MyBatis-Plus01_简介、入门案例、BaseMapper与IService中的CRUD以及常用的注解

①. MyBatis-plus简介

②. MyBatis-plus入门案例

③. BaseMapper中的CRUD

④. 通用Service的CRUD

⑤. MyBatis-plus中常用注解@TableName：

⑥. 常用注解@TableId

⑦. 雪花算法

⑧常用注解@TableField

⑨. 常用注解@TableLogic——逻辑删除专用注解

①. MyBatis-plus简介

①. MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。MyBatis-Plus提供了通用的mapper和service,可以在不编写任何SQL语句的情况下,快速的实现对单表的CRUD、批量、逻辑删除、分页等操作。(我们的愿景是成为MyBatis最好的搭档,就像魂斗罗中的1P、2P,基友搭配,效率翻倍)

②. 特性

无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑
损耗小:启动即会自动注入基本CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作
强大的CRUD操作:内置通用Mapper、通用Service,仅仅通过少量配置即可实现单表大部分CRUD操作,更有强大的条件构造器,满足各类使用需求
支持Lambda形式调用:通过Lambda表达式,方便的编写各类查询条件,无需再担心字段写错
支持主键自动生成:支持多达4种主键策略(内含分布式唯一ID生成器-Sequence),可自由配置,完美解决主键问题
支持ActiveRecord模式:支持ActiveRecord形式调用,实体类只需继承Model类即可进行强大的CRUD操作
支持自定义全局通用操作:支持全局通用方法注入(Writeonce,useanywhere)
内置代码生成器:采用代码或者Maven插件可快速生成Mapper、Model、Service、Controller层代码,支持模板引擎,更有超多自定义配置等您来使用
内置分页插件:基于MyBatis物理分页,开发者无需关心具体操作,配置好插件之后,写分页等同于普通List查询
分页插件支持多种数据库:支持MySQL、MariaDB、Oracle、DB2、H2、HSQL、SQLite、Postgre、SQLServer等多种数据库
内置性能分析插件:可输出SQL语句以及其执行时间,建议开发测试时启用该功能,能快速揪出慢查询
内置全局拦截插件:提供全表delete、update操作智能分析阻断,也可自定义拦截规则,预防误操作

③. 支持的数据库

MySQL,Oracle,DB2,H2,HSQL,SQLite,PostgreSQL,SQLServer,Phoenix,Gauss ,ClickHouse,Sybase,OceanBase,Firebird,Cubrid,Goldilocks,csiidb
达梦数据库,虚谷数据库,人大金仓数据库,南大通用(华库)数据库,南大通用数据库,神通数据库,瀚高数据库

④. 框架结构

从扫描实体类开始,通过反射技术将实体类中的属性进行抽取,抽取后来分析当前表和实体类之间的关系,以及通过反射技术抽取出来的实体类中的属性与当前字段的关系,根据调用的方法,来生成相对应的SQL语句,将SQL语句注入到mybatis的容器中

⑤. 官方文档

②. MyBatis-plus入门案例

①. 创建一张user表并添加数据

DROP TABLE IF EXISTS user;

CREATE TABLE user
(
    id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '主键ID',
    name VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
    age INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
    email VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
    PRIMARY KEY (id)
);

INSERT INTO user (id, name, age, email) VALUES
(1, 'Jone', 18, 'test1@baomidou.com'),
(2, 'Jack', 20, 'test2@baomidou.com'),
(3, 'Tom', 28, 'test3@baomidou.com'),
(4, 'Sandy', 21, 'test4@baomidou.com'),
(5, 'Billie', 24, 'test5@baomidou.com');

②. 添加依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.5.1</version>
        </dependency>
        <!--导入mysql驱动-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.49</version>
        </dependency>
        <!--简化实体类,用@Data代替getset方法-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.8</version>
        </dependency>
    </dependencies>

③. 在application.yml中配置数据源信息并添加日志以便于查看sql语句

spring:
  datasource:
    #数据源信息，默认就是Hikari
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    #配置连接数据库的信息
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?userSSL=false
    username: root
    password: 
#mybatis-plus日志
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

1、驱动类driver-class-name

spring boot 2.0 （内置 jdbc5 驱动），驱动类使用：

driver-class-name : com.mysql.jdbc.Driver

spring boot 2.1 及以上（内置 jdbc8 驱动），驱动类使用：

driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

否则运行测试用例的时候会有 WARN 信息

2、连接地址url

MySQL5.7 版本的 url ：

jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?characterEncoding=utf-8&useSSL=false

MySQL8.0 版本的 url ：

jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?

serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

否则运行测试用例报告如下错误：

java.sql.SQLException: The server time zone value 'ÖÐ¹ú±ê×¼Ê±¼ä' is unrecognized or

represents more

④. 为启动类添加mapper包扫描

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.songqiao.mybatisplus.mapper")
public class MybatisplusApplication {
    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(MybatisplusApplication.class, args);
    }
}

