对于数据访问层,无论是 SQL(关系型数据库) 还是 NOSQL(非关系型数据库),Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理。
Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理各种数据库,Spring Data 也是 Spring 中与 Spring Boot、Spring Cloud 等齐名的知名项目。
Sping Data 官网:https://spring.io/projects/spring-data
数据库相关的启动器 : 可以参考官方文档:
https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.2.5.RELEASE/reference/htmlsingle/#using-boot-starter
导入测试数据库
CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`springboot` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;
USE `springboot`;
/*Table structure for table `department` */
DROP TABLE IF EXISTS `department`;
CREATE TABLE `department` (
`id` int(3) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '部门id',
`department_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '部门名字',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=106 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*Data for the table `department` */
insert into `department`(`id`,`department_name`) values
(101,'技术部'),(102,'销售部'),(103,'售后部'),(104,'后勤部'),(105,'运营部');
/*Table structure for table `employee` */
DROP TABLE IF EXISTS `employee`;
CREATE TABLE `employee` (
`id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '雇员id',
`last_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '名字',
`email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '邮箱',
`gender` int(2) NOT NULL COMMENT '性别1 男, 0 女',
`department` int(3) NOT NULL COMMENT '部门id',
`birth` datetime NOT NULL COMMENT '生日',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1006 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*Data for the table `employee` */
insert into `employee`(`id`,`last_name`,`email`,`gender`,`department`,`birth`) values
(1001,'张三','[email protected]',1,101,'2020-03-06 15:04:33'),
(1002,'李四','[email protected]',1,102,'2020-03-06 15:04:36'),
(1003,'王五','[email protected]',0,103,'2020-03-06 15:04:37'),
(1004,'赵六','[email protected]',1,104,'2020-03-06 15:04:39'),
(1005,'孙七','[email protected]',0,105,'2020-03-06 15:04:45');
创建测试项目测试数据源
1、我去新建一个项目测试:springboot-data-jdbc ; 引入相应的模块!基础模块
2、项目建好之后,发现自动帮我们导入了如下的启动器:
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbcartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>mysqlgroupId>
<artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
<scope>runtimescope>
dependency>
3、编写yaml配置文件连接数据库;
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
#?serverTimezone=UTC解决时区的报错
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
4、配置完这一些东西后,我们就可以直接去使用了,因为SpringBoot已经默认帮我们进行了自动配置;去测试类测试一下
@SpringBootTest
class SpringbootDataJdbcApplicationTests {
//DI注入数据源
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
public void contextLoads() throws SQLException {
//看一下默认数据源
System.out.println(dataSource.getClass());
//获得连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
System.out.println(connection);
//关闭连接
connection.close();
}
}
结果:我们可以看到他默认给我们配置的数据源为 : class com.zaxxer.hikari.HikariDataSource , 我们并没有手动配置
我们来全局搜索一下,找到数据源的所有自动配置都在 :DataSourceAutoConfiguration文件:
@Import({Hikari.class, Tomcat.class, Dbcp2.class, Generic.class,DataSourceJmxConfiguration.class})
protected static class PooledDataSourceConfiguration {
protected PooledDataSourceConfiguration() {
}
}
这里导入的类都在 DataSourceConfiguration 配置类下,可以看出 Spring Boot 2.2.5 默认使用HikariDataSource 数据源,而以前版本,如 Spring Boot 1.5 默认使用org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource 作为数据源;
