mybatisPlus

通过项目一的开发大家应该能发现，单表的CRUD功能代码重复度很高，也没有什么难度。而这部分代码量往往比较大，开发起来比较费时。
因此，目前企业中都会使用一些组件来简化或省略单表的CRUD开发工作。目前在国内使用较多的一个组件就是MybatisPlus.
官方网站如下：
简介 | MyBatis-Plus

当然，MybatisPlus不仅仅可以简化单表操作，而且还对Mybatis的功能有很多的增强。可以让我们的开发更加的简单，高效。

通过今天的学习，我们要达成下面的目标：

• 能利用MybatisPlus实现基本的CRUD
• 会使用条件构建造构建查询和更新语句
• 会使用MybatisPlus中的常用注解
• 会使用MybatisPlus处理枚举、JSON类型字段
• 会使用MybatisPlus实现分页

1.快速入门

为了方便测试，我们先创建一个新的项目，并准备一些基础数据。

1.1.环境准备

复制课前资料提供好的一个项目到你的工作空间（不要包含空格和特殊字符）：

然后用你的IDEA工具打开，项目结构如下：

注意配置一下项目的JDK版本为JDK11。首先点击项目结构设置：

在弹窗中配置JDK：

接下来，要导入两张表，在课前资料中已经提供了SQL文件：

对应的数据库表结构如下：

最后，在application.yaml中修改jdbc参数为你自己的数据库参数：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: MySQL123
logging:
  level:
    com.itheima: debug
  pattern:
    dateformat: HH:mm:ss

1.2.快速开始

比如我们要实现User表的CRUD，只需要下面几步：

• 引入MybatisPlus依赖
• 定义Mapper

1.2.1引入依赖

MybatisPlus提供了starter，实现了自动Mybatis以及MybatisPlus的自动装配功能，坐标如下：

<dependency>
    <groupId>com.baomidougroupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
    <version>3.5.3.1version>
dependency>

由于这个starter包含对mybatis的自动装配，因此完全可以替换掉Mybatis的starter。
最终，项目的依赖如下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.baomidougroupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
        <version>3.5.3.1version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.mysqlgroupId>
        <artifactId>mysql-connector-jartifactId>
        <scope>runtimescope>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombokgroupId>
        <artifactId>lombokartifactId>
        <optional>trueoptional>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
        <scope>testscope>
    dependency>
dependencies>

1.2.2.定义Mapper

为了简化单表CRUD，MybatisPlus提供了一个基础的BaseMapper接口，其中已经实现了单表的CRUD：

因此我们自定义的Mapper只要实现了这个BaseMapper，就无需自己实现单表CRUD了。
修改mp-demo中的com.itheima.mp.mapper包下的UserMapper接口，让其集成BaseMapper：

代码如下：

package com.itheima.mp.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.itheima.mp.domain.po.User;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}

1.2.3.测试

新建一个测试类，编写几个单元测试，测试基本的CRUD功能：

package com.itheima.mp.mapper;

import com.itheima.mp.domain.po.User;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;

@SpringBootTest
class UserMapperTest {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Test
    void testInsert() {
        User user = new User();
        user.setId(5L);
        user.setUsername("Lucy");
        user.setPassword("123");
        user.setPhone("18688990011");
        user.setBalance(200);
        user.setInfo("{\"age\": 24, \"intro\": \"英文老师\", \"gender\": \"female\"}");
        user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        user.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        userMapper.insert(user);
    }

    @Test
    void testSelectById() {
        User user = userMapper.selectById(5L);
        System.out.println("user = " + user);
    }

    @Test
    void testSelectByIds() {
        List<User> users = userMapper.selectBatchIds(List.of(1L, 2L, 3L, 4L, 5L));
        users.forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    void testUpdateById() {
        User user = new User();
        user.setId(5L);
        user.setBalance(20000);
        userMapper.updateById(user);
    }

    @Test
    void testDelete() {
        userMapper.deleteById(5L);
    }
}

可以看到，在运行过程中打印出的SQL日志，非常标准：

11:05:01  INFO 15524 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Starting...
11:05:02  INFO 15524 --- [           main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Start completed.
11:05:02 DEBUG 15524 --- [           main] c.i.mp.mapper.UserMapper.selectById      : ==>  Preparing: SELECT id,username,password,phone,info,status,balance,create_time,update_time FROM user WHERE id=?
11:05:02 DEBUG 15524 --- [           main] c.i.mp.mapper.UserMapper.selectById      : ==> Parameters: 5(Long)
11:05:02 DEBUG 15524 --- [           main] c.i.mp.mapper.UserMapper.selectById      : <==      Total: 1
user = User(id=5, username=Lucy, password=123, phone=18688990011, info={"age": 21}, status=1, balance=20000, createTime=Fri Jun 30 11:02:30 CST 2023, updateTime=Fri Jun 30 11:02:30 CST 2023)

只需要继承BaseMapper就能省去所有的单表CRUD，是不是非常简单！

1.3.常见注解

在刚刚的入门案例中，我们仅仅引入了依赖，继承了BaseMapper就能使用MybatisPlus，非常简单。但是问题来了：
MybatisPlus如何知道我们要查询的是哪张表？表中有哪些字段呢？

大家回忆一下，UserMapper在继承BaseMapper的时候指定了一个泛型：

泛型中的User就是与数据库对应的PO.

