
其实前面大家应该就注意到了,在查询操作的可用方法中,参数中往往带有一个名叫 Wrapper
的内容,这就是我们要构造条件的重点
查询中最常用的就是 QueryWrapper
说明:
继承自 AbstractWrapper ,自身的内部属性 entity 也用于生成 where 条件
及 LambdaQueryWrapper, 可以通过 new QueryWrapper().lambda() 方法获取
实例化一个 QueryWrapper 后,通过调用一些内置的方法,就可以实现条件构造
例如我们想要构造这样一个条件:查询邮箱不为空,且年龄小于 25 岁的用户
@Test
void contextLoads() {
// 实例化一个 QueryWrapper 对象
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
// 进行具体条件构造
wrapper
.isNotNull("email")
.lt("age", 25);
// 执行具体的查询方法,同时将 wrapper 条件作为参数传入
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
for (User user : users){
System.out.println(user);
}
}
看一下打印的日志:
==> Preparing: SELECT id,name,age,email,version,deleted,create_time,update_time FROM user WHERE deleted=0 AND (email IS NOT NULL AND age < ?)
==> Parameters: 25(Integer)
<== Columns: id, name, age, email, version, deleted, create_time, update_time
<== Row: 2, 理想, 22, ideal_bwh@xxx.com, 1, 0, 2020-09-26 15:06:09, 2020-09-26 21:21:52
<== Row: 4, Sandy, 21, test4@baomidou.com, 1, 0, null, null
<== Row: 5, Billie, 24, test5@baomidou.com, 1, 0, null, null
<== Total: 3
可以看到条件都被自动在 SQL 中构造出来了
使用的方式就这么简单,通过各种巧妙的构造就好了
下面是从官网摘取的各种构造方式:
allEq(Map<R, V> params)
allEq(Map<R, V> params, boolean null2IsNull)
allEq(boolean condition, Map<R, V> params, boolean null2IsNull)
个别参数说明:
params
: key
为数据库字段名,value
为字段值
null2IsNull
: 为true
则在map
的value
为null
时调用 isNull 方法,为false
时则忽略value
为null
的
allEq({id:1,name:"老王",age:null})
—>id = 1 and name = '老王' and age is null
allEq({id:1,name:"老王",age:null}, false)
—>id = 1 and name = '老王'
allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params)
allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params, boolean null2IsNull)
allEq(boolean condition, BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params, boolean null2IsNull)
个别参数说明:
filter
: 过滤函数,是否允许字段传入比对条件中
params
与 null2IsNull
: 同上
allEq((k,v) -> k.indexOf("a") >= 0, {id:1,name:"老王",age:null})
—>name = '老王' and age is null
allEq((k,v) -> k.indexOf("a") >= 0, {id:1,name:"老王",age:null}, false)
—>name = '老王'
eq(R column, Object val)
eq(boolean condition, R column, Object val)
eq("name", "老王")
—>name = '老王'
ne(R column, Object val)
ne(boolean condition, R column, Object val)
ne("name", "老王")
—>name <> '老王'
gt(R column, Object val)
gt(boolean condition, R column, Object val)
gt("age", 18)
—>age > 18
ge(R column, Object val)
ge(boolean condition, R column, Object val)
ge("age", 18)
—>age >= 18
lt(R column, Object val)
lt(boolean condition, R column, Object val)
lt("age", 18)
—>age < 18
le(R column, Object val)
le(boolean condition, R column, Object val)
le("age", 18)
—>age <= 18
between(R column, Object val1, Object val2)
between(boolean condition, R column, Object val1, Object val2)
between("age", 18, 30)
—>age between 18 and 30
notBetween(R column, Object val1, Object val2)
notBetween(boolean condition, R column, Object val1, Object val2)
notBetween("age", 18, 30)
—>age not between 18 and 30
like(R column, Object val)
like(boolean condition, R column, Object val)
like("name", "王")
—>name like '%王%'
notLike(R column, Object val)
notLike(boolean condition, R column, Object val)
