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。
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。
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 wrapper = new QueryWrapper()
.select("id", "username", "info", "balance")
.like("username", "o")
.ge("balance", 1000);
// 2.查询数据
List 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 wrapper = new QueryWrapper().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);
}
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,对应的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 ids = List.of(1L, 2L, 4L);
// 1.生成SQL
UpdateWrapper wrapper = new UpdateWrapper()
.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);
}
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 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 users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
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
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 ids = List.of(1L, 2L, 4L);
QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper().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 {
@Select("UPDATE user SET balance = balance - #{money} ${ew.customSqlSegment}")
void deductBalanceByIds(@Param("money") int money, @Param("ew") QueryWrapper wrapper);
}
这样就省去了编写复杂查询条件的烦恼了。
理论上来讲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:
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 wrapper = new QueryWrapper()
.in("u.id", List.of(1L, 2L, 4L))
.eq("a.city", "北京");
// 2.调用mapper的自定义方法
List 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 queryUserByWrapper(@Param("ew")QueryWrapper wrapper);
当然,也可以在UserMapper.xml
中写SQL:
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
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()
: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:
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IUserService
,继承IService
:
package com.itheima.mp.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
public interface IUserService extends IService {
// 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
implements UserService {
}
项目结构如下:
编号 |
接口 |
请求方式 |
请求路径 |
请求参数 |
返回值 |
---|---|---|---|---|---|
1 |
新增用户 |
POST |
/users |
用户表单实体 |
无 |
2 |
删除用户 |
DELETE |
/users/{id} |
用户id |
无 |
3 |
根据id查询用户 |
GET |
/users/{id} |
用户id |
用户VO |
4 |
根据id批量查询 |
GET |
/users |
用户id集合 |
用户VO集合 |
首先,我们在项目中引入几个依赖:
com.github.xiaoymin
knife4j-openapi2-spring-boot-starter
4.1.0
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
然后需要配置swagger信息:
knife4j:
enable: true
openapi:
title: 用户管理接口文档
description: "用户管理接口文档"
email: [email protected]
concat: 虎哥
url: https://www.itcast.cn
version: v1.0.0
group:
default:
group-name: default
api-rule: package
api-rule-resources:
- com.itheima.mp.controller
然后,接口需要两个实体:
UserFormDTO:代表新增时的用户表单
UserVO:代表查询的返回结果
首先是UserFormDTO:
package com.itheima.mp.domain.dto;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
@Data
@ApiModel(description = "用户表单实体")
public class UserFormDTO {
@ApiModelProperty("id")
private Long id;
@ApiModelProperty("用户名")
private String username;
@ApiModelProperty("密码")
private String password;
@ApiModelProperty("注册手机号")
private String phone;
@ApiModelProperty("详细信息,JSON风格")
private String info;
@ApiModelProperty("账户余额")
private Integer balance;
}
然后是UserVO:
package com.itheima.mp.domain.vo;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
@Data
@ApiModel(description = "用户VO实体")
public class UserVO {
@ApiModelProperty("用户id")
private Long id;
@ApiModelProperty("用户名")
private String username;
@ApiModelProperty("详细信息")
private String info;
@ApiModelProperty("使用状态(1正常 2冻结)")
private Integer status;
@ApiModelProperty("账户余额")
private Integer balance;
}
最后,按照Restful风格编写Controller接口方法:
package com.itheima.mp.controller;
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.itheima.mp.domain.dto.UserFormDTO;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.domain.vo.UserVO;
import com.itheima.mp.service.IUserService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@Api(tags = "用户管理接口")
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("users")
public class UserController {
private final IUserService userService;
@PostMapping
@ApiOperation("新增用户")
public void saveUser(@RequestBody UserFormDTO userFormDTO){
// 1.转换DTO为PO
User user = BeanUtil.copyProperties(userFormDTO, User.class);
// 2.新增
userService.save(user);
}
@DeleteMapping("/{id}")
@ApiOperation("删除用户")
public void removeUserById(@PathVariable("id") Long userId){
userService.removeById(userId);
}
@GetMapping("/{id}")
@ApiOperation("根据id查询用户")
public UserVO queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){
// 1.查询用户
User user = userService.getById(userId);
// 2.处理vo
return BeanUtil.copyProperties(user, UserVO.class);
}
@GetMapping
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List queryUserByIds(@RequestParam("ids") List ids){
// 1.查询用户
List users = userService.listByIds(ids);
