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SpringBoot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/
创建一个SpringBoot项目
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>
# application.yml
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mp?serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: root
mybatis-plus:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启SQL语句打印
package com.example.mp.po;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { }
package com.example.mp;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mp.mappers")
public class MybatisPlusApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
}
}
DROP TABLE IF EXISTS user;
CREATE TABLE user (
id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键',
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user (id)
) ENGINE=INNODB CHARSET=UTF8;
INSERT INTO user (id, name, age ,email, manager_id, create_time) VALUES
(1, '大BOSS', 40, '[email protected]', NULL, '2021-03-22 09:48:00'),
(2, '李经理', 40, '[email protected]', 1, '2021-01-22 09:48:00'),
(3, '黄主管', 40, '[email protected]', 2, '2021-01-22 09:48:00'),
(4, '吴组长', 40, '[email protected]', 2, '2021-02-22 09:48:00'),
(5, '小菜', 40, '[email protected]', 2, '2021-02-22 09:48:00')
package com.example.mp;
import com.example.mp.mappers.UserMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
import static org.junit.Assert.*;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SampleTest {
@Autowired
private UserMapper mapper;
@Test
public void testSelect() {
List<User> list = mapper.selectList(null);
assertEquals(5, list.size());
list.forEach(System.out::println);
}
}
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。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,参见主键策略小节
@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。
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
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。参见配置小节
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,参见乐观锁小节
@EnumValue
注解在枚举字段上
@TableLogic
逻辑删除,参见逻辑删除小节
KeySequence
序列主键策略(oracle)
InterceptorIgnore
插件过滤规则
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,参见条件构造器小节
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 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)
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:
比如
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("id","name","email").likeRight("name","黄");
List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
比如
// 按照直属上级进行分组,查询每组的平均年龄,最大年龄,最小年龄
/**
select avg(age) avg_age ,min(age) min_age, max(age) max_age from user group by manager_id having sum(age) < 500;
**/
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("manager_id", "avg(age) avg_age", "min(age) min_age", "max(age) max_age")
.groupBy("manager_id").having("sum(age) < {0}", 500);
List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
只会返回第一个字段(第一列)的值,其他字段会被舍弃
比如
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("id", "name").like("name", "黄");
List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper);
objects.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "黄");
Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);
System.out.println(count);
}
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
package com.example.mp.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.example.mp.po.User;
public interface UserService extends IService<User> {
}
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
package com.example.mp.service.impl;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.mp.mappers.UserMapper;
import com.example.mp.po.User;
import com.example.mp.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { }
3.测试代码
package com.example.mp;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.example.mp.po.User;
import com.example.mp.service.UserService;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ServiceTest {
@Autowired
private UserService userService;
@Test public void testGetOne() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = Wrappers.<User>lambdaQuery();
wrapper.gt(User::getAge, 28);
// 第二参数指定为false,使得在查到了多行记录时,不抛出异常,而返回第一条记录
User one = userService.getOne(wrapper, false);
System.out.println(one);
}
}
4.结果
另,IService也支持链式调用,代码写起来非常简洁,查询示例如下
@Test
public void testChain() {
List<User> list =
userService.lambdaQuery()
.gt(User::getAge, 39)
.likeRight(User::getName, "王").list();
list.forEach(System.out::println);
}
@Test
public void testChain() {
userService.lambdaUpdate()
.gt(User::getAge, 39)
.likeRight(User::getName, "王")
.set(User::getEmail, "[email protected]").update();
}
@Test
public void testChain() {
userService.lambdaUpdate().like(User::getName, "青蛙").remove();
}
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
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BETWEENnotBetween
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ANDor
:SQL连接符ORapply
:用于拼接SQL,该方法可用于数据库函数,并可以动态传参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);
});
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
String name = "黄"; // 假设name变量是一个外部传入的参数
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like(StringUtils.hasText(name), "name", name);
// 仅当 StringUtils.hasText(name) 为 true 时, 会拼接这个like语句到WHERE中
// 其实就是对下面代码的简化
if (StringUtils.hasText(name)) {
wrapper.like("name", name);
}
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
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄主管");
user.setAge(28);
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE) // 配置该字段使用like进行拼接
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
运行下面的测试代码
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄");
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@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
package com.baomidou.mybatisplus.annotation;
public class SqlCondition {
//下面的字符串中, %s 是占位符, 第一个 %s 是列名, 第二个 %s 是列的值
public static final String EQUAL = "%s=#{%s}";