MybatisPlus就是根据PO实体的信息来推断出表的信息，从而生成SQL的。默认情况下：

• MybatisPlus会把PO实体的类名驼峰转下划线作为表名
• MybatisPlus会把PO实体的所有变量名驼峰转下划线作为表的字段名，并根据变量类型推断字段类型
• MybatisPlus会把名为id的字段作为主键

但很多情况下，默认的实现与实际场景不符，因此MybatisPlus提供了一些注解便于我们声明表信息。

1.3.1.@TableName

说明：

• 描述：表名注解，标识实体类对应的表
• 使用位置：实体类

示例：

@TableName("user")
public class User {
    private Long id;
    private String name;
}

TableName注解除了指定表名以外，还可以指定很多其它属性：

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

1.3.2.@TableId

说明：

• 描述：主键注解，标识实体类中的主键字段
• 使用位置：实体类的主键字段

示例：

@TableName("user")
public class User {
    @TableId
    private Long id;
    private String name;
}

TableId注解支持两个属性：

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

IdType支持的类型有：

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)

这里比较常见的有三种：

• AUTO：利用数据库的id自增长
• INPUT：手动生成id
• ASSIGN_ID：雪花算法生成Long类型的全局唯一id，这是默认的ID策略

1.3.3.@TableField

说明：

描述：普通字段注解

示例：

@TableName("user")
public class User {
    @TableId
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    @TableField("isMarried")
    private Boolean isMarried;
    @TableField("`concat`")
    private String concat;
}

一般情况下我们并不需要给字段添加@TableField注解，一些特殊情况除外：

• 成员变量名与数据库字段名不一致
• 成员变量是以isXXX命名，按照JavaBean的规范，MybatisPlus识别字段时会把is去除，这就导致与数据库不符。
• 成员变量名与数据库一致，但是与数据库的关键字冲突。使用@TableField注解给字段名添加````转义

支持的其它属性如下：

属性	类型	必填	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	TypeHander	否
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

1.4.常见配置

MybatisPlus也支持基于yaml文件的自定义配置，详见官方文档：
使用配置 | MyBatis-Plus

大多数的配置都有默认值，因此我们都无需配置。但还有一些是没有默认值的，例如:

• 实体类的别名扫描包
• 全局id类型

mybatis-plus:
  type-aliases-package: com.itheima.mp.domain.po
  global-config:
    db-config:
      id-type: auto # 全局id类型为自增长

需要注意的是，MyBatisPlus也支持手写SQL的，而mapper文件的读取地址可以自己配置：

mybatis-plus:
  mapper-locations: "classpath*:/mapper/**/*.xml" # Mapper.xml文件地址，当前这个是默认值。

可以看到默认值是classpath*:/mapper/**/*.xml，也就是说我们只要把mapper.xml文件放置这个目录下就一定会被加载。

例如，我们新建一个UserMapper.xml文件：

然后在其中定义一个方法：

DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.itheima.mp.mapper.UserMapper">

    <select id="queryById" resultType="User">
        SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
    select>
mapper>

然后在测试类UserMapperTest中测试该方法：

@Test
void testQuery() {
    User user = userMapper.queryById(1L);
    System.out.println("user = " + user);
}

2.核心功能

刚才的案例中都是以id为条件的简单CRUD，一些复杂条件的SQL语句就要用到一些更高级的功能了。

2.1.条件构造器

除了新增以外，修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外，还支持更加复杂的where条件。

参数中的Wrapper就是条件构造的抽象类，其下有很多默认实现，继承关系如图：

Wrapper的子类AbstractWrapper提供了where中包含的所有条件构造方法：

而QueryWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个select方法，允许指定查询字段：

而UpdateWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个set方法，允许指定SQL中的SET部分：

接下来，我们就来看看如何利用Wrapper实现复杂查询。

2.1.1.QueryWrapper

无论是修改、删除、查询，都可以使用QueryWrapper来构建查询条件。接下来看一些例子：
查询：查询出名字中带o的，存款大于等于1000元的人。代码如下：

@Test
void testQueryWrapper() {
    // 1.构建查询条件 where name like "%o%" AND balance >= 1000
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .select("id", "username", "info", "balance")
            .like("username", "o")
            .ge("balance", 1000);
    // 2.查询数据
    List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

更新：更新用户名为jack的用户的余额为2000，代码如下：

@Test
void testUpdateByQueryWrapper() {
    // 1.构建查询条件 where name = "Jack"
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().eq("username", "Jack");
    // 2.更新数据，user中非null字段都会作为set语句
    User user = new User();
    user.setBalance(2000);
    userMapper.update(user, wrapper);
}

2.1.2.UpdateWrapper

基于BaseMapper中的update方法更新时只能直接赋值，对于一些复杂的需求就难以实现。
例如：更新id为1,2,4的用户的余额，扣200，对于的SQL应该是：

UPDATE user SET balance = balance - 200 WHERE id in (1, 2, 4)

SET的赋值结果是基于字段现有值的，这个时候就要利用UpdateWrapper中的setSql功能了：

@Test
void testUpdateWrapper() {
    List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L);
    // 1.生成SQL
    UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<User>()
            .setSql("balance = balance - 200") // SET balance = balance - 200
            .in("id", ids); // WHERE id in (1, 2, 4)
	// 2.更新，注意第一个参数可以给null，也就是不填更新字段和数据，
    // 而是基于UpdateWrapper中的setSQL来更新
    userMapper.update(null, wrapper);
}