// 2.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}
}
可以看到上述接口都直接在controller即可实现,无需编写任何service代码,非常方便。
不过,一些带有业务逻辑的接口则需要在service中自定义实现了。例如下面的需求:
根据id扣减用户余额
这看起来是个简单修改功能,只要修改用户余额即可。但这个业务包含一些业务逻辑处理:
判断用户状态是否正常
判断用户余额是否充足
这些业务逻辑都要在service层来做,另外更新余额需要自定义SQL,要在mapper中来实现。因此,我们除了要编写controller以外,具体的业务还要在service和mapper中编写。
首先在UserController中定义一个方法:
@PutMapping("{id}/deduction/{money}")
@ApiOperation("扣减用户余额")
public void deductBalance(@PathVariable("id") Long id, @PathVariable("money")Integer money){
userService.deductBalance(id, money);
}
然后是UserService接口:
package com.itheima.mp.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
public interface IUserService extends IService {
void deductBalance(Long id, Integer money);
}
最后是UserServiceImpl实现类:
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.mapper.UserMapper;
import com.itheima.mp.service.IUserService;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl implements IUserService {
@Override
public void deductBalance(Long id, Integer money) {
// 1.查询用户
User user = getById(id);
// 2.判断用户状态
if (user == null || user.getStatus() == 2) {
throw new RuntimeException("用户状态异常");
}
// 3.判断用户余额
if (user.getBalance() < money) {
throw new RuntimeException("用户余额不足");
}
// 4.扣减余额
baseMapper.deductMoneyById(id, money);
}
}
最后是mapper:
@Update("UPDATE user SET balance = balance - #{money} WHERE id = #{id}")
void deductMoneyById(@Param("id") Long id, @Param("money") Integer money);
IService中还提供了Lambda功能来简化我们的复杂查询及更新功能。我们通过两个案例来学习一下。
案例一:实现一个根据复杂条件查询用户的接口,查询条件如下:
name:用户名关键字,可以为空
status:用户状态,可以为空
minBalance:最小余额,可以为空
maxBalance:最大余额,可以为空
可以理解成一个用户的后台管理界面,管理员可以自己选择条件来筛选用户,因此上述条件不一定存在,需要做判断。
我们首先需要定义一个查询条件实体,UserQuery实体:
package com.itheima.mp.domain.query;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
@Data
@ApiModel(description = "用户查询条件实体")
public class UserQuery {
@ApiModelProperty("用户名关键字")
private String name;
@ApiModelProperty("用户状态:1-正常,2-冻结")
private Integer status;
@ApiModelProperty("余额最小值")
private Integer minBalance;
@ApiModelProperty("余额最大值")
private Integer maxBalance;
}
接下来我们在UserController中定义一个controller方法:
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List queryUsers(UserQuery query){
// 1.组织条件
String username = query.getName();
Integer status = query.getStatus();
Integer minBalance = query.getMinBalance();
Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
LambdaQueryWrapper wrapper = new QueryWrapper().lambda()
.like(username != null, User::getUsername, username)
.eq(status != null, User::getStatus, status)
.ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
.le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance);
// 2.查询用户
List users = userService.list(wrapper);
// 3.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}
在组织查询条件的时候,我们加入了 username != null
这样的参数,意思就是当条件成立时才会添加这个查询条件,类似Mybatis的mapper.xml文件中的
标签。这样就实现了动态查询条件效果了。
不过,上述条件构建的代码太麻烦了。 因此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:
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List queryUsers(UserQuery query){
// 1.组织条件
String username = query.getName();
Integer status = query.getStatus();
Integer minBalance = query.getMinBalance();
Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
// 2.查询用户
List users = 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();
// 3.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}
可以发现lambdaQuery方法中除了可以构建条件,还需要在链式编程的最后添加一个list()
,这是在告诉MP我们的调用结果需要是一个list集合。这里不仅可以用list()
,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
MybatisPlus会根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果。
与lambdaQuery方法类似,IService中的lambdaUpdate方法可以非常方便的实现复杂更新业务。
例如下面的需求:
需求:改造根据id修改用户余额的接口,要求如下
如果扣减后余额为0,则将用户status修改为冻结状态(2)
也就是说我们在扣减用户余额时,需要对用户剩余余额做出判断,如果发现剩余余额为0,则应该将status修改为2,这就是说update语句的set部分是动态的。
实现如下:
@Override
@Transactional
public void deductBalance(Long id, Integer money) {
// 1.查询用户
User user = getById(id);
// 2.校验用户状态
if (user == null || user.getStatus() == 2) {
throw new RuntimeException("用户状态异常!");
}
// 3.校验余额是否充足
if (user.getBalance() < money) {
throw new RuntimeException("用户余额不足!");
}
// 4.扣减余额 update tb_user set balance = balance - ?
int remainBalance = user.getBalance() - money;
lambdaUpdate()
.set(User::getBalance, remainBalance) // 更新余额
.set(remainBalance == 0, User::getStatus, 2) // 动态判断,是否更新status
.eq(User::getId, id)
.eq(User::getBalance, user.getBalance()) // 乐观锁
.update();
}
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 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 entityList, int batchSize) {
String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}
// ...SqlHelper
public static boolean executeBatch(Class> entityClass, Log log, Collection list, int batchSize, BiConsumer 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:
https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.1/en/connector-j-connp-props-performance-extensions.html#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: