mybatisplus常用小技巧,mybatisX插件使用小技巧

条件构造器select方法介绍

根据业务需求，有时候只需要返回特定的几个数据表字段，我们通过条件构造器的select方法可以指定；

还有一种情况，假如数据库字段很多的时候，我们要排除某几个字段，其他字段返回的时候，select方法也支持排除某些字段，查询其他的；

最后还有一种情况，我们搞分组聚合函数的时候，可以使用select方法，返回聚合函数执行后的数据字段；

实例

实例一：查找薪水大于3500 名字里有“小”的 员工 （只显示编号和姓名）

@Test
public void selectByQueryWrapper7(){
    QueryWrapper<Employee> queryWrapper=new QueryWrapper();
    // QueryWrapper queryWrapper2=Wrappers.query();
    queryWrapper.select("id","name").gt("salary",3500).like("name","小");
    List<Employee> employeeList = employeeMapper.selectList(queryWrapper);
    System.out.println(employeeList);
}
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实例二：查找薪水大于3500 名字里有“小”的 员工 （排除出生日期和性别）

@Test
public void selectByQueryWrapper8(){
    QueryWrapper<Employee> queryWrapper=new QueryWrapper();
    // QueryWrapper queryWrapper2=Wrappers.query();
    queryWrapper
             .select(Employee.class,fieldInfo->!fieldInfo.getColumn().equals("birthday")&&!fieldInfo.getColumn().equals("gender"))
             .gt("salary",3500)
             .like("name","小");
    List<Employee> employeeList = employeeMapper.selectList(queryWrapper);
    System.out.println(employeeList);
}
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实例三：查询每个部门的平均薪资

sql实现：

SELECT departmentId,AVG(salary) AS avg_salary FROM t_employee GROUP BY department_id;
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@Test
public void selectByQueryWrapper9(){
    QueryWrapper queryWrapper=new QueryWrapper();
    // QueryWrapper queryWrapper2=Wrappers.query();
    queryWrapper
             .select("department_id","AVG(salary) AS avg_salary")
             .groupBy("department_id");
    List employeeList = employeeMapper.selectList(queryWrapper);
    System.out.println(employeeList);
}

实体类与表字段.没有映射关系.

使用则个注解
@TableField(exist = false)

mybatisX插件快速生成代码

1.到指定位置生成

2.实体类 注解,驼峰命名

3.文件覆盖,生成新的文件,如果和旧文件有冲突.可以选择保持旧的文件.或者选择覆盖

4.实体类增加字段.删减字段.修改了类型.可以直接生成替换

xml的foreach和mybatis-plus的saveBatch 比对大数据 插入和修改比对

大数据量的情况下.使用集合分批 xml的foreach循环插入…

foreach.是把数据拼接再一条sql.但是mysql对大小有限制.看的别的博客的.一般建议,对list进行切分

https://blog.csdn.net/weixin_41725792/article/details/110186011#:~:text=%E6%8D%A2%E7%AE%97%E5%90%8E%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C%E4%B8%BA%EF%BC%9A,M%E7%9A%84%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA%E5%A4%A7%E5%B0%8F%E3%80%82

字段比较少

5000条数据
foreach
1070ms
mybatis-Plus 
5034ms



10000条数据  分5000一次插入,批处理

foreach
1617秒ms
mybatis-Plus 
5034ms

 List<BookTag> list =new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            BookTag bookTag = new BookTag();
            bookTag.setBookTagId(0L+i);
            bookTag.setBookTagName("i");
            bookTag.setBookTagGmtCreate(new Date());
            bookTag.setBookTagGmtModified(new Date());
            bookTag.setBookTagDeleted(0);
            bookTag.setBookTenantId("123213");
            list.add(bookTag);
        }

        long s2 = System.currentTimeMillis();

        List<List<BookTag>> partition = Lists.partition(list, 5000);
        for (List<BookTag> list1 : partition) {
            StopWatch stopWatch = new StopWatch("foreachInsert计时");
            stopWatch.start("foreachInsert计时");
            long s = System.currentTimeMillis();
            bookTagMapper.insertBatch(list1);
            //bookTagService.saveBatch(list1);
            long e = System.currentTimeMillis();
            System.out.println(e-s);

            stopWatch.stop();
            log.info("批量插入完成"+stopWatch.prettyPrint());

        }
        long e2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(e2-s2);

<insert id="insertBatch">
        insert into book_tag(tag_id,tag_name,
        gmt_create,gmt_modified,deleted,
        tenant_id)
        values
        <foreach collection="bookTagCollection" item="item" separator=",">
            (#{item.bookTagId,jdbcType=NUMERIC},
             #{item.bookTagName,jdbcType=VARCHAR},
            #{item.bookTagGmtCreate,jdbcType=TIMESTAMP},
             #{item.bookTagGmtModified,jdbcType=TIMESTAMP},
             #{item.bookTagDeleted,jdbcType=NUMERIC},
            #{item.bookTenantId,jdbcType=VARCHAR})
        </foreach>
    </insert>