HikariDataSource 号称 Java WEB 当前速度最快的数据源,相比于传统的 C3P0 、DBCP、Tomcat jdbc 等连接池更加优秀;
可以使用 spring.datasource.type 指定自定义的数据源类型,值为 要使用的连接池实现的完全限定名。
关于数据源我们并不做介绍,有了数据库连接,显然就可以 CRUD 操作数据库了。但是我们需要先了解一个对象JdbcTemplate
JdbcTemplate
1、有了数据源(com.zaxxer.hikari.HikariDataSource),然后可以拿到数据库连接(java.sql.Connection),有了连接,就可以使用原生的 JDBC 语句来操作数据库;
2、即使不使用第三方第数据库操作框架,如 MyBatis等,Spring 本身也对原生的JDBC 做了轻量级的封装,即JdbcTemplate。
3、数据库操作的所有 CRUD 方法都在 JdbcTemplate 中。
4、Spring Boot 不仅提供了默认的数据源,同时默认已经配置好了 JdbcTemplate 放在了容器中,程序员只需自己注入即可使用
5、JdbcTemplate 的自动配置是依赖 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc 包下的JdbcTemplateConfiguration 类
JdbcTemplate主要提供以下几类方法:
execute方法:可以用于执行任何SQL语句,一般用于执行DDL语句;
update方法及batchUpdate方法:update方法用于执行新增、修改、删除等语句;batchUpdate方法用于执行批处理相关语句;
query方法及queryForXXX方法:用于执行查询相关语句;
call方法:用于执行存储过程、函数相关语句。
测试
编写一个Controller,注入 jdbcTemplate,编写测试方法进行访问测试;
@RestController
@RequestMapping("/jdbc")
public class JdbcController {
/**
* Spring Boot 默认提供了数据源,默认提供了
org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate
* JdbcTemplate 中会自己注入数据源,用于简化 JDBC操作
* 还能避免一些常见的错误,使用起来也不用再自己来关闭数据库连接
*/
@Autowired
JdbcTemplate jdbcTemplate;
//查询employee表中所有数据
//List 中的1个 Map 对应数据库的 1行数据
//Map 中的 key 对应数据库的字段名,value 对应数据库的字段值
@GetMapping("/list")
public List<Map<String, Object>> userList(){
String sql = "select * from employee";
List<Map<String, Object>> maps = jdbcTemplate.queryForList(sql);
return maps;
}
//新增一个用户
@GetMapping("/add")
public String addUser(){
//插入语句,注意时间问题
String sql = "insert into employee(last_name,email,gender,department,birth)" + " values ('狂神说','[email protected]',1,101,'"+ new Date().toLocaleString() +"')";
jdbcTemplate.update(sql);
//查询
return "addOk";
}
//修改用户信息
@GetMapping("/update/{id}")
public String updateUser(@PathVariable("id") int id){
//插入语句
String sql = "update employee set last_name=?,email=? where id="+id;
//数据
Object[] objects = new Object[2];
objects[0] = "秦疆";
objects[1] = "[email protected]";
jdbcTemplate.update(sql,objects);
//查询
return "updateOk";
}
//删除用户
@GetMapping("/delete/{id}")
public String delUser(@PathVariable("id") int id){
//插入语句
String sql = "delete from employee where id=?";
jdbcTemplate.update(sql,id);
//查询
return "deleteOk";
}
}
到此,CURD的基本操作,使用 JDBC 就搞定了。
Druid 简介
Java程序很大一部分要操作数据库,为了提高性能操作数据库的时候,又不得不使用数据库连接池。
Druid 是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,结合了 C3P0、DBCP 等 DB 池的优点,同时加入了日志监控。
Druid 可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况,天生就是针对监控而生的 DB 连接池。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。
Spring Boot 2.0 以上默认使用 Hikari 数据源,可以说 Hikari 与 Driud 都是当前 Java Web 上最优秀的数据源,我们来重点介绍 Spring Boot 如何集成 Druid 数据源,如何实现数据库监控。
Github地址:https://github.com/alibaba/druid/
com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 基本配置参数如下:
配置 | 缺省值 | 说明 |
---|---|---|
name | 配置这个属性的意义在于,如果存在多个数据源,监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置,将会生成一个名字,格式是:“DataSource-” +System.identityHashCode(this) | |
url | 连接数据库的url,不同数据库不一样。例如: mysql :jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle:jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto |
|
username | 连接数据库的用户名 | |
password | 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中,可以使用ConfigFilter。 | |
driverClassName | 根据url自动识别 | 这一项可配可不配,如果不配置druid会根据url自动识别dbType,然后选择相应的driverClassName |
initialSize | 0 | 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法,或者第一次getConnection时 |
maxActive | 8 | 最大连接池数量 |
maxIdle | 8 | 已经不再使用,配置了也没效果 |