public static final String NOT_EQUAL = "%s<>#{%s}";
public static final String LIKE = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s},'%%')";
public static final String LIKE_LEFT = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s})";
public static final String LIKE_RIGHT = "%s LIKE CONCAT(#{%s},'%%')";
}
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
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}") // 这里相当于大于, 其中 > 是字符实体
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
测试如下
@Test
public void test3() {
User user = new User();
user.setName("黄");
user.setAge(30);
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
allEq方法传入一个map,用来做等值匹配
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", "黄飞飞");
wrapper.allEq(param);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", null);
wrapper.allEq(param);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", null);
wrapper.allEq(param, false);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
Map<String, Object> param = new HashMap<>();
param.put("age", 40);
param.put("name", "黄飞飞");
wrapper.allEq((k,v) -> !"name".equals(k), param); // 过滤掉map中key为name的元素
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void testLambda() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.like(User::getName, "黄").lt(User::getAge, 30);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
@Test
public void testLambda() {
LambdaQueryChainWrapper<User> chainWrapper = new LambdaQueryChainWrapper<>(userMapper);
List<User> users = chainWrapper.like(User::getName, "黄").gt(User::getAge, 30).list();
users.forEach(System.out::println);
}
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
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class UpdateTest {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
public void testUpdate() {
User user = new User();
user.setId(2L);
user.setAge(18);
userMapper.updateById(user);
}
}
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
@Test
public void testUpdate2() {
User user = new User();
user.setName("王三蛋");
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
wrapper.between(User::getAge, 26, 31).likeRight(User::getName, "吴");
userMapper.update(user, wrapper);
}
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
@Test
public void testUpdate3() {
User whereUser = new User();
whereUser.setAge(40);
whereUser.setName("王");
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(whereUser);
User user = new User();
user.setEmail("[email protected]");
user.setManagerId(10L);
userMapper.update(user, wrapper);
}
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
@Data
public class User {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
再额外演示一下,链式lambda条件构造器
的使用
@Test
public void testUpdate5() {
LambdaUpdateChainWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateChainWrapper<>(userMapper);
wrapper.likeRight(User::getEmail, "share")
.like(User::getName, "飞飞")
.set(User::getEmail, "[email protected]")
.update();
}
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
@Test
public void testUpdate4() {
LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
wrapper.likeRight(User::getEmail, "share").set(User::getManagerId, 9L);
userMapper.update(null, wrapper);
}
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进行删除当mp提供的方法还不能满足需求时,则可以自定义SQL。
示例如下
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
@Select("select * from user")
List<User> selectRaw();
}
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
List<User> selectRaw();
}
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
mybatis-plus: mapper-locations: /mappers/*复制代码
若有多个地方存放mapper,则用数组形式进行配置
mybatis-plus: mapper-locations: - /mappers/* - /com/example/mp/*复制代码
测试代码如下
@Test
public void testCustomRawSql() {
List<User> users = userMapper.selectRaw();
users.forEach(System.out::println);
}
也可以使用mp提供的Wrapper条件构造器,来自定义SQL
示例如下
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
// SQL中不写WHERE关键字,且固定使用${ew.customSqlSegment}
@Select("select * from user ${ew.customSqlSegment}")
List<User> findAll(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> wrapper);
}
<select id="findAll" resultType="com.example.mp.po.User">
SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}
select>
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
。分页查询的食用示例如下
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
return interceptor;
}
}
@Test
public void testPage() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.ge(User::getAge, 28);
// 设置分页信息, 查第3页, 每页2条数据
Page<User> page = new Page<>(3, 2);
// 执行分页查询
Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);
System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());
System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());
System.out.println("当前页码 = " + userPage.getCurrent());
// 获取分页查询结果
List<User> records = userPage.getRecords();
records.forEach(System.out::println);
}
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public Page(long current, long size, boolean isSearchCount)
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)a.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
// 这里采用纯注解方式。当然,若SQL比较复杂,建议还是采用XML的方式
@Select("SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}")
Page<User> selectUserPage(Page<User> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> wrapper);
b.执行查询
system.out.println("总页数 = "+userPage.getPages());
userPage.getRecords().forEach(System.out::println);}
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
package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import java.time.LocalDateTime;
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Data
public class User extends Model<User> {
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
@Test
public void insertAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.setName("我是AR猪");
user.setAge(1);
user.setEmail("[email protected]");
user.setManagerId(1L);
boolean success = user.insert(); // 插入
System.out.println(success);