notLike("name", "王")
—>name not like '%王%'
likeLeft(R column, Object val)
likeLeft(boolean condition, R column, Object val)
likeLeft("name", "王")
—>name like '%王'
likeRight(R column, Object val)
likeRight(boolean condition, R column, Object val)
likeRight("name", "王")
—>name like '王%'
isNull(R column)
isNull(boolean condition, R column)
isNull("name")
—>name is null
isNotNull(R column)
isNotNull(boolean condition, R column)
isNotNull("name")
—>name is not null
in(R column, Collection<?> value)
in(boolean condition, R column, Collection<?> value)
in("age",{1,2,3})
—>age in (1,2,3)
in(R column, Object... values)
in(boolean condition, R column, Object... values)
in("age", 1, 2, 3)
—>age in (1,2,3)
notIn(R column, Collection<?> value)
notIn(boolean condition, R column, Collection<?> value)
notIn("age",{1,2,3})
—>age not in (1,2,3)
notIn(R column, Object... values)
notIn(boolean condition, R column, Object... values)
notIn("age", 1, 2, 3)
—>age not in (1,2,3)
inSql(R column, String inValue)
inSql(boolean condition, R column, String inValue)
inSql("age", "1,2,3,4,5,6")
—>age in (1,2,3,4,5,6)
inSql("id", "select id from table where id < 3")
—>id in (select id from table where id < 3)
notInSql(R column, String inValue)
notInSql(boolean condition, R column, String inValue)
notInSql("age", "1,2,3,4,5,6")
—>age not in (1,2,3,4,5,6)
notInSql("id", "select id from table where id < 3")
—>id not in (select id from table where id < 3)
groupBy(R... columns)
groupBy(boolean condition, R... columns)
groupBy("id", "name")
—>group by id,name
orderByAsc(R... columns)
orderByAsc(boolean condition, R... columns)
orderByAsc("id", "name")
—>order by id ASC,name ASC
orderByDesc(R... columns)
orderByDesc(boolean condition, R... columns)
orderByDesc("id", "name")
—>order by id DESC,name DESC
orderBy(boolean condition, boolean isAsc, R... columns)
orderBy(true, true, "id", "name")
—>order by id ASC,name ASC
having(String sqlHaving, Object... params)
having(boolean condition, String sqlHaving, Object... params)
having("sum(age) > 10")
—>having sum(age) > 10
having("sum(age) > {0}", 11)
—>having sum(age) > 11
func
func(Consumer<Children> consumer)
func(boolean condition, Consumer<Children> consumer)
func(i -> if(true) {i.eq("id", 1)} else {i.ne("id", 1)})
or()
or(boolean condition)
注意事项:
主动调用or
表示紧接着下一个方法不是用and
连接!(不调用or
则默认为使用and
连接)
eq("id",1).or().eq("name","老王")
—>id = 1 or name = '老王'
or(Consumer<Param> consumer)
or(boolean condition, Consumer<Param> consumer)
or(i -> i.eq("name", "李白").ne("status", "活着"))
—>or (name = '李白' and status <> '活着')
and(Consumer<Param> consumer)
and(boolean condition, Consumer<Param> consumer)
and(i -> i.eq("name", "李白").ne("status", "活着"))
—>and (name = '李白' and status <> '活着')
nested(Consumer<Param> consumer)
nested(boolean condition, Consumer<Param> consumer)
nested(i -> i.eq("name", "李白").ne("status", "活着"))
—>(name = '李白' and status <> '活着')
apply(String applySql, Object... params)
apply(boolean condition, String applySql, Object... params)
注意事项:
该方法可用于数据库函数 动态入参的params
对应前面applySql
内部的{index}
部分.这样是不会有sql注入风险的,反之会有!
