一、查询
构造器分为QueryWrapper和LambdaQueryWrapper
创建实体类User
package com.system.mybatisplus.model;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
@TableName("user") // 指定表名,如果表名和类名一致,可以省略
@Data // 使用Lombok简化开发
public class User implements Serializable { // 实现序列化接口
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
@TableField("name") // 指定表字段名,如果字段名和属性名一致,可以省略
private String name;
// @TableField(select = false) // select = false 表示查询时不查询该字段
private Integer age;
private String email;
@TableField(exist = false) // exist = false 表示该字段不是数据库字段,但是可以使用
private Boolean isOnline;
}
编写mapper接口UserMapper
package com.system.mybatisplus.mapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.system.mybatisplus.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
@Mapper // 此注解用于标记这是一个mybatis的mapper类,否则会报错,因为没有加@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {// 继承BaseMapper
// 根据名称查询
User selectByName(@Param("name") String name);
}
编写service及其实现类
package com.system.mybatisplus.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.system.mybatisplus.model.User;
// 需要继承IService
public interface UserService extends IService<User> {
}
package com.system.mybatisplus.service.impl;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.system.mybatisplus.mapper.UserMapper;
import com.system.mybatisplus.model.User;
import com.system.mybatisplus.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service // 此注解用于标记这是一个service类,否则会报错,因为没有加@Service
// 此处继承ServiceImpl(ServiceImpl实现了IService接口),同时实现UserService接口
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
}
1、等值查询
查询条件必须完全匹配才行,可以拼接多个eq
@Test
void testEq() {
// 1、创建条件构造器
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
// 2、设置条件,指定字段名和字段值
wrapper.eq("name", "jone");
// 3、执行查询,使用selectOne方法,查询结果只能有一条,否则报错,如果查询结果有多条,使用selectList方法
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
@Test
void testEq() {
// 简写
System.out.println(userMapper.selectList(new QueryWrapper<User>().eq("name", "jone")));
}
相当于执行了如下SQL
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name = ?)
可以使用LambdaQueryWrapper
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getName, "jone"); // 等价于wrapper.eq("name", "jone"); 但是这样写更安全,因为不会出现字段名写错的情况
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
同时多个查询条件,必须同时满足才行
@Test
void testEq() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getName, "jone").eq(User::getAge, 19); // 相当于并列条件
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name = ? AND age = ?)
空值null的判断与处理
当某个查询条件值为空时,不参与拼接
一般用于多条件查询中
@Test
void testNull() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
String name = "jone";
// 查询条件是否为null的判断
wrapper.eq(name != null, User::getName, name); // 如果name不为空,就加入条件,否则不加入条件
System.out.println(userMapper.selectOne(wrapper));
}
多条件查询也可以使用allEq
使用HashMap存储查询条件,就没法使用LambdaQueryWrapper
@Test
void testAllEq() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name", "jone");
map.put("age", 19);
wrapper.allEq(map, false); // 等价于wrapper.eq("name", "jone").eq("age", 19); 如果第二个参数为false,表示如果map中有null值,就不加入条件
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
除了eq,还有ne,即不等值查询
@Test
void testNe() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.ne("name", "jone"); // 不等于
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name <> ?) <> 不等于
2、范围查询
- gt 大于
@Test
void testGt() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.gt("age", 20); // 大于,适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- ge 大于等于
@Test
void testGe() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.ge("age", 20); // 大于等于,适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- lt 小于
@Test
void testLt() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.lt("age", 20); // 小于,适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- le 小于等于
@Test
void testLe() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.le("age", 20); // 小于等于,适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- between
@Test
void testBetween() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.between(User::getAge, 18, 20); // 适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段, 包含18和20
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- notBetween
@Test
void testNotBetween() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.notBetween(User::getAge, 18, 20); // 适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段, 不包含18和20
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
3、模糊查询
- like
@Test
void testLike() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.like(User::getName, "j"); // 模糊查询
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name LIKE %j%)
- notLike
查询名称中不含 j的,不区分大小写
@Test
void testLike() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.notLike(User::getName, "j"); // 模糊查询
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name NOT LIKE %j%)
- likeLeft
区分大小写
@Test
void testLikeLeft() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.likeLeft(User::getName, "j"); // 左模糊查询, 等价于wrapper.like(User::getName, "%j")
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- likeRight
@Test
void testLikeRight() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 查找名字以j开头的用户,区分大小写
wrapper.likeRight(User::getName, "j"); // 右模糊查询, 等价于wrapper.like(User::getName, "j%")
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
4、判空查询
- isNull
@Test
void testIsNull() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.isNull(User::getEmail); // 查找email为null的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (email IS NULL)
- isNotNull
@Test
void testIsNull() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.isNotNull(User::getEmail); // 查找email不为null的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
5、包含查询
- in
@Test
void testIn() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.in(User::getAge, Arrays.asList(18,19,20)); // 查找年龄为18,19,20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (age IN (?,?,?))
