为什么使用MyBatis

在Java程序中去连接数据库，最原始的办法是使用JDBC的API。我们先来回顾一下使用JDBC的方式，我们是如何操作数据库的。

Connection conn = null;
Statement stmt = null;
Blog blog = new Blog();

try {
   // 注册 JDBC 驱动
   Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
   // 打开连接
   conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis", "root", "123456");
   // 执行查询
   stmt = conn.createStatement();
   String sql = "SELECT bid, name, author_id FROM blog";
   ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
   // 获取结果集
   while (rs.next()) {
      Integer bid = rs.getInt("bid");
      String name = rs.getString("name");
      Integer authorId = rs.getInt("author_id");
      blog.setAuthorId(authorId);
      blog.setBid(bid);
      blog.setName(name);
    }
    System.out.println(blog);
    rs.close();
        stmt.close();
        conn.close();
    } catch (SQLException se) {
        se.printStackTrace();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        try {
            if (stmt != null) stmt.close();
        } catch (SQLException se2) {
        }
        try {
            if (conn != null) conn.close();
        } catch (SQLException se) {
            se.printStackTrace();
        }
    }
}

首先，我们在pom.xml中添加MySQL驱动的依赖。
第一步，注册驱动
第二步，通过DriverManager获取一个connection，参数中是数据库连接地址，用户名和密码
第三步，通过connection创建一个Statement对象
第四步，通过statement的execute方法执行SQL，返回结果集。当然Statement中提供了很多的方法。
第五步，通过ResultSet获取数据，转换成一个POJO对象
最后，我们要关闭数据库的相关资源，包括ResultSet、Statement、Connection，他们的关闭顺序和打开的顺序正好相反

上面就是我们用过JDBC的API去操作数据库的方法，但是这仅仅是一个非常简单的查询的方法。如果我们的项目中的业务比较复杂，表也比较多，各种对数据库的增删改查的方法也比较多的话，这样的代码会重复很多次，维护起来也非常的痛苦。主要体现在下面几点：

1. 在每一段这样的代码里面，我们都要自己去管理数据库的连接资源，如果忘记close，就可能造成数据库服务连接耗尽。
2. 处理业务逻辑和处理数据的代码耦合在一起。如果业务流程复杂，和数据库交互次数较多，耦合在代码中的SQL就会非常多。如果要修改业务逻辑，或者修改数据库环境（因为不同数据库的语法可能不同），这个会非常麻烦，工作量也很难去估计。
3. 处理结果集的时候，我们要把ResultSet转化成POJO对象，必须根据字段属性的类型一个一个的去处理，写这样的代码非常的枯燥。

正因为上述几点原因，我们在实际工作中是很少直接使用JDBC的，那在Java程序中有哪些更加简单的操作数据库的方式呢？
1、 Apache DBUtils: 官网.
DBUtils解决的最核心的问题就是结果集的映射，可以把ResultSet封装成JavaBean，它是怎么实现的那？
首先，DBUtils提供了一个QueryRunner类，它对数据库的增删改查的方法进行了封装，那么我们操作的数据库就可以直接使用它提供的方法。
在QueryRunner的构造方法中，我们又可以传入一个数据源，这样我们就不需要再去写各种创建和释放连接的代码了。

queryRunner = new QueryRunner(dataSource);

那么怎么把结果集转换成对象呢？比如实体类Bean或者List或者Map? 在DBUtils里面提供了一系列的支持泛型的ResultSetHandler。

我们只需要在DAO层调用QueryRunner的查询方法，传入这个handler，它就可以自动把结果集转换成实体Bean

 String sql = "select * from blog where bid = ? ";
 Object[] params = new Object[]{bid};
 BlogDto blogDto = queryRunner.query(sql, new BeanHandler<>(BlogDto.class), params);

没用过DBUtils的同学可以思考一下，通过结果集到实体类的映射是怎么实现的？
也就是说，我只传了一个实体类的类型，它怎么知道这个类型有哪些属性，每个属性是什么类型？然后创建这个对象并给这些字段赋值的？答案是通过反射实现。
需要注意的是，DBUtils中要求数据库字段和对象的属性名完全一致，才可以实现自动转化。