minIdle | 最小连接池数量 | |
maxWait | 获取连接时最大等待时间,单位毫秒。配置了maxWait之后,缺省启用公平锁,并发效率会有所下降,如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。 | |
poolPreparedStatements | false | 是否缓存preparedStatement,也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大,比如说oracle。在mysql下建议关闭。 |
maxOpenPreparedStatements | -1 | 要启用PSCache,必须配置大于0,当大于0时,poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中,不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题,可以把这个数值配置大一些,比如说100 |
validationQuery | 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会其作用。 | |
validationQueryTimeout | 单位:秒,检测连接是否有效的超时时间。底层调用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)方法 | |
testOnBorrow | true | 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。 |
testOnReturn | false | 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能 |
testWhileIdle | false | 建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性。申请连接的时候检测,如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效。 |
timeBetweenEvictionRunsMillis | 1分钟(1.0.14) | 有两个含义: 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间,如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接 2) testWhileIdle的判断依据,详细看testWhileIdle属性的说明 |
numTestsPerEvictionRun | 不再使用,一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun | |
minEvictableIdleTimeMillis | 30分钟 (1.0.14) |
连接保持空闲而不被驱逐的最长时间 |
connectionInitSqls | 物理连接初始化的时候执行的sql | |
exceptionSorter | 根据dbType自动识别 | 当数据库抛出一些不可恢复的异常时,抛弃连接 |
filters | 属性类型是字符串,通过别名的方式配置扩展插件,常用的插件有: 监控统计用的filter:stat 日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall | |
proxyFilters | 类型是List |
配置数据源
1、添加上 Druid 数据源依赖。
<dependency>
<groupId>com.alibabagroupId>
<artifactId>druidartifactId>
<version>1.1.21version>
dependency>
2、切换数据源;之前已经说过 Spring Boot 2.0 以上默认使用 com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 数据源,但可以 通过spring.datasource.type 指定数据源。
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 自定义数据源
3、数据源切换之后,在测试类中注入 DataSource,然后获取到它,输出一看便知是否成功切换;
4、切换成功!既然切换成功,就可以设置数据源连接初始化大小、最大连接数、等待时间、最小连接数等设置项;可以查看源码
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
#?serverTimezone=UTC解决时区的报错
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#Spring Boot 默认是不注入这些属性值的,需要自己绑定
#druid 数据源专有配置
initialSize: 5
minIdle: 5
maxActive: 20
maxWait: 60000
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
#配置监控统计拦截的filters,stat:监控统计、log4j:日志记录、wall:防御sql注入
#如果允许时报错 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
#则导入 log4j 依赖即可,Maven 地址:https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
filters: stat,wall,log4j
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
useGlobalDataSourceStat: true
connectionProperties:
druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
5、导入Log4j 的依赖
<dependency>
<groupId>log4jgroupId>
<artifactId>log4jartifactId>
<version>1.2.17version>
dependency>
6、现在需要程序员自己为 DruidDataSource 绑定全局配置文件中的参数,再添加到容器中,而不再使用 Spring Boot 的自动生成了;我们需要 自己添加 DruidDataSource 组件到容器中,并绑定属性;
@Configuration
public class DruidConfig {
/*
将自定义的 Druid数据源添加到容器中,不再让 Spring Boot 自动创建
绑定全局配置文件中的 druid 数据源属性到com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource从而让它们生效
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource"):作用就是将 全局配置文件中前缀为 spring.datasource的属性值注入到com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 的同名参数中
*/
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
@Bean
public DataSource druidDataSource() {
return new DruidDataSource();
}
}
7、去测试类中测试一下;看是否成功!