- notIn
@Test
void testNotIn() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.notIn(User::getAge, Arrays.asList(18,19,20)); // 查找年龄不为18,19,20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- inSql
可以编写嵌套查询
@Test
void testInSql() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.inSql(User::getId, "select id from user where id < 3"); // 查找id小于3的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id IN (select id from user where id < 3))
- notInSql
@Test
void testNotInSql() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.notInSql(User::getId, "select id from user where id < 3"); // 查找id不小于3的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id NOT IN (select id from user where id < 3))
6、分组查询
使用groupBy分组
@Test
void testGroupBy() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.groupBy("age"); // 按照年龄分组
// 这里使用字符串的方式,所以只能使用QueryWrapper,不能使用LambdaQueryWrapper
wrapper.select("age, count(*) as count"); // 查询年龄和年龄的数量
System.out.println(userMapper.selectMaps(wrapper)); // 返回类型为List<Map<String, Object>>
}
SELECT age, count(*) as count FROM user GROUP BY age
7、聚合查询
在6的基础上,过滤出count大于等于2的数据,就需要使用having过滤
先分组,再查询,最后过滤
@Test
void testHaving() {
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.groupBy("age"); // 按照年龄分组
wrapper.select("age, count(*) as count"); // 查询年龄和年龄的数量
wrapper.having("count >= 2"); // 查询数量大于等于2的年龄
System.out.println(userMapper.selectMaps(wrapper)); // 返回类型为List<Map<String, Object>>
}
SELECT age, count(*) as count FROM user GROUP BY age HAVING count >= 2
[{count=2, age=18}, {count=2, age=20}]
8、排序查询
- orderByASC 升序
@Test
void testOrderByAsc() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
wrapper.orderByAsc(User::getAge); // 按照年龄升序排序
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age FROM user ORDER BY age ASC
- orderByDesc 降序
@Test
void testOrderByDesc() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
wrapper.orderByDesc(User::getAge); // 按照年龄降序排序
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
- orderBy
相比较前面两个,灵活性更高
@Test
void testOrderBy() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
// 第一个参数表示当该字段值为null时,是否还要作为排序条件
// 第二个参数表示是否升序排序
// 第三个参数表示排序的字段
wrapper.orderBy(true, true, User::getAge); // 按照年龄升序排序
// 当年龄相同时,按照id降序排序
wrapper.orderBy(true, false, User::getId); // 按照id降序排序
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age FROM user ORDER BY age ASC,id DESC
9、逻辑查询
(1)内嵌逻辑查询func
当某个需求的条件有多个时,可以使用func
@Test
void testFunc() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// func函数需要传入一个Consumer接口,该接口的accept方法接收一个LambdaQueryWrapper对象
wrapper.func(new Consumer<LambdaQueryWrapper<User>>() {
@Override
public void accept(LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper) {
// 这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
if(true) {
userLambdaQueryWrapper.eq(User::getId, 1);
}else {
userLambdaQueryWrapper.ne(User::getId, 1);
}
}
});
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
@Test
void testFunc() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// func函数需要传入一个Consumer接口,该接口的accept方法接收一个LambdaQueryWrapper对象
// 使用Lambda表达式来简化代码
wrapper.func(userLambdaQueryWrapper -> {
// 这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
if(true) {
userLambdaQueryWrapper.eq(User::getId, 1);
}else {
userLambdaQueryWrapper.ne(User::getId, 1);
}
});
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
(2)and
正常的拼接默认就是and,表示条件需要同时成立
@Test
void testAnd() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.gt(User::getAge, 18).lt(User::getAge, 25); // 查询年龄大于18并且小于20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
使用and嵌套
通常需要嵌套or
@Test
void testAnd() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getId, 1)
.and(userLambdaQueryWrapper -> userLambdaQueryWrapper.eq(User::getAge, 18)
.or().eq(User::getAge, 20)); // 查询id为1并且年龄为18或20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id = ? AND (age = ? OR age = ?))