2.1.3.LambdaQueryWrapper

自己体会 lambda是用来把数据库表字段的字段名，不写具体的字符串，而是写成类名：：get 去拿这个字段
无论是QueryWrapper还是UpdateWrapper在构造条件的时候都需要写死字段名称，会出现字符串魔法值。这在编程规范中显然是不推荐的。
那怎么样才能不写字段名，又能知道字段名呢？

其中一种办法是基于变量的gettter方法结合反射技术。因此我们只要将条件对应的字段的getter方法传递给MybatisPlus，它就能计算出对应的变量名了。而传递方法可以使用JDK8中的方法引用和Lambda表达式。
因此MybatisPlus又提供了一套基于Lambda的Wrapper，包含两个：

• LambdaQueryWrapper
• LambdaUpdateWrapper

分别对应QueryWrapper和UpdateWrapper

其使用方式如下：

@Test
void testLambdaQueryWrapper() {
    // 1.构建条件 WHERE username LIKE "%o%" AND balance >= 1000
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.lambda()
            .select(User::getId, User::getUsername, User::getInfo, User::getBalance)
            .like(User::getUsername, "o")
            .ge(User::getBalance, 1000);
    // 2.查询
    List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

2.2.自定义SQL

在演示UpdateWrapper的案例中，我们在代码中编写了更新的SQL语句：

这种写法在某些企业也是不允许的，因为SQL语句最好都维护在持久层，而不是业务层。就当前案例来说，由于条件是in语句，只能将SQL写在Mapper.xml文件，利用foreach来生成动态SQL。
这实在是太麻烦了。假如查询条件更复杂，动态SQL的编写也会更加复杂。

所以，MybatisPlus提供了自定义SQL功能，可以让我们利用Wrapper生成查询条件，再结合Mapper.xml编写SQL

视频里

第一步，先写好where的部分，where部分就用的是wrapper来实现。
把这个wrapper传给一个mapper的自定义

2.2.1.基本用法

以当前案例来说，我们可以这样写：

@Test
void testCustomWrapper() {
    // 1.准备自定义查询条件
    List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L);
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().in("id", ids);

    // 2.调用mapper的自定义方法，直接传递Wrapper
    userMapper.deductBalanceByIds(200, wrapper);
}

然后在UserMapper中自定义SQL：

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    @Select("UPDATE user SET balance = balance - #{money} ${ew.customSqlSegment}")
    void deductBalanceByIds(@Param("money") int money, @Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper);
}

这样就省去了编写复杂查询条件的烦恼了。

2.2.2.多表关联

理论上来将MyBatisPlus是不支持多表查询的，不过我们可以利用Wrapper中自定义条件结合自定义SQL来实现多表查询的效果。
例如，我们要查询出所有收货地址在北京的并且用户id在1、2、4之中的用户
要是自己基于mybatis实现SQL，大概是这样的：

  <select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.mp.domain.po.User">
      SELECT *
      FROM user u
      INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id
      WHERE u.id
      <foreach collection="ids" separator="," item="id" open="IN (" close=")">
          #{id}
      foreach>
      AND a.city = #{city}
  select>

可以看出其中最复杂的就是WHERE条件的编写，如果业务复杂一些，这里的SQL会更变态。但是基于自定义SQL结合Wrapper的玩法，我们就可以利用Wrapper来构建查询条件，然后手写SELECT及FROM部分，实现多表查询。
查询条件这样来构建：

@Test
void testCustomJoinWrapper() {
    // 1.准备自定义查询条件
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .in("u.id", List.of(1L, 2L, 4L))
            .eq("a.city", "北京");

    // 2.调用mapper的自定义方法
    List<User> users = userMapper.queryUserByWrapper(wrapper);

    users.forEach(System.out::println);
}

然后在UserMapper中自定义方法：

@Select("SELECT u.* FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}")
List<User> queryUserByWrapper(@Param("ew")QueryWrapper<User> wrapper);

当然，也可以在UserMapper.xml中写SQL：

<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.mp.domain.po.User">
    SELECT * FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}
select>

2.3.Service接口

MybatisPlus不仅提供了BaseMapper，还提供了通用的Service接口及默认实现，封装了一些常用的service模板方法。
通用接口为IService，默认实现为ServiceImpl，其中封装的方法可以分为以下几类：

• save：新增
• remove：删除
• update：更新
• get：查询单个结果
• list：查询集合结果
• count：计数
• page：分页查询

2.3.1.CRUD

我们先俩看下基本的CRUD接口。
新增：

• save是新增单个元素
• saveBatch是批量新增
• saveOrUpdate是根据id判断，如果数据存在就更新，不存在则新增
• saveOrUpdateBatch是批量的新增或修改

删除：

• removeById：根据id删除
• removeByIds：根据id批量删除
• removeByMap：根据Map中的键值对为条件删除
• remove(Wrapper)：根据Wrapper条件删除
• ~~removeBatchByIds~~：暂不支持

修改：

• updateById：根据id修改
• update(Wrapper)：根据UpdateWrapper修改，Wrapper中包含set和where部分
• update(T，Wrapper)：按照T内的数据修改与Wrapper匹配到的数据
• updateBatchById：根据id批量修改

Get：

• getById：根据id查询1条数据
• getOne(Wrapper)：根据Wrapper查询1条数据
• getBaseMapper：获取Service内的BaseMapper实现，某些时候需要直接调用Mapper内的自定义SQL时可以用这个方法获取到Mapper