apply("id = 1")
—>id = 1
apply("date_format(dateColumn,'%Y-%m-%d') = '2008-08-08'")
—>date_format(dateColumn,'%Y-%m-%d') = '2008-08-08'")
apply("date_format(dateColumn,'%Y-%m-%d') = {0}", "2008-08-08")
—>date_format(dateColumn,'%Y-%m-%d') = '2008-08-08'")
last(String lastSql)
last(boolean condition, String lastSql)
注意事项:
只能调用一次,多次调用以最后一次为准 有sql注入的风险,请谨慎使用
last("limit 1")
exists(String existsSql)
exists(boolean condition, String existsSql)
exists("select id from table where age = 1")
—>exists (select id from table where age = 1)
notExists(String notExistsSql)
notExists(boolean condition, String notExistsSql)
notExists("select id from table where age = 1")
—>not exists (select id from table where age = 1)
// 根据 entity 条件,删除记录
int delete(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<T> wrapper);
// 删除(根据ID 批量删除)
int deleteBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);
// 根据 ID 删除
int deleteById(Serializable id);
// 根据 columnMap 条件,删除记录
int deleteByMap(@Param(Constants.COLUMN_MAP) Map<String, Object> columnMap);
@Test
public void testDeleteById(){
userMapper.deleteById(1L);
}
@Test
public void testDeleteBatchIds(){
List list = new ArrayList();
list.add(1308952901602811906L);
list.add(1308952901602811907L);
list.add(1308952901602811908L);
list.add(1308952901602811909L);
userMapper.deleteBatchIds(list);
}
@Test
public void testDeleteMap(){
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","理想二旬不止");
userMapper.deleteByMap(map);
}
删除这块再补充一下逻辑删除的概念,物理删除很好理解,就是实实在在的在数据库中删没了,但是逻辑删除,顾名思义只是逻辑上被删除了,实际上并没有,只是通过增加一个字段让其失效而已,例如 deleted = 0 => deleted = 1
可以
应用的场景就是管理员想查看删除记录,在错误删除下,可以有逆转的机会等等
首先数据库增加 deleted 字段,同时创建其实体和注解
@TableLogic // 逻辑删除
private Integer deleted;
接着只需要在全局配置中配置即可
application.properties
# 配置逻辑删除
MyBatis-Plus.global-config.db-config.logic-delete-value=1
MyBatis-Plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0
application.yml
MyBatis-Plus:
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步骤2)
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)
效果如下:
你会发现,逻辑删除会走一个更新操作,通过修改指定字段 deleted 的值为 0 实现我们想要的效果
MyBatis-Plus 提供了一个非常便捷,有意思的内容,那就是代码的自动生成,我们通过一些配置,就可以自动的生成 controller、service、mapper、pojo 的内容,并且接口或者注解等内容都会按照配置指定的格式生成。(提前准备好数据库和表)
首先除了 MyBatis-Plus 的依赖以外,还需要引入 swagger 和 velocity 的依赖,但是这两者其实是可选的,可以选择不配置就不用引入了,默认使用 velocity 这个模板引擎,大家还可以换成别的
<dependency>
<groupId>org.apache.velocitygroupId>
<artifactId>velocity-engine-coreartifactId>
<version>2.0version>
dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfoxgroupId>
<artifactId>springfox-swagger2artifactId>
<version>2.9.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfoxgroupId>
<artifactId>springfox-swagger-uiartifactId>
<version>2.9.2version>
dependency>
例如:
Velocity(默认):
<dependency>
<groupId>org.apache.velocitygroupId>
<artifactId>velocity-engine-coreartifactId>
<version>latest-velocity-versionversion>
dependency>
Freemarker:
<dependency>
<groupId>org.freemarkergroupId>
<artifactId>freemarkerartifactId>
<version>latest-freemarker-versionversion>
dependency>
Beetl:
<dependency>
<groupId>com.ibeetlgroupId>
<artifactId>beetlartifactId>
<version>latest-beetl-versionversion>
dependency>
注意!如果您选择了非默认引擎,需要在 AutoGenerator 中 设置模板引擎。
AutoGenerator generator = new AutoGenerator();
// set freemarker engine
generator.setTemplateEngine(new FreemarkerTemplateEngine());
// set beetl engine
generator.setTemplateEngine(new BeetlTemplateEngine());
// set custom engine (reference class is your custom engine class)
generator.setTemplateEngine(new CustomTemplateEngine());
// other config
...