@SpringBootTest
class SpringbootDataJdbcApplicationTests {
//DI注入数据源
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
public void contextLoads() throws SQLException {
//看一下默认数据源
System.out.println(dataSource.getClass());
//获得连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
System.out.println(connection);
DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) dataSource;
System.out.println("druidDataSource 数据源最大连接数:" + druidDataSource.getMaxActive());
System.out.println("druidDataSource 数据源初始化连接数:" + druidDataSource.getInitialSize());
//关闭连接
connection.close();
}
}
配置 Druid 数据源监控
Druid 数据源具有监控的功能,并提供了一个 web 界面方便用户查看,类似安装 路由器 时,人家也提供了一个默认的 web 页面。所以第一步需要设置 Druid 的后台管理页面,比如 登录账号、密码 等;配置后台管理;
//配置 Druid 监控管理后台的Servlet;
//内置 Servlet 容器时没有web.xml文件,所以使用 Spring Boot 的注册 Servlet 方式
@Bean
public ServletRegistrationBean statViewServlet() {
ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 这些参数可以在 com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet
// 的父类 com.alibaba.druid.support.http.ResourceServlet 中找到
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
initParams.put("loginUsername", "admin"); //后台管理界面的登录账号
initParams.put("loginPassword", "123456"); //后台管理界面的登录密码
//后台允许谁可以访问
//initParams.put("allow", "localhost"):表示只有本机可以访问
//initParams.put("allow", ""):为空或者为null时,表示允许所有访问
initParams.put("allow", "");
//deny:Druid 后台拒绝谁访问
//initParams.put("kuangshen", "192.168.1.20");表示禁止此ip访问
//设置初始化参数
bean.setInitParameters(initParams);
return bean;
}
配置完毕后,我们可以选择访问 : http://localhost:8080/druid/login.html
进入之后
配置 Druid web 监控 filter 过滤器
//配置 Druid 监1 控 之 web 监控的 filter
//WebStatFilter:用于配置Web和Druid数据源之间的管理关联监控统计
@Bean
public FilterRegistrationBean webStatFilter() {
FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean();
bean.setFilter(new WebStatFilter());
//exclusions:设置哪些请求进行过滤排除掉,从而不进行统计
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
initParams.put("exclusions", "*.js,*.css,/druid/*,/jdbc/*");
bean.setInitParameters(initParams);
//"/*" 表示过滤所有请求
bean.setUrlPatterns(Arrays.asList("/*"));
return bean;
}
平时在工作中,按需求进行配置即可,主要用作监控!
官方文档:http://mybatis.org/spring-boot-starter/mybatis-spring-boot-autoconfigure/
Maven仓库地址:https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.spring.boot/mybatis-spring-boot-starter/2.1.1
整合测试
1、导入 MyBatis 所需要的依赖
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.bootgroupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starterartifactId>
<version>2.1.1version>
dependency>
2、配置数据库连接信息(不变)
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
#?serverTimezone=UTC解决时区的报错
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#Spring Boot 默认是不注入这些属性值的,需要自己绑定
#druid 数据源专有配置
initialSize: 5
minIdle: 5
maxActive: 20
maxWait: 60000
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
#配置监控统计拦截的filters,stat:监控统计、log4j:日志记录、wall:防御sql注入
#如果允许时报错 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
#则导入 log4j 依赖即可,Maven 地址:https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
filters: stat,wall,log4j
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
useGlobalDataSourceStat: true
connectionProperties:
druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
3、测试数据库是否连接成功!
4、创建实体类,导入 Lombok!