}
// 查询
@Test
public void selectAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
User result = user.selectById();
System.out.println(result);
}
// 更新
@Test
public void updateAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.setName("王全蛋");
user.updateById();
}
//删除
@Test
public void deleteAr() {
User user = new User();
user.setId(15L);
user.deleteById();
}
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
# application.yml
mybatis-plus:
global-config:
db-config:
id-type: auto
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
。
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Data
public class User extends Model<User> {
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
private String name;
@TableField(condition = "%s > #{%s}")
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
}
测试
@Test
public void testAuto() {
User user = new User();
user.setName("我是青蛙呱呱");
user.setAge(99);
user.setEmail("[email protected]");
user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
userMapper.insert(user);
System.out.println(user.getId());
}
结果
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
)
@TableId(type = IdType.NONE)
private Long id;
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。
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。
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
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mybatis-plus:
global-config:
db-config:
table-prefix: xx_
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)。
@Test
public void test3() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "黄");
Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);
System.out.println(count);
}
可以看到拼接出来的SQL,在表名前面添加了前缀
完整的配置可以参考mp的官网 ==> https://baomidou.com/config/#mapperlocations
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();
}
}
高级功能的演示需要用到一张新的表user2
DROP TABLE IF EXISTS user2;
CREATE TABLE user2 (
id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键id',
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
update_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
version INT(11) DEFAULT '1' COMMENT '版本',
deleted INT(1) DEFAULT '0' COMMENT '逻辑删除标识,0-未删除,1-已删除',
CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user2(id)
) ENGINE = INNODB CHARSET=UTF8;
INSERT INTO user2(id, name, age, email, manager_id, create_time)
VALUES
(1, '老板', 40 ,'[email protected]' ,NULL, '2021-03-28 13:12:40'),
(2, '王狗蛋', 40 ,'[email protected]' ,1, '2021-03-28 13:12:40'),
(3, '王鸡蛋', 40 ,'[email protected]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(4, '王鸭蛋', 40 ,'[email protected]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(5, '王猪蛋', 40 ,'[email protected]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(6, '王软蛋', 40 ,'[email protected]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(7, '王铁蛋', 40 ,'[email protected]' ,2, '2021-03-28 13:12:40')
并创建对应的实体类User2
package com.example.mp.po;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User2 {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Long managerId;
private LocalDateTime createTime;
private LocalDateTime updateTime;
private Integer version;
private Integer deleted;
}
以及Mapper接口
package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User2;
public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> { }
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
mybatis-plus:
global-config:
db-config:
logic-delete-field: deleted # 全局逻辑删除的实体字段名
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)
# 若逻辑已删除和未删除的值和默认值一样,则可以不配置这2项
测试代码
package com.example.mp;
import com.example.mp.mappers.User2Mapper;
import com.example.mp.po.User2;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LogicDeleteTest {
@Autowired
private User2Mapper mapper;
@Test
public void testLogicDel() {
int i = mapper.deleteById(6);
System.out.println("rowAffected = " + i);
}
}
结果
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
@Test
public void testSelect() {
List<User2> users = mapper.selectList(null);
}
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
@TableField(select = false)
private Integer deleted;
可以看到下图的执行结果中,SELECT中已经不包含deleted这一列了
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
@TableLogic(value = "0", delval = "1")
private Integer deleted;
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
public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> {
@Select("select * from user2")
List<User2> selectRaw();
}
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。
表中常常会有“新增时间”,“修改时间”,“删除状态” 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
通用实体,集成本实体即可,
也可在每个实体类的属性上加上
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
@Data
@Accessors(chain = true)
public class BaseEntity implements Serializable {
// 添加时间
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Date createTime;
// 修改时间
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Date updateTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private String delFlg;
}
实现自动填充处理器
@Component
public class EntityMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
/**
* 数据无效
*/
public static final String INVALID = "1";
/**
* 数据有效
*/
public static final String VALID = "0";
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
Date date = new Date();
this.setInsertFieldValByName("createTime", date, metaObject);
this.setInsertFieldValByName("updateTime", date, metaObject);
this.setInsertFieldValByName("delFlg", VALID, metaObject);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
Date date = new Date();
this.setUpdateFieldValByName("updateTime", date, metaObject);
}
}
测试
List<User> array = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
User user = new User();
user.setName(i + "");
array.add(user);
}
userService.saveOrUpdateBatch(array);
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。
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Wrappe
r,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
(完結)