⑤. 添加实体类与数据库字段映射(此处使用了 Lombok (opens new window) 简化代码)

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
    private Integer isDeleted;
}

⑥. 编写mapper包下的UserMapper接口使其继承MyBatis-plus提供的模板mapper：BaseMapper

@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}

⑦. 添加测试类进行测试

@SpringBootTest
class MybatisPlusApplicationTests {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @DisplayName("查询全部")
    @Test
    public void testSelectList(){
        //通过条件构造器查询一个list集合，无条件设置null为参数
        List<User> users = userMapper.selectList(null);
        users.forEach(System.out::println);
    }
}

③. BaseMapper中的CRUD

①. 新增：int insert(T entity)

最终执行的结果,所获取的id为147575498278871312,这是因为MyBatis-Plus在实现插入数据时,会默认基于雪花算法的策略生成id

    @DisplayName("新增测试")
    @Test
    //INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
    public void testInsert(){
        User user=new User(null,"桥哥",23,"2252@qq.com",null);
        int i = userMapper.insert(user);
        System.out.println("受影响的行数:"+i);
        System.out.println("id:"+user.getId());
    }

②. 删除：

根据id删除：int deleteById(Serializable id);

根据map中设置的条件删除：int deleteByMap(@Param(“cm”) Map<String, Object> columnMap);

通过多个id实现批量删除：int deleteBatchIds(@Param("cm") Collection<?> idList);

    @DisplayName("多种删除方式:id删除，条件删除、批量删除")
    @Test
    public void testDelete(){

        //DELETE FROM user WHERE id=?
        int delete = userMapper.deleteById(1659152120739282946L);
        System.out.println(delete);

        // DELETE FROM user WHERE name = ? AND age = ?
        Map<String,Object> map=new HashMap<>();
        map.put("name","张三");
        map.put("age",23);
        int byMap = userMapper.deleteByMap(map);
        System.out.println(byMap);

        //DELETE FROM user WHERE id IN ( ? , ? )
        List<? extends Number> numbers = Arrays.asList(8L, 9L,10L);
        int batchIds = userMapper.deleteBatchIds(numbers);
        System.out.println(batchIds);
    }

③. 修改：int updateById(@Param("cm") T entity);

@DisplayName("修改方法")
    @Test
    public void testUpdate(){
        //根据id修改用户信息
        // UPDATE user SET name=?, email=? WHERE id=?
        User user=new User();
        user.setId(3L);
        user.setName("龙城桥少");
        user.setEmail("2252631@qq.com");
        int updateById = userMapper.updateById(user);
        System.out.println(updateById);
    }

④. 查询：

根据id查询：T selectById(Serializable id);

根据多个id查询：List<T> selectBatchIds(@Param("c") Collection<? extends Serializable> idList);

根据map条件查询：List<T> selectByMap(@Param("c") Map<String, Object> columnMap);

查询全部：List<T> selectList(@Param("c") Wrapper<T> queryWrapper);

    @DisplayName("查询的各种方式")
    @Test
    public void testSelect(){
        //根据id查询用户信息
        User user = userMapper.selectById(3L);
        System.out.println(user);
        //根据多个id批量查询
        //SELECT id,name,age,email FROM user WHERE id IN ( ? , ? )
        List<Long> longs = Arrays.asList(3L, 4L);
        List<User> list = userMapper.selectBatchIds(longs);
        list.forEach(System.out::println);
        //根据map条件查询
        // SELECT id,name,age,email FROM user WHERE name = ?
        Map<String,Object> map=new HashMap<>();
        map.put("name","龙城桥少");
        List<User> list1 = userMapper.selectByMap(map);
        System.out.println(list1);
        //通过条件构造器查询一个list集合，无条件设置null为参数
        //SELECT id,name,age,email,is_deleted FROM t_user
        List<User> users = userMapper.selectList(null);
        users.forEach(System.out::println);
    }

④. 通用Service的CRUD

①. 通用Service CRUD封装IService (opens new window)接口,进一步封装CRUD采用get查询单行remove删除list查询集合page分页前缀命名方式区分Mapper层避免混淆
②. 泛型T为任意实体对象
③. 建议如果存在自定义通用Service方法的可能,请创建自己的IBaseService继承Mybatis-Plus提供的基类
④. 对象 Wrapper 为条件构造器
⑤. 查看IService接口和ServiceImpl实现类

/**
* UserService继承IService模板提供的基础功能
*/
public interface UserService extends IService<User> {
}

/**
* ServiceImpl实现了IService，提供了IService中基础功能的实现
* 若ServiceImpl无法满足业务需求，则可以使用自定的UserService定义方法，并在实现类中实现
*/
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
}

