MyBatisPlus--常用注解

官网地址：注解 | MyBatis-Plus (baomidou.com)

1、@TableName

经过以上的测试，在使用MyBatis-Plus实现基本的CRUD时，我们并没有指定要操作的表，只是在Mapper接口继承BaseMapper时，设置了泛型User，而操作的表为user表

由此得出结论，MyBatis-Plus在确定操作的表时，由BaseMapper的泛型决定，即实体类型决定，且默认操作的表名和实体类型的类名一致

a>问题

若实体类类型的类名和要操作的表的表名不一致，会出现什么问题？

此时将表user更名为t_user，测试查询功能：

程序抛出异常，Table ‘mybatis_plus.user’ doesn’t exist，因为现在的表名为t_user，而默认操作的表名和实体类型的类名一致，即user表

b>通过@TableName解决问题

在实体类类型上添加@TableName(“t_user”)，标识实体类对应的表，即可成功执行SQL语句

@TableName("t_user")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

c>通过全局配置解决问题

在开发的过程中，经常遇到以上的问题，即实体类所对应的表都有固定的前缀，例如t_

此时，可以使用MyBatis-Plus提供的全局配置，为实体类所对应的表名设置默认的前缀，那么就不需要在每个实体类上通过@TableName标识实体类对应的表

在application.yml或application.properties中配置，此处在.yml中配置：

mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  # 配置MyBatis-Plus的全局配置
  global-config:
    db-config:
      # 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀
      table-prefix: t_

总结

• 描述：表名注解，标识实体类对应的表
• 使用位置：实体类

属性	类型	必须指定	默认值	描述
value	String	否	“”	表名
schema	String	否	“”	schema
keepGlobalPrefix	boolean	否	false	是否保持使用全局的 tablePrefix 的值（当全局 tablePrefix 生效时）
resultMap	String	否	“”	xml 中 resultMap 的 id（用于满足特定类型的实体类对象绑定）
autoResultMap	boolean	否	false	是否自动构建 resultMap 并使用（如果设置 resultMap 则不会进行 resultMap 的自动构建与注入）
excludeProperty	String[]	否	{}	需要排除的属性名 @since 3.3.1

2、@TableId

a>问题

若实体类和表中表示主键的不是id，而是其他字段，例如uid，MyBatis-Plus会自动识别uid为主键列吗？

此处将实体类中的属性id改为uid，将表中的字段id也改为uid，测试插入功能（将uid传入null值，根据雪花算法生成uid）

程序抛出异常，Field ‘uid’ doesn’t have a default value，说明MyBatis-Plus没有将uid作为主键赋值

b>通过@TableId解决问题

在实体类中uid属性上通过@TableId将其标识为主键，即可成功执行SQL语句

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    @TableId
    private Long uid;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

再次运行：

c>@TableId的value属性

若实体类中主键对应的属性为id，而表中表示主键的字段为uid，此时若只在属性id上添加注解 @TableId，则抛出异常Unknown column ‘id’ in ‘field list’，即MyBatis-Plus仍然会将id作为表的主键操作，而表中表示主键的是字段uid

此时需要通过@TableId注解的value属性，指定表中的主键字段，@TableId(“uid”)或 @TableId(value=“uid”)

重新修改User类：

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    @TableId("uid")
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

再次运行：

d>@TableId的type属性

type属性用来定义主键策略

在数据库中设置t_user表的主键uid自增，并且截断表，重新执行插入SQL语句：

INSERT INTO t_user (uid, name, age, email) VALUES
(1, 'Jone', 18, '[email protected]'),
(2, 'Jack', 20, '[email protected]'),
(3, 'Tom', 28, '[email protected]'),
(4, 'Sandy', 21, '[email protected]'),
(5, 'Billie', 24, '[email protected]');

再次重新修改User类：

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    @TableId(value = "uid", type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

在MyBatisPlusServiceTest测试类中修改测试方法：

@Test
public void testSave(){
    User user = new User(null, "jake", 20, "[email protected]");
    boolean save = userService.save(user);
    System.out.println("插入是否成功：" + save);
    System.out.println("插入后的id：" + user.getId());
}

运行结果：

e>配置全局主键策略

在application.yml或application.properties中配置，此处在.yml中配置：

mybatis-plus:
  configuration:
    # 配置MyBatis-Plus的日志
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  # 配置MyBatis-Plus的全局配置
  global-config:
    db-config:
      # 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀
      table-prefix: t_
      # 配置MyBatis-Plus的主键策略
      id-type: auto

再次重新修改User类：

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    @TableId("uid")
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

再次运行测试方法：

f>雪花算法

1、背景

需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。

数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。

2、数据库分表

将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务 继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据， 如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进 行拆分。

单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：

3、垂直分表

垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。

例如，前面示意图中的 nickname 和 description 字段，假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用户的时候，主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展 示，一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长，因此可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。

4、水平分表

水平分表适合表行数特别大的表，有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表，这个数字可以 作为参考，但并不是绝对标准，关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表，可能超过 1000 万就要分表了；而对于一些简单的表，即使存储数据超过 1 亿行，也可以不分表。

但不管怎样，当看到表的数据量达到千万级别时，作为架构师就要警觉起来，因为这很可能是架构的性 能瓶颈或者隐患。

水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，例如要求全局唯一的数据id该如何处理

主键自增

①以最常见的用户 ID 为例，可以按照 1000000 的范围大小进行分段，1 ~ 999999 放到表 1中， 1000000 ~ 1999999 放到表2中，以此类推。