List：

• listByIds：根据id批量查询
• list(Wrapper)：根据Wrapper条件查询多条数据
• list()：查询所有

Count：

• count()：统计所有数量
• count(Wrapper)：统计符合Wrapper条件的数据数量

getBaseMapper：
当我们在service中要调用Mapper中自定义SQL时，就必须获取service对应的Mapper，就可以通过这个方法：

2.3.2.基本用法

由于Service中经常需要定义与业务有关的自定义方法，因此我们不能直接使用IService，而是自定义Service接口，然后继承IService以拓展方法。同时，让自定义的Service实现类继承ServiceImpl，这样就不用自己实现IService中的接口了。

首先，定义UserService，继承IService：

package com.itheima.mp.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;

public interface UserService extends IService<User> {
    // 拓展自定义方法
}

然后，编写UserServiceImpl类，继承ServiceImpl，实现UserService：

package com.itheima.mp.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.domain.po.service.UserService;
import com.itheima.mp.mapper.UserMapper;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User>
													implements UserService {
}

项目结构如下：

最后，编写一个测试类，测试一下：

package com.itheima.mp.service;

import com.itheima.mp.domain.po.User;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.List;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

@SpringBootTest
class UserServiceTest {

    @Autowired
    UserService userService;

    @Test
    void testService() {
        List<User> list = userService.list();
        list.forEach(System.out::println);
    }
}

2.3.3.批量新增

IService中的批量新增功能使用起来非常方便，但有一点注意事项，我们先来测试一下。
首先我们测试逐条插入数据：

@Test
void testSaveOneByOne() {
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        userService.save(buildUser(i));
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("耗时：" + (e - b));
}

private User buildUser(int i) {
    User user = new User();
    user.setUsername("user_" + i);
    user.setPassword("123");
    user.setPhone("" + (18688190000L + i));
    user.setBalance(2000);
    user.setInfo("{\"age\": 24, \"intro\": \"英文老师\", \"gender\": \"female\"}");
    user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
    user.setUpdateTime(user.getCreateTime());
    return user;
}

执行结果如下：

可以看到速度非常慢。

然后再试试MybatisPlus的批处理：

@Test
void testSaveBatch() {
    // 准备10万条数据
    List<User> list = new ArrayList<>(1000);
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        list.add(buildUser(i));
        // 每1000条批量插入一次
        if (i % 1000 == 0) {
            userService.saveBatch(list);
            list.clear();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("耗时：" + (e - b));
}

执行最终耗时如下：

可以看到使用了批处理以后，比逐条新增效率提高了10倍左右，性能还是不错的。

不过，我们简单查看一下MybatisPlus源码：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
    String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
    return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}
// ...SqlHelper
public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
    Assert.isFalse(batchSize < 1, "batchSize must not be less than one");
    return !CollectionUtils.isEmpty(list) && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
        int size = list.size();
        int idxLimit = Math.min(batchSize, size);
        int i = 1;
        for (E element : list) {
            consumer.accept(sqlSession, element);
            if (i == idxLimit) {
                sqlSession.flushStatements();
                idxLimit = Math.min(idxLimit + batchSize, size);
            }
            i++;
        }
    });
}

可以发现其实MybatisPlus的批处理是基于PrepareStatement的预编译模式，然后批量提交，最终在数据库执行时还是会有多条insert语句，逐条插入数据。SQL类似这样：

Preparing: INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )
Parameters: user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01

而如果想要得到最佳性能，最好是将多条SQL合并为一条，像这样：

INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time )
VALUES 
(user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_4, 123, 18688190004, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01);

该怎么做呢？

MySQL的客户端连接参数中有这样的一个参数：rewriteBatchedStatements。顾名思义，就是重写批处理的statement语句。参考文档：
cj-conn-prop_rewriteBatchedStatements
这个参数的默认值是false，我们需要修改连接参数，将其配置为true

修改项目中的application.yml文件，在jdbc的url后面添加参数&rewriteBatchedStatements=true:

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: MySQL123

再次测试插入10万条数据，可以发现速度有非常明显的提升：

在ClientPreparedStatement的executeBatchInternal中，有判断rewriteBatchedStatements值是否为true并重写SQL的功能：

最终，SQL被重写了：

2.3.4.Lambda

Service中对LambdaQueryWrapper和LambdaUpdateWrapper的用法进一步做了简化。我们无需自己通过new的方式来创建Wrapper，而是直接调用lambdaQuery和lambdaUpdate方法：

基于Lambda查询：

@Test
void testLambdaQuery() {
    // 1.查询1个
    User rose = userService.lambdaQuery()
            .eq(User::getUsername, "Rose")
            .one(); // .one()查询1个
    System.out.println("rose = " + rose);

    // 2.查询多个
    List<User> users = userService.lambdaQuery()
            .like(User::getUsername, "o")
            .list(); // .list()查询集合
    users.forEach(System.out::println);

    // 3.count统计
    Long count = userService.lambdaQuery()
            .like(User::getUsername, "o")
            .count(); // .count()则计数
    System.out.println("count = " + count);
}

可以发现lambdaQuery方法中除了可以构建条件，而且根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果，可选的方法有：

• .one()：最多1个结果
• .list()：返回集合结果
• .count()：返回计数结果

lambdaQuery还支持动态条件查询。比如下面这个需求：

定义一个方法，接收参数为username、status、minBalance、maxBalance，参数可以为空。

• 如果username参数不为空，则采用模糊查询;
• 如果status参数不为空，则采用精确匹配；
• 如果minBalance参数不为空，则余额必须大于minBalance
• 如果maxBalance参数不为空，则余额必须小于maxBalance