⑥. 查询记录条数与批量添加功能

    @Autowired
    UserService userService;

    @DisplayName("查询记录数")
    @Test
    public void testGetCount(){
        //SELECT COUNT( * ) FROM user WHERE (name LIKE ?)
        QueryWrapper<User> wrapper=new QueryWrapper<>();
        wrapper.like("name","桥");
        long count = userService.count(wrapper);
        System.out.println("总记录数："+count);
    }

    @DisplayName("批量添加")
    @Test
    public void testInsertMore(){
        List<User> list=new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i <=10 ; i++) {
            User user=new User();
            user.setName("wsq"+i);
            user.setAge(20+i);
            list.add(user);
        }
        boolean b = userService.saveBatch(list);
        System.out.println(b);
    }

⑦. IService中的查询方法：

// 查询所有
List<T> list();
// 查询列表
List<T> list(Wrapper<T> queryWrapper);
// 查询（根据ID 批量查询）
Collection<T> listByIds(Collection<? extends Serializable> idList);
//listByIds底层还是调用的this.getBaseMapper().selectBatchIds(idList);方法
// 查询（根据 columnMap 条件）
Collection<T> listByMap(Map<String, Object> columnMap);
// 查询所有列表
List<Map<String, Object>> listMaps();
// 查询列表
List<Map<String, Object>> listMaps(Wrapper<T> queryWrapper);
// 查询全部记录
List<Object> listObjs();
// 查询全部记录
<V> List<V> listObjs(Function<? super Object, V> mapper);
// 根据 Wrapper 条件，查询全部记录
List<Object> listObjs(Wrapper<T> queryWrapper);
// 根据 Wrapper 条件，查询全部记录
<V> List<V> listObjs(Wrapper<T> queryWrapper, Function<? super Object, V> mapper);

⑧. IService插入方法：

// 插入一条记录（选择字段，策略插入）
boolean save(T entity);
// 插入（批量）
boolean saveBatch(Collection<T> entityList);
// 插入（批量）
boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize);

⑤. MyBatis-plus中常用注解@TableName：

①. 经过以上的测试，在使用MyBatis-Plus实现基本的CRUD时，我们并没有指定要操作的表，只是在 Mapper接口继承BaseMapper时，设置了泛型User，而操作的表为user表由此得出结论，MyBatis-Plus在确定操作的表时，由BaseMapper的泛型决定，即实体类型决定，且默认操作的表名和实体类型的类名一致。

那么，若实体类类型的类名和要操作的表的表名不一致，会出现什么问题？

我们将表user更名为t_user，测试查询功能，程序抛出异常，Table 'mybatis_plus.user' doesn't exist，因为现在的表名为t_user，而默认操作的表名和实体类型的类名一致，即user表

②. 使用@TableName注解解决实体类与表名不一致问题

在实体类类型上添加@TableName("t_user")，标识实体类对应的表，即可成功执行SQL语句

③. 在yml文件中进行全局配置解决

在开发的过程中，我们经常遇到以上的问题，即实体类所对应的表都有固定的前缀，例如t_或tbl_

此时，可以使用MyBatis-Plus提供的全局配置，为实体类所对应的表名设置默认的前缀，那么就

不需要在每个实体类上通过@TableName标识实体类对应的表


mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
#添加表名前缀
  global-config:
    db-config:
      table-prefix: t_

⑥. 常用注解@TableId

经过以上的测试，MyBatis-Plus在实现CRUD时，会默认将id作为主键列，并在插入数据时，默认基于雪花算法的策略生成id

①. 问题：若实体类和表中表示主键的不是id，而是其他字段，例如uid，MyBatis-Plus会自动识别uid为主键列吗？我们实体类中的属性id改为uid，将表中的字段id也改为uid，测试添加

②. 使用@TableId解决：在实体类中uid属性上通过@TableId将其标识为主键，即可成功执行SQL语句

③. @TableId的value属性

如果数据库的字段为id，实体类中的字段为uid，那么mybatis-plus会以实体类中的属性进行查询，系统就会报错：

此时需要通过@TableId注解的value属性，指定表中的主键字段，@TableId("uid")或 @TableId(value="uid")即可解决

④. @TableId中的type属性 type属性用来定义主键策略

⑤. 使用全局配置来自定义主键策略

# 配置mybatis-plus的日志信息
mybatis-plus:
  configuration:
  # classpath:/mapper/**/*.xml 只扫描自己的路径下
  mapper-locations:
    classpath: /mapper/**/*.xml
  # 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀
  global-config:
    db-config:
      table-prefix: t_
      # 配置MyBatis-Plus的主键自增策略
      id-type: auto

⑦. 雪花算法

①. 背景

需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。
数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表