2、 Spring JDBC
除了DBUtils之外，Spring也对原生的JDBC做了封装，并且提供了一个模板方法JdbcTemplate，来简化我们对数据库的操作。
首先，我们不需要关心资源管理的问题。其次，对于结果集的处理，Spring JDBC提供了一个RowMapper接口，可以把结果集转换成Java对象。
看下面代码： 比如我们要把结果集转换成Employee对象，就可以针对Employee创建一个RowMapper对象，实现RowMapper接口，并且重写mapRow方法。我们在mapRow中完成对结果集到Java对象的转换。

public class EmployeeRowMapper implements RowMapper {
    @Override
    public Object mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
        Employee employee = new Employee();
        employee.setEmpId(resultSet.getInt("emp_id"));
        employee.setEmpName(resultSet.getString("emp_name"));
        employee.setGender(resultSet.getString("gender"));
        employee.setEmail(resultSet.getString("email"));

        return employee;
    }
}

在DAO层调用的时候就可以传入自定义的RowMapper类，最终返回我们所需要的类型，结果集和实体类型的映射也是自动完成的。

public List<Employee> query(String sql) { 
	new JdbcTemplate( new DruidDataSource()); 
	return jdbcTemplate.query(sql,new EmployeeRowMapper()); 
}

通过这种方式，我们对结果集的处理只需要写一次代码，然后在每个需要映射的地方传入这个RowMapper就可以了，可以减少很多重复的代码。

但是这种方式还是有个问题：每一个实体类都要有对应的RowMapper，然后要对每一个RowMapper编写getInt、getString这样的代码，还增加了类的数量。
那有没有办法实现结果集和实体类的字段自动映射呢？这样，我们要解决两个问题，一个是名称的对应问题，另外一个是字段类型对应的的问题。
我们可以创建一个BaseRowMapper类，通过反射的方式自动获取所有属性，把表字段全部复制到属性。

public class BaseRowMapper<T> implements RowMapper<T> {

    private Class<?> targetClazz;
    private HashMap<String, Field> fieldMap;

    public BaseRowMapper(Class<?> targetClazz) {
        this.targetClazz = targetClazz;
        fieldMap = new HashMap<>();
        Field[] fields = targetClazz.getDeclaredFields();
        for (Field field : fields) {
            fieldMap.put(field.getName(), field);
        }
    }

    @Override
    public T mapRow(ResultSet rs, int arg1) throws SQLException {
        T obj = null;

        try {
            obj = (T) targetClazz.newInstance();

            final ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
            int columnLength = metaData.getColumnCount();
            String columnName = null;

            for (int i = 1; i <= columnLength; i++) {
                columnName = metaData.getColumnName(i);
                Class fieldClazz = fieldMap.get(camel(columnName)).getType();
                Field field = fieldMap.get(camel(columnName));
                field.setAccessible(true);

                // fieldClazz == Character.class || fieldClazz == char.class
                if (fieldClazz == int.class || fieldClazz == Integer.class) { // int
                    field.set(obj, rs.getInt(columnName));
                } else if (fieldClazz == boolean.class || fieldClazz == Boolean.class) { // boolean
                    field.set(obj, rs.getBoolean(columnName));
                } else if (fieldClazz == String.class) { // string
                    field.set(obj, rs.getString(columnName));
                } else if (fieldClazz == float.class) { // float
                    field.set(obj, rs.getFloat(columnName));
                } else if (fieldClazz == double.class || fieldClazz == Double.class) { // double
                    field.set(obj, rs.getDouble(columnName));
                } else if (fieldClazz == BigDecimal.class) { // bigdecimal
                    field.set(obj, rs.getBigDecimal(columnName));
                } else if (fieldClazz == short.class || fieldClazz == Short.class) { // short
                    field.set(obj, rs.getShort(columnName));
                } else if (fieldClazz == Date.class) { // date
                    field.set(obj, rs.getDate(columnName));
                } else if (fieldClazz == Timestamp.class) { // timestamp
                    field.set(obj, rs.getTimestamp(columnName));
                } else if (fieldClazz == Long.class || fieldClazz == long.class) { // long
                    field.set(obj, rs.getLong(columnName));
                }

                field.setAccessible(false);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return obj;
    }

    /**
     * 下划线转驼峰
     * @param str
     * @return
     */
    public static String camel(String str) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("_(\\w)");
        Matcher matcher = pattern.matcher(str);
        StringBuffer sb = new StringBuffer(str);
        if(matcher.find()) {
            sb = new StringBuffer();
            matcher.appendReplacement(sb, matcher.group(1).toUpperCase());
            matcher.appendTail(sb);
        }else {
            return sb.toString();
        }
        return camel(sb.toString());
    }
}