这个需求就是典型的动态查询，在业务开发中经常碰到，实现如下：

@Test
void testQueryUser() {
    List<User> users = queryUser("o", 1, null, null);
    users.forEach(System.out::println);
}

public List<User> queryUser(String username, Integer status, Integer minBalance, Integer maxBalance) {
    return userService.lambdaQuery()
            .like(username != null , User::getUsername, username)
            .eq(status != null, User::getStatus, status)
            .ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
            .le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance)
            .list();
}

基于Lambda更新：

@Test
void testLambdaUpdate() {
    userService.lambdaUpdate()
            .set(User::getBalance, 800) // set balance = 800
            .eq(User::getUsername, "Jack") // where username = "Jack"
            .update(); // 执行Update
}

lambdaUpdate()方法后基于链式编程，可以添加set条件和where条件。但最后一定要跟上update()，否则语句不会执行。

lambdaUpdate()同样支持动态条件，例如下面的需求：

基于IService中的lambdaUpdate()方法实现一个更新方法，满足下列需求：

• 参数为balance、id、username
• id或username至少一个不为空，根据id或username精确匹配用户
• 将匹配到的用户余额修改为balance
• 如果balance为0，则将用户status修改为冻结状态

实现如下：

@Test
void testUpdateBalance() {
    updateBalance(0L, 1L, null);
}

public void updateBalance(Long balance, Long id, String username){
    userService.lambdaUpdate()
            .set(User::getBalance, balance)
            .set(balance == 0, User::getStatus, 2)
            .eq(id != null, User::getId, id)
            .eq(username != null, User::getId, username)
            .update();
}

2.4.静态工具

有的时候Service之间也会相互调用，为了避免出现循环依赖问题，MybatisPlus提供一个静态工具类：Db，其中的一些静态方法与IService中方法签名基本一致，也可以帮助我们实现CRUD功能：

示例：

@Test
void testDbGet() {
    User user = Db.getById(1L, User.class);
    System.out.println(user);
}

@Test
void testDbList() {
    // 利用Db实现复杂条件查询
    List<User> list = Db.lambdaQuery(User.class)
            .like(User::getUsername, "o")
            .ge(User::getBalance, 1000)
            .list();
    list.forEach(System.out::println);
}

@Test
void testDbUpdate() {
    Db.lambdaUpdate(User.class)
            .set(User::getBalance, 2000)
            .eq(User::getUsername, "Rose");
}

使用总结
如果只是在操作对应的表，那就用lambdaquery，如下



这样就有自定义的mapper

总结

实体类，实体类的表注解，mapper，mapper继承basemapper，写service，service继承 iservice

3.扩展功能

3.1.代码生成

在使用MybatisPlus以后，基础的Mapper、Service、PO代码相对固定，重复编写也比较麻烦。因此MybatisPlus官方提供了代码生成器根据数据库表结构生成PO、Mapper、Service等相关代码。只不过代码生成器同样要编码使用，也很麻烦。

这里推荐大家使用一款MybatisPlus的插件，它可以基于图形化界面完成MybatisPlus的代码生成，非常简单。

3.1.1.安装插件

在Idea的plugins市场中搜索并安装MyBatisPlus插件：

然后重启你的Idea即可使用。

3.1.2.使用

刚好数据库中还有一张address表尚未生成对应的实体和mapper等基础代码。我们利用插件生成一下。
首先需要配置数据库地址，在Idea顶部菜单中，找到other，选择Config Database：

在弹出的窗口中填写数据库连接的基本信息：

点击OK保存。

然后再次点击Idea顶部菜单中的other，然后选择Code Generator:

在弹出的表单中填写信息：

最终，代码自动生成到指定的位置了：

3.2.逻辑删除

对于一些比较重要的数据，我们往往会采用逻辑删除的方案，即：

• 在表中添加一个字段标记数据是否被删除
• 当删除数据时把标记置为true
• 查询时过滤掉标记为true的数据

一旦采用了逻辑删除，所有的查询和删除逻辑都要跟着变化，非常麻烦。为了解决这个问题，MybatisPlus就添加了对逻辑删除的支持。
:::warning
注意，只有MybatisPlus生成的SQL语句才支持自动的逻辑删除，自定义SQL需要自己手动处理逻辑删除。
:::

例如，我们给address表添加一个逻辑删除字段：

alter table address
	add deleted bit default b'0' null comment '逻辑删除';

然后给Address实体添加deleted字段：

接下来，我们要在application.yml中配置逻辑删除字段：

mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-field: deleted # 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)

测试：
首先，我们执行一个删除操作：

@Test
void testDeleteByLogic() {
    // 删除方法与以前没有区别
    addressService.removeById(59L);
}

方法与普通删除一模一样，但是底层的SQL逻辑变了：

查询一下试试：

@Test
void testQuery() {
    List<Address> list = addressService.list();
    list.forEach(System.out::println);
}

会发现id为59的确实没有查询出来，而且SQL中也对逻辑删除字段做了判断：

综上， 开启了逻辑删除功能以后，我们就可以像普通删除一样做CRUD，基本不用考虑代码逻辑问题。还是非常方便的。

:::warning
注意：
逻辑删除本身也有自己的问题，比如：

• 会导致数据库表垃圾数据越来越多，从而影响查询效率
• SQL中全都需要对逻辑删除字段做判断，影响查询效率

因此，我不太推荐采用逻辑删除功能，如果数据不能删除，可以采用把数据迁移到其它表的办法。
:::