Department.java
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Department {
private Integer id;
private String departmentName;
}
5、创建mapper目录以及对应的 Mapper 接口
DepartmentMapper.java
//@Mapper : 表示本类是一个 MyBatis 的 Mapper
@Mapper
@Repository
public interface DepartmentMapper {
// 获取所有部门信息
List<Department> getDepartments();
// 通过id获得部门
Department getDepartment(Integer id);
}
6、对应的Mapper映射文件
DepartmentMapper.xml
DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.kuang.mapper.DepartmentMapper">
<select id="getDepartments" resultType="Department">
select * from department;
select>
<select id="getDepartment" resultType="Department" parameterType="int">
select * from department where id = #{id};
select>
mapper>
7、maven配置资源过滤问题
<resources>
<resource>
<directory>src/main/javadirectory>
<includes>
<include>**/*.xmlinclude>
includes>
<filtering>truefiltering>
resource>
resources>
既然已经提供了 myBatis 的映射配置文件,自然要告诉 spring boot 这些文件的位置
#指定myBatis的核心配置文件与Mapper映射文件
mybatis.mapper-locations=classpath:mybatis/mapper/*.xml
# 注意:对应实体类的路径
mybatis.type-aliases-package=com.kuang.mybatis.pojo
8、编写部门的 DepartmentController 进行测试!
@RestController
public class DepartmentController {
@Autowired
DepartmentMapper departmentMapper;
// 查询全部部门
@GetMapping("/getDepartments")
public List<Department> getDepartments(){
return departmentMapper.getDepartments();
}
// 查询全部部门
@GetMapping("/getDepartment/{id}")
public Department getDepartment(@PathVariable("id") Integer id){
return departmentMapper.getDepartment(id);
}
}
启动项目访问进行测试!
我们增加一个员工类再测试下,为之后做准备
1、新建一个pojo类 Employee
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Employee {
private Integer id;
private String lastName;
private String email;
//1 male, 0 female
private Integer gender;
private Integer department;
private Date birth;
private Department eDepartment; // 冗余设计
}
2、新建一个 EmployeeMapper 接口
//@Mapper : 表示本类是一个 MyBatis 的 Mapper
@Mapper
@Repository
public interface EmployeeMapper {
// 获取所有员工信息
List<Employee> getEmployees();
// 新增一个员工
int save(Employee employee);
// 通过id获得员工信息
Employee get(Integer id);
// 通过id删除员工
int delete(Integer id);
}
3、编写 EmployeeMapper.xml 配置文件
DOCTYPE mapper
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.kuang.mapper.EmployeeMapper">
<resultMap id="EmployeeMap" type="Employee">
<id property="id" column="eid"/>
<result property="lastName" column="last_name"/>
<result property="email" column="email"/>
<result property="gender" column="gender"/>
<result property="birth" column="birth"/>
<association property="eDepartment" javaType="Department">
<id property="id" column="did"/>
<result property="departmentName" column="dname"/>
association>
resultMap>
<select id="getEmployees" resultMap="EmployeeMap">
select e.id as eid,last_name,email,gender,birth,d.id as did,d.department_name as dname
from department d,employee e
where d.id = e.department
select>
<insert id="save" parameterType="Employee">
insert into employee (last_name,email,gender,department,birth)
values (#{lastName},#{email},#{gender},#{department},#{birth});
insert>
<select id="get" resultType="Employee">
select * from employee where id = #{id}
select>
<delete id="delete" parameterType="int">
delete from employee where id = #{id}
delete>
mapper>
4、编写EmployeeController类进行测试
@RestController
public class EmployeeController {
@Autowired
EmployeeMapper employeeMapper;
// 获取所有员工信息
@GetMapping("/getEmployees")
public List<Employee> getEmployees(){
return employeeMapper.getEmployees();
}
@GetMapping("/save")
public int save(){
Employee employee = new Employee();
employee.setLastName("kuangshen");
employee.setEmail("[email protected]");
employee.setGender(1);
employee.setDepartment(101);
employee.setBirth(new Date());
return employeeMapper.save(employee);
}
// 通过id获得员工信息
@GetMapping("/get/{id}")
public Employee get(@PathVariable("id") Integer id){
return employeeMapper.get(id);
}
// 通过id删除员工
@GetMapping("/delete/{id}")
public int delete(@PathVariable("id") Integer id){
return employeeMapper.delete(id);
}
}
测试结果完成,搞定!