②复杂点：分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多，增加维护复杂度；分段太大可能会 导致单表依然存在性能问题，一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间，具体需要根据业务选取合适 的分段大小。

③优点：可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如，现在的用户是 100 万，如果增加到 1000 万， 只需要增加新的表就可以了，原有的数据不需要动。

④缺点：分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表，有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条，而 另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。

取模

①同样以用户 ID 为例，假如我们一开始就规划了 10 个数据库表，可以简单地用 user_id % 10 的值来 表示数据所属的数据库表编号，ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中，ID 为 10086 的用户放到编号 为 6 的子表中。

②复杂点：初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦，表数量太少又可能导致单表性能存在问题。

③优点：表分布比较均匀。

④缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。

雪花算法

雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的 主键的有序性。

①核心思想：

长度共64bit（一个long型）。

首先是一个符号位，1bit标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负 数是1，所以id一般是正数，最高位是0。

41bit时间截(毫秒级)，存储的是时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)，结果约等于69.73年。

10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID，可以部署在1024个节点）。

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）。

②优点：整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞，并且效率较高。

总结

• 描述：主键注解
• 使用位置：实体类主键字段

属性	类型	必须指定	默认值	描述
value	String	否	“”	主键字段名
type	Enum	否	IdType.NONE	指定主键类型

IdType

值	描述
AUTO	数据库 ID 自增
NONE	无状态，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	insert 前自行 set 主键值
ASSIGN_ID	分配 ID(主键类型为 Number(Long 和 Integer)或 String)(since 3.3.0),使用接口IdentifierGenerator的方法nextId(默认实现类为DefaultIdentifierGenerator雪花算法)
ASSIGN_UUID	分配 UUID,主键类型为 String(since 3.3.0),使用接口IdentifierGenerator的方法nextUUID(默认 default 方法)
ID_WORKER	分布式全局唯一 ID 长整型类型(please use ASSIGN_ID)
UUID	32 位 UUID 字符串(please use ASSIGN_UUID)
ID_WORKER_STR	分布式全局唯一 ID 字符串类型(please use ASSIGN_ID)

3、@TableField

经过以上的测试，可以发现，MyBatis-Plus在执行SQL语句时，要保证实体类中的属性名和表中的字段名一致

如果实体类中的属性名和字段名不一致的情况，会出现什么问题呢？

a>情况1

若实体类中的属性使用的是驼峰命名风格，而表中的字段使用的是下划线命名风格

例如实体类属性userName，表中字段user_name

此时MyBatis-Plus会自动将下划线命名风格转化为驼峰命名风格

相当于在MyBatis中配置

b>情况2

若实体类中的属性和表中的字段不满足情况1

例如实体类属性name，表中字段username

此时需要在实体类属性上使用@TableField("username")设置属性所对应的字段名

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    @TableId("uid")
    private Long id;
    @TableField("username")
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

总结

• 描述：字段注解（非主键）

属性	类型	必须指定	默认值	描述
value	String	否	“”	数据库字段名
exist	boolean	否	true	是否为数据库表字段
condition	String	否	“”	字段 where 实体查询比较条件，有值设置则按设置的值为准，没有则为默认全局的 %s=#{%s}，参考(opens new window)
update	String	否	“”	字段 update set 部分注入，例如：当在version字段上注解update="%s+1" 表示更新时会 set version=version+1 （该属性优先级高于 el 属性）
insertStrategy	Enum	否	FieldStrategy.DEFAULT	举例：NOT_NULL insert into table_a(column) values (#{columnProperty})
updateStrategy	Enum	否	FieldStrategy.DEFAULT	举例：IGNORED update table_a set column=#{columnProperty}
whereStrategy	Enum	否	FieldStrategy.DEFAULT	举例：NOT_EMPTY where column=#{columnProperty}
fill	Enum	否	FieldFill.DEFAULT	字段自动填充策略
select	boolean	否	true	是否进行 select 查询
keepGlobalFormat	boolean	否	false	是否保持使用全局的 format 进行处理
jdbcType	JdbcType	否	JdbcType.UNDEFINED	JDBC 类型 (该默认值不代表会按照该值生效)
typeHandler	Class	否	UnknownTypeHandler.class	类型处理器 (该默认值不代表会按照该值生效)
numericScale	String	否	“”	指定小数点后保留的位数

4、@TableLogic

a>逻辑删除

• 物理删除：真实删除，将对应数据从数据库中删除，之后查询不到此条被删除的数据
• 逻辑删除：假删除，将对应数据中代表是否被删除字段的状态修改为“被删除状态”，之后在数据库 中仍旧能看到此条数据记录
• 使用场景：可以进行数据恢复

b>实现逻辑删除

step1：数据库中创建逻辑删除状态列，设置默认值为0

step2：实体类中添加逻辑删除属性

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

step3：测试

测试删除功能，真正执行的是修改

@Test
public void testRemoveById(){
    boolean remove = userService.removeById(1L);
    System.out.println("删除是否成功：" + remove);
}

测试查询功能，被逻辑删除的数据默认不会被查询

@Test
public void testList(){
    List<User> users = userService.list();
    System.out.println("查询所有：" + users);
}

总结

• 描述：表字段逻辑处理注解（逻辑删除）

属性	类型	必须指定	默认值	描述
value	String	否	“”	逻辑未删除值
delval	String	否	“”	逻辑删除值