②. 数据库分表

将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。

单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：

③. 垂直分表

垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去
例如,前面示意图中的nickname和description字段,假设我们是一个婚恋网站,用户在筛选其他用户的时候,主要是用age和sex两个字段进行查询,而nickname和description两个字段主要用于展示,一般不会在业务查询中用到。description本身又比较长,因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中,这样在查询age和sex时,就能带来一定的性能提升

④. 水平分表

水平分表适合表行数特别大的表,有的公司要求单表行数超过5000万就必须进行分表,这个数字可以作为参考,但并不是绝对标准,关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表,可能超过1000万就要分表了。而对于一些简单的表,即使存储数据超过1亿行,也可以不分表。
但不管怎样,当看到表的数据量达到千万级别时,作为架构师就要警觉起来,因为这很可能是架构的性能瓶颈或者隐患。
水平分表相比垂直分表,会引入更多的复杂性,例如要求全局唯一的数据id该如何处理

⑤. 主键自增

以最常见的用户ID为例,可以按照1000000 的范围大小进行分段,1 ~ 999999 放到表 1中,1000000 ~ 1999999 放到表2中,以此类推
复杂点:分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多,增加维护复杂度；分段太大可能会导致单表依然存在性能问题,一般建议分段大小在100万至2000万之间,具体需要根据业务选取合适的分段大小。
优点:可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如,现在的用户是100万,如果增加到1000万,只需要增加新的表就可以了,原有的数据不需要动。
缺点:分布不均匀。假如按照1000万来进行分表,有可能某个分段实际存储的数据量只有1条,而另外一个分段实际存储的数据量有1000万条。

⑥. 取模

同样以用户ID为例,假如我们一开始就规划了10个数据库表,可以简单地用user_id%10的值来表示数据所属的数据库表编号,ID为985的用户放到编号为5的子表中,ID为10086的用户放到编号为6的子表中。
复杂点:初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦,表数量太少又可能导致单表性能存在问题。
优点:表分布比较均匀。
缺点:扩充新的表很麻烦,所有数据都要重分布。

⑦. 雪花算法:是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同表的主键的不重复性,以及相同表的主键的有序性

长度共64bit(一个long型)。
首先是一个符号位,1bit标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0。
41bit时间截(毫秒级),存储的是时间截的差值(当前时间截-开始时间截),结果约等于69.73年。
10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID,可以部署在1024个节点)。
12bit作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生4096个ID)

⑧. 优点：整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞，并且效率高。

⑧常用注解@TableField

经过以上的测试，我们可以发现，MyBatis-Plus在执行SQL语句时，要保证实体类中的属性名和

表中的字段名一致

如果实体类中的属性名和字段名不一致的情况，会出现什么问题呢？

①. 情况一：

若实体类中的属性使用的是驼峰命名风格，而表中的字段使用的是下划线命名风格

例如实体类属性userName，表中字段user_name
此时MyBatis-Plus会自动将下划线命名风格转化为驼峰命名风格，相当于在MyBatis中配置

②. 情况二：

若实体类中的属性和表中的字段不满足情况1

例如实体类属性name，表中字段username
此时需要在实体类属性上使用@TableField("username")设置属性所对应的字段名

⑨. 常用注解@TableLogic——逻辑删除专用注解

①. 逻辑删除的概念：

物理删除:真实删除,将对应数据从数据库中删除,之后查询不到此条被删除的数据
逻辑删除:假删除,将对应数据中代表是否被删除字段的状态修改为“被删除状态”,之后在数据库中仍旧能看到此条数据记录

使用场景:用于数据恢复
(逻辑未删除默认是0,删除默认是1)

②. 应用逻辑删除：

数据库中创建逻辑删除状态列，设置默认值为0

2.在实体类中创建逻辑删除属性

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    //不使用雪花算法，使用自动递增策略
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;

    private String name;

    private Integer age;

    private String email;
    //逻辑删除的注解
    @TableLogic
    private Integer isDeleted;
}

③. 测试 :测试删除功能，真正执行的是修改

UPDATE t_user SET is_deleted=1 WHERE id=? AND is_deleted=0

测试查询功能，被逻辑删除的数据默认不会被查询

SELECT id,username AS name,age,email, is_deleted FROM t_user WHERE is_deleted=0

④. 总结：在MyBatis-plus中，使用@TableLogic注解后，被注解标注的实体类属性会被当做逻辑删除的字段，在执行CRUD操作时sql语句会对逻辑删除字段进行判断。
⑤. 对逻辑删除的默认值进行全局配置

mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      id-type: auto #选择主键自增策略
      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)

⑥. 在注解中自定义逻辑删除的默认值

@TableLogic(value=“原值”,delval=“修改值”)
　　　value = “” 未删除的值，默认值为0
　　　delval = “” 删除后的值，默认值为1

	@TableLogic(value="0",delval="1")
    private Integer isdelete;