下面就是一个主配置了,修改其中的数据库连接等信息,以及包的名称等等等执行就可以了
package cn.ideal;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.FieldFill;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
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 java.util.ArrayList;
/**
* @ClassName: AutomaticCodeGenerate
* @Description: TODO
* @Author: BWH_Steven
* @Date: 2020/10/2 21:29
* @Version: 1.0
*/
public class AutomaticCodeGenerate {
public static void main(String[] args) {
// 需要构建一个代码自动生成器对象
AutoGenerator mpg = new AutoGenerator();
// 配置策略
// 全局配置
GlobalConfig gc = new GlobalConfig();
String projectPath = System.getProperty("user.dir");
gc.setAuthor("BWH_Steven");
gc.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
gc.setOpen(false);
gc.setFileOverride(false); // 是否覆盖
gc.setServiceName("%sService"); // 去Service的I前缀
gc.setIdType(IdType.ID_WORKER);
gc.setDateType(DateType.ONLY_DATE);
gc.setSwagger2(true);
mpg.setGlobalConfig(gc);
// 设置数据源
DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig();
dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding" +
"=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8");
dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dsc.setUsername("root");
dsc.setPassword("root99");
dsc.setDbType(DbType.MYSQL);
mpg.setDataSource(dsc);
// 包的配置
PackageConfig pc = new PackageConfig();
pc.setModuleName("test");
pc.setParent("cn.ideal");
pc.setEntity("entity");
pc.setMapper("mapper");
pc.setService("service");
pc.setController("controller");
mpg.setPackageInfo(pc);
// 策略配置
StrategyConfig strategy = new StrategyConfig();
strategy.setInclude("user"); // 设置要映射的表名
strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
strategy.setEntityLombokModel(true); // 自动lombok;
strategy.setLogicDeleteFieldName("deleted");
// 自动填充配置
TableFill gmtCreate = new TableFill("create_time", FieldFill.INSERT);
TableFill gmtModified = new TableFill("update_time", FieldFill.INSERT_UPDATE);
ArrayList<TableFill> tableFills = new ArrayList<>();
tableFills.add(gmtCreate);
tableFills.add(gmtModified);
strategy.setTableFillList(tableFills); // 乐观锁
strategy.setVersionFieldName("version");
strategy.setRestControllerStyle(true);
strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true);
mpg.setStrategy(strategy);
mpg.execute(); //执行
}
}
生成结构效果如下:
我简单贴两段生成的内容:
controller
package cn.ideal.test.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
*
* 前端控制器
*
*
* @author BWH_Steven
* @since 2020-10-02
*/
@RestController
@RequestMapping("/test/user")
public class UserController {
}
entity
package cn.ideal.test.entity;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import java.util.Date;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.Version;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.FieldFill;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableLogic;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import java.io.Serializable;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
/**
*
*
*
*
* @author BWH_Steven
* @since 2020-10-02
*/
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@ApiModel(value="User对象", description="")
public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@ApiModelProperty(value = "主键ID")
@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
private Long id;
@ApiModelProperty(value = "姓名")
private String name;
@ApiModelProperty(value = "年龄")
private Integer age;
@ApiModelProperty(value = "邮箱")
private String email;
@ApiModelProperty(value = "版本")
@Version
private Integer version;
@TableLogic
private Integer deleted;
@ApiModelProperty(value = "创建时间")
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Date createTime;
@ApiModelProperty(value = "修改时间")
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Date updateTime;
}
service
package cn.ideal.test.service;
import cn.ideal.test.entity.User;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
/**
*
* 服务类
*
*
* @author BWH_Steven
* @since 2020-10-02
*/
public interface UserService extends IService<User> {
}
service 实现类
package cn.ideal.test.service.impl;
import cn.ideal.test.entity.User;
import cn.ideal.test.mapper.UserMapper;
import cn.ideal.test.service.UserService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
*
* 服务实现类
*
*
* @author BWH_Steven
* @since 2020-10-02
*/
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
}
mapper
package cn.ideal.test.mapper;
import cn.ideal.test.entity.User;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
/**
*
* Mapper 接口
*
*
* @author BWH_Steven
* @since 2020-10-02
*/
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}
mapper XML
<mapper namespace="cn.ideal.test.mapper.UserMapper">
mapper>
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