这样的话，调用的地方就可以改成下面这样：

return jdbcTemplate.query(sql,new BaseRowMapper(Employee.class));

这样 ，我们在使用的时候只要传入需转换类型就可以了不再 单独 创建 一个 RowMapperRowMapperRowMapperRowMapper RowMapper 。

总结起来，DBUtils和Spring JDBC这两个对JDBC做了轻量封装的框架，可以帮助我们解决下面这些问题：

1. 无论是QueryRunner还是JdbcTemplate，都可以传入一个datasource进行初始化，也就是资源管理这部分可以交给专门的数据源组件去管理，不用我们手动的去创建和关闭。
2. 对数据库的增删改查都做了封装
3. 可以帮助我们映射结果集，无论是映射成List、Map还是实体类

但是这两个框架还是有一些不足：

1. SQL语句都是写在代码中的，硬编码问题没有解决
2. 参数只能按照固定位置的顺序传入，通过占位符去替换，不能自动映射
3. 在方法里面，可以把结果集映射成实体类，但是没有办法把实体类映射成数据库可执行的SQL
4. 查询没有缓存功能

3、 Hibernate
要解决上面的问题，使用这些工具类是不够的，我们要使用ORM框架来帮我们解决程序对象和关系型数据库的相互映射的问题。
Hibernate是一个很流行的ORM框架，在使用Hibernate的时候，我们需要为实体类创建一些hbm的xml映射文件，或者是用类似于@Table这样的注解。例如：

 <hibernate-mapping>
 	<class name="com.yrk.User" table="User">
 		<id name="id">
 			<generator class="native"/>
 		</id>
 		<property name="password"/>
 		<property name="userName"/>
 	</class>
 </hibernate-mapping>

然后通过Hibernate提供的Session的增删改查方法来操作对象

User user = new User();
user.setPassword("123456");
user.setUserName("test");
//获取加载配置管理类
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.configure();
//创建Session工厂
SessionFactory sessionFactory = configuration.buildSessionFactory();
//得到Session
Session session = sessionFactory.openSession();
//开启事务，得到事务对象
Transaction transaction = session.getTransaction();
//开启事务
transaction.begin();
session.save(user);
//提交事务
transaction.commit();
//关闭session
session.close();

我们操作对象就和操作数据库数据一样，Hibernate会自动帮我们生成SQL语句(可以屏蔽不同数据库的差异)，自动进行映射。这样我们的代码变得简洁了，可读性也提高了。

但是Hibernate在业务复杂的项目中也存在一些问题：

1. 比如使用get()、save()、update()这些方法操作对象的时候，实际操作的是所有字段，没有办法指定部分字段，不够灵活。
2. 这种自动生成SQL的方式，如果我们想要对SQL做一些优化，是非常困难的，也就是说可能会出现性能比较差的SQL。
3. 不支持动态SQL，比如分表中的表名的变化等。

4、 MyBatis

半自动化的MyBatis可以解决上面Hibernate中存在的几个问题，所谓的"半自动化"是相对于Hibernate这种全自动化的框架来说的，也就是MyBatis的封装性没有Hibernate那么高，不会自动生成全部的SQL语句，主要解决的是SQL和对象的映射问题。

在MyBatis中， SQL和代码是分离的，所以可以说只要会写SQL，就可以用MyBatis，学习成本比较低。
那么MyBatis可以解决那些问题呢？

1. 可以使用连接池对连接进行管理
2. SQL和代码分离，可以对SQL集中管理，便于维护
3. 可以处理结果集和实体类的映射
4. 可以解决参数映射和动态SQL
5. SQL的重复使用
6. 缓存机制
7. 插件机制

当然，MyBatis和DBUtils、Spring JDBC以及Hibernate一样，都是对JDBC进行了封装。如果我们去看源码，一定可以找到对Statement以及ResultSet这些对象。那么这么多种工具和框架，我们在项目中要如何选择呢？

1. 在一些业务逻辑比较简单，表数量比较少，关系比较简单的项目，可以选择使用Hibernate或者JPA
2. 如何需要更加灵活的SQL，可以使用MyBatis
3. 对于底层的编码，或者性能要求非常高的场景，可以直接使用JDBC

彩蛋

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