3.3.通用枚举

User类中有一个用户状态字段：

像这种字段我们一般会定义一个枚举，做业务判断的时候就可以直接基于枚举做比较。但是我们数据库采用的是int类型，对应的PO也是Integer。因此业务操作时必须手动把枚举与Integer转换，非常麻烦。

因此，MybatisPlus提供了一个处理枚举的类型转换器，可以帮我们把枚举类型与数据库类型自动转换。

3.3.1.定义枚举

我们定义一个用户状态的枚举：

代码如下：

package com.itheima.mp.enums;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.EnumValue;
import lombok.Getter;

@Getter
public enum UserStatus {
    NORMAL(1, "正常"),
    FREEZE(2, "冻结")
    ;
    private final int value;
    private final String desc;

    UserStatus(int value, String desc) {
        this.value = value;
        this.desc = desc;
    }
}

然后把User类中的status字段改为UserStatus 类型：

要让MybatisPlus处理枚举与数据库类型自动转换，我们必须告诉MybatisPlus，枚举中的哪个字段的值作为数据库值。
MybatisPlus提供了@EnumValue注解来标记枚举属性：

3.3.2.配置枚举处理器

在application.yaml文件中添加配置：

mybatis-plus:
  configuration:
    default-enum-type-handler: com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MybatisEnumTypeHandler

3.3.3.测试

@Test
void testService() {
    List<User> list = userService.list();
    list.forEach(System.out::println);
}

最终，查询出的User类的status字段会是枚举类型：





和数据库对应的值，加注解

3.4.字段类型处理器

对象嵌套要有resultmap，没有加上

数据库的user表中有一个info字段，是JSON类型：

格式像这样：

{"age": 20, "intro": "佛系青年", "gender": "male"}

而目前User实体类中却是String类型：

这样以来，我们要读取info中的属性时就非常不方便。如果要方便获取，info的类型最好是一个Map或者实体类。
而一旦我们把info改为对象类型，就需要在写入数据库是手动转为String，再读取数据库时，手动转换为对象，这会非常麻烦。

因此MybatisPlus提供了很多特殊类型字段的类型处理器，解决特殊字段类型与数据库类型转换的问题。例如处理JSON就可以使用JacksonTypeHandler处理器。

接下来，我们就来看看这个处理器该如何使用。

3.4.1.定义实体

首先，我们定义一个单独实体类来与info字段的属性匹配：

代码如下：

package com.itheima.mp.domain.po;

import lombok.Data;

@Data
public class UserInfo {
    private Integer age;
    private String intro;
    private String gender;
}

3.4.2.使用类型处理器

接下来，将User类的info字段修改为UserInfo类型，并声明类型处理器：

测试可以发现，所有数据都正确封装到UserInfo当中了：

3.5.配置加密

目前我们配置文件中的很多参数都是明文，如果开发人员发生流动，很容易导致敏感信息的泄露。所以MybatisPlus支持配置文件的加密和解密功能。

我们以数据库的用户名和密码为例。

3.5.1.生成秘钥

首先，我们利用AES工具生成一个随机秘钥，然后对用户名、密码加密：

package com.itheima.mp;

import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.AES;
import org.junit.jupiter.api.Test;

class MpDemoApplicationTests {
    @Test
    void contextLoads() {
        // 生成 16 位随机 AES 密钥
        String randomKey = AES.generateRandomKey();
        System.out.println("randomKey = " + randomKey);

        // 利用密钥对用户名加密
        String username = AES.encrypt("root", randomKey);
        System.out.println("username = " + username);

        // 利用密钥对用户名加密
        String password = AES.encrypt("MySQL123", randomKey);
        System.out.println("password = " + password);

    }
}

打印结果如下：

randomKey = 6234633a66fb399f
username = px2bAbnUfiY8K/IgsKvscg==
password = FGvCSEaOuga3ulDAsxw68Q==

3.5.2.修改配置

修改application.yaml文件，把jdbc的用户名、密码修改为刚刚加密生成的密文：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: mpw:QWWVnk1Oal3258x5rVhaeQ== # 密文要以 mpw:开头
    password: mpw:EUFmeH3cNAzdRGdOQcabWg== # 密文要以 mpw:开头

3.5.3.测试

在启动项目的时候，需要把刚才生成的秘钥添加到启动参数中，像这样：

--mpw.key=6234633a66fb399f

单元测试的时候不能添加启动参数，所以要在测试类的注解上配置：

然后随意运行一个单元测试，可以发现数据库查询正常。

4.插件功能

MybatisPlus提供了很多的插件功能，进一步拓展其功能。目前已有的插件有：

• PaginationInnerInterceptor：自动分页
• TenantLineInnerInterceptor：多租户
• DynamicTableNameInnerInterceptor：动态表名
• OptimisticLockerInnerInterceptor：乐观锁
• IllegalSQLInnerInterceptor：sql 性能规范
• BlockAttackInnerInterceptor：防止全表更新与删除

:::warning
注意：
使用多个分页插件的时候需要注意插件定义顺序，建议使用顺序如下：

• 多租户,动态表名
• 分页,乐观锁
• sql 性能规范,防止全表更新与删除
  :::

这里我们以分页插件为里来学习插件的用法。

4.1.分页插件

在未引入分页插件的情况下，MybatisPlus是不支持分页功能的，IService和BaseMapper中的分页方法都无法正常起效。
所以，我们必须配置分页插件。

4.1.1.配置分页插件

在项目中新建一个配置类：

其代码如下： 这个配置要写CV大法

package com.itheima.mp.config;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MybatisConfig {

    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        // 初始化核心插件
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // 添加分页插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
        return interceptor;
    }
}

4.1.2.分页API

编写一个分页查询的测试：

@Test
void testPageQuery() {
    // 1.分页查询，new Page()的两个参数分别是：页码、每页大小
    Page<User> p = userService.page(new Page<>(2, 2));
    // 2.总条数
    System.out.println("total = " + p.getTotal());
    // 3.总页数
    System.out.println("pages = " + p.getPages());
    // 4.数据
    List<User> records = p.getRecords();
    records.forEach(System.out::println);
}

运行的SQL如下：

这里用到了分页参数，Page，即可以支持分页参数，也可以支持排序参数。常见的API如下：

int pageNo = 1, pageSize = 5;
// 分页参数
Page<User> page = Page.of(pageNo, pageSize);
// 排序参数, 通过OrderItem来指定
page.addOrder(new OrderItem("balance", false));

userService.page(page);

4.2.通用分页实体

现在要实现一个用户分页查询的接口，接口规范如下：

参数	说明
请求方式	GET
请求路径	/users/page
请求参数	```json
{

"pageNo": 1,
"pageSize": 5,
"sortBy": "balance",
"isAsc": false

}

 |
| 返回值 | ```json
{
    "total": 100006,
    "pages": 50003,
    "list": [
        {
            "id": 1685100878975279298,
            "username": "user_9****",
            "info": {
                "age": 24,
                "intro": "英文老师",
                "gender": "female"
            },
            "status": "正常",
            "balance": 2000
        },
        {
            "id": 1685100878975279299,
            "username": "user_9****",
            "info": {
                "age": 24,
                "intro": "英文老师",
                "gender": "female"
            },
            "status": "正常",
            "balance": 2000
        }
    ]
}

|
| 特殊说明 | •如果排序字段为空，默认按照更新时间排序
•排序字段不为空，则按照排序字段排序 |

这里需要定义3个实体：

• PageQuery：分页查询条件的实体，包含分页、排序参数
• PageDTO：分页结果实体，包含总条数、总页数、当前页数据
• UserVO：用户页面视图实体

接下来我们就按照WEB开发的过程来实现这个接口。
首先，我们在项目中引入spring-boot-starter-web依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
dependency>

<dependency>
    <groupId>cn.hutoolgroupId>
    <artifactId>hutool-allartifactId>
    <version>5.8.11version>
dependency>

然后，按alt+8打开service控制台，然后添加一个SpringBoot启动项：

弹窗中选择Spring Boot：

弹窗中填写信息：

其中不要忘了配置我们之前添加的数据加密的秘钥。

4.2.1.实体

首先是请求参数的PageQuery实体：

PageQuery是前端提交的查询参数，一般包含四个属性：

• pageNo：页码
• pageSize：每页数据条数
• sortBy：排序字段
• isAsc：是否升序

package com.itheima.mp.domain.query;

import lombok.Data;

@Data
public class PageQuery {
    private Integer pageNo;
    private Integer pageSize;
    private String sortBy;
    private Boolean isAsc;
}

然后我们定义一个UserVO实体：

代码如下：

package com.itheima.mp.domain.vo;

import com.itheima.mp.domain.po.UserInfo;
import com.itheima.mp.enums.UserStatus;
import lombok.Data;

@Data
public class UserVO {

    /**
     * 用户id
     */
    private Long id;

    /**
     * 用户名
     */
    private String username;

    /**
     * 详细信息
     */
    private UserInfo info;

    /**
     * 使用状态（1正常 2冻结）
     */
    private UserStatus status;

    /**
     * 账户余额
     */
    private Integer balance;
}

最后，则是分页实体PageDTO:

代码如下：

package com.itheima.mp.domain.dto;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.util.List;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PageDTO<T> {
    private Integer total;
    private Integer pages;
    private List<T> list;
}

4.2.2.开发接口

我们定义一个UserController，在controller中我们定义分页查询用户的接口：

package com.itheima.mp.controller;

import com.itheima.mp.domain.dto.PageDTO;
import com.itheima.mp.domain.query.PageQuery;
import com.itheima.mp.domain.vo.UserVO;
import com.itheima.mp.service.UserService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("users")
@RequiredArgsConstructor
public class UserController {

    private final UserService userService;

    @GetMapping("/page")
    public PageDTO<UserVO> queryUserByPage(PageQuery query){
        return userService.queryUserByPage(query);
    }
}

然后在UserService中创建queryUserByPage方法：

PageDTO<UserVO> queryUserByPage(PageQuery query);

接下来，在UserServiceImpl中实现该方法：

@Override
public PageDTO<UserVO> queryUserByPage(PageQuery query) {
    // 1.构建条件
    // 1.1.分页条件
    Page<User> page = Page.of(query.getPageNo(), query.getPageSize());
    // 1.2.排序条件
    if (query.getSortBy() != null) {
        page.addOrder(new OrderItem(query.getSortBy(), query.getIsAsc()));
    }else{
        // 默认按照更新时间排序
        page.addOrder(new OrderItem("update_time", false));
    }
    // 2.查询
    page(page);
    // 3.数据非空校验
    List<User> records = page.getRecords();
    if (records == null || records.size() <= 0) {
        // 无数据，返回空结果
        return new PageDTO<>(page.getTotal(), page.getPages(), Collections.emptyList());
    }
    // 4.有数据，转换
    List<UserVO> list = BeanUtil.copyToList(records, UserVO.class);
    // 5.封装返回
    return new PageDTO<UserVO>(page.getTotal(), page.getPages(), list);
}

最后，为了让UserStatus枚举可以展示为文字描述，再给UserStatus中的desc字段添加@JsonValue注解：

启动项目，在页面查看：

4.2.3.改造PageQuery实体

在刚才的代码中，从PageQuery到MybatisPlus的Page之间转换的过程还是比较麻烦的。
我们完全可以在PageQuery这个实体中定义一个工具方法，简化开发。
像这样：

package com.itheima.mp.domain.query;

import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.OrderItem;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import lombok.Data;

@Data
public class PageQuery {
    private Integer pageNo;
    private Integer pageSize;
    private String sortBy;
    private Boolean isAsc;

    public <T>  Page<T> toMpPage(OrderItem ... orders){
        // 1.分页条件
        Page<T> p = Page.of(pageNo, pageSize);
        // 2.排序条件
        // 2.1.先看前端有没有传排序字段
        if (sortBy != null) {
            p.addOrder(new OrderItem(sortBy, isAsc));
            return p;
        }
        // 2.2.再看有没有手动指定排序字段
        if(orders != null){
            p.addOrder(orders);
        }
        return p;
    }

    public <T> Page<T> toMpPage(String defaultSortBy, boolean isAsc){
        return this.toMpPage(new OrderItem(defaultSortBy, isAsc));
    }

    public <T> Page<T> toMpPageDefaultSortByCreateTimeDesc() {
        return toMpPage("create_time", false);
    }

    public <T> Page<T> toMpPageDefaultSortByUpdateTimeDesc() {
        return toMpPage("update_time", false);
    }
}

这样我们在开发也时就可以省去对从PageQuery到Page的的转换：

// 1.构建条件
Page<User> page = query.toMpPageDefaultSortByCreateTimeDesc();

4.2.4.改造PageDTO实体

在查询出分页结果后，数据的非空校验，数据的vo转换都是模板代码，编写起来很麻烦。

我们完全可以将其封装到PageDTO的工具方法中，简化整个过程：

package com.itheima.mp.domain.dto;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PageDTO<V> {
    private Long total;
    private Long pages;
    private List<V> list;

    /**
     * 返回空分页结果
     * @param p MybatisPlus的分页结果
     * @param  目标VO类型
     * @param 
 原始PO类型
     * @return VO的分页对象
     */
    public static <V, P> PageDTO<V> empty(Page<P> p){
        return new PageDTO<>(p.getTotal(), p.getPages(), Collections.emptyList());
    }

    /**
     * 将MybatisPlus分页结果转为 VO分页结果
     * @param p MybatisPlus的分页结果
     * @param voClass 目标VO类型的字节码
     * @param  目标VO类型
     * @param 
 原始PO类型
     * @return VO的分页对象
     */
    public static <V, P> PageDTO<V> of(Page<P> p, Class<V> voClass) {
        // 1.非空校验
        List<P> records = p.getRecords();
        if (records == null || records.size() <= 0) {
            // 无数据，返回空结果
            return empty(p);
        }
        // 2.数据转换
        List<V> vos = BeanUtil.copyToList(records, voClass);
        // 3.封装返回
        return new PageDTO<>(p.getTotal(), p.getPages(), vos);
    }

    /**
     * 将MybatisPlus分页结果转为 VO分页结果，允许用户自定义PO到VO的转换方式
     * @param p MybatisPlus的分页结果
     * @param convertor PO到VO的转换函数
     * @param  目标VO类型
     * @param 
 原始PO类型
     * @return VO的分页对象
     */
    public static <V, P> PageDTO<V> of(Page<P> p, Function<P, V> convertor) {
        // 1.非空校验
        List<P> records = p.getRecords();
        if (records == null || records.size() <= 0) {
            // 无数据，返回空结果
            return empty(p);
        }
        // 2.数据转换
        List<V> vos = records.stream().map(convertor).collect(Collectors.toList());
        // 3.封装返回
        return new PageDTO<>(p.getTotal(), p.getPages(), vos);
    }
}

最终，业务层的代码可以简化为：

@Override
public PageDTO<UserVO> queryUserByPage(PageQuery query) {
    // 1.构建条件
    Page<User> page = query.toMpPageDefaultSortByCreateTimeDesc();
    // 2.查询
    page(page);
    // 3.封装返回
    return PageDTO.of(page, UserVO.class);
}

如果是希望自定义PO到VO的转换过程，可以这样做：

@Override
public PageDTO<UserVO> queryUserByPage(PageQuery query) {
    // 1.构建条件
    Page<User> page = query.toMpPageDefaultSortByCreateTimeDesc();
    // 2.查询
    page(page);
    // 3.封装返回
    return PageDTO.of(page, user -> {
        // 拷贝属性到VO
        UserVO vo = BeanUtil.copyProperties(user, UserVO.class);
        // 用户名脱敏
        String username = vo.getUsername();
        vo.setUsername(username.substring(0, username.length() - 2) + "**");
        return vo;
    });
}

最终查询的结果如下：

5.作业

尝试改造项目一中的Service层和Mapper层实现，用MybatisPlus代替单表的CRUD