(3)or
表示多个条件只需要成立其中之一即可
@Test
void testOr() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.gt(User::getAge, 25)
.or()
.lt(User::getAge, 20); // 查询年龄大于25或小于20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
or也可以嵌套
(4)nested
表示嵌套查询
@Test
void testNested() {
// nested表示嵌套查询, 用于构建复杂的查询条件
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getId, 1)
.nested(userLambdaQueryWrapper -> userLambdaQueryWrapper.eq(User::getAge, 18)
.or().eq(User::getAge, 20)); // 查询id为1并且年龄为18或20的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
10、自定义查询
使用apply函数
可以定制更复杂的查询条件
@Test
void testApply() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// apply方法用于拼接SQL语句,这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
wrapper.apply("id = 1"); // 查询id为1的用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
11、last
last主要用于分页查询中,需要传入字符串参数
@Test
void testLast() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.last("limit 1"); // 查询第一个用户
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user limit 1
@Test
void testLast() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.last("limit 0, 2"); // 查询前两条数据
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user limit 0, 2
12、exists
@Test
void testExists() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 查询age为18的用户是否存在,如果存在则返回true,否则返回false
// 返回true后,会继续执行后面的查询操作
wrapper.exists("select id from user where age = 18");
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (EXISTS (select id from user where age = 18))
@Test
void testNotExists() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 查询age为18的用户是否不存在,如果不存在则返回true,否则返回false
// 返回true后,会继续执行后面的查询操作
wrapper.notExists("select id from user where age = 18");
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
}
二、主键策略
1、AUTO
需要在表的主键上设置自增,然后在实体类上的对应的属性上加上注解
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
这样设置后,每次增加一条数据时,会自动生成对应的id
2、INPUT
不需要在表的主键上设置自增,每次新增数据时需要自己设置id
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
3、ASSIGN_ID
使用雪花算法可以实现有序、唯一、且不直接暴露排序的数字
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
private Long id;
4、NONE
使用该策略表示不指定主键生成策略,而是跟随全局策略,可以在配置文件中使用id-type指定全局主键策略
@TableId(type = IdType.NONE)
private Long id;
5、ASSIGN_UUID
UUID是全局唯一标识符,定义为一个字符串主键,采用32位字符组成,保证始终唯一,需要设置id的类型为字符串
@TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)
private Long id;
三、分页查询
首先需要编写配置类
以下适用于mybatis-plus 3.5以上版本
@Configuration
// @MapperScan("com.system.mybatisplus.mapper") // 如果在启动类上已经配置了,这里就不需要再配置了
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
// DbType.MYSQL 表示数据库类型是mysql
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
return interceptor;
}
}
测试
@Test
void testPage() {
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 创建一个分页对象,传入两个参数:当前页和每页显示的记录数
IPage<User> pageParam = new Page<>(1, 2);
// 调用分页查询的方法,将分页对象和查询条件对象传入
userMapper.selectPage(pageParam, wrapper);
// 从分页对象中获取分页数据
System.out.println("总页数:" + pageParam.getPages());
System.out.println("总记录数:" + pageParam.getTotal());
System.out.println("当前页码:" + pageParam.getCurrent());
System.out.println("每页显示的记录数:" + pageParam.getSize());
}
一般会自定义查询语句,所以通用的写法如下
controller中
@RestController
public class UserController {
@Autowired
private UserService userService;
@GetMapping("/users/{page}/{limit}")
public IPage<User> listPage(@PathVariable("page") Long page, @PathVariable("limit") Long limit) {
// 创建一个分页对象,传入两个参数:当前页和每页显示的记录数
IPage<User> pageParam = new Page<>(page, limit);
// 调用Service中的方法,一般还会传入一个条件查询对象
return userService.listPage(pageParam);
}
}
Service中
public interface UserService extends IService<User> {
IPage<User> listPage(IPage<User> pageParam);
}
@Service // 此注解用于标记这是一个service类,否则会报错,因为没有加@Service
// 此处继承ServiceImpl(ServiceImpl实现了IService接口),同时实现UserService接口
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Override
public IPage<User> listPage(IPage<User> pageParam) {
return userMapper.selectUserByPage(pageParam);
}
}
mapper中
@Mapper // 此注解用于标记这是一个mybatis的mapper类,否则会报错,因为没有加@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
// 返回值是一个IPage对象
IPage<User> selectUserByPage(IPage<User> pageParam); // 传入分页参数
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.system.mybatisplus.mapper.UserMapper">
<select id="selectUserByPage" resultType="com.system.mybatisplus.model.User">
select * from user
</select>
</mapper>
四、SimpleQuery
SimpleQuery可以对selectList查询后的结果使用Stream流进行了一些封装,使其可以返回一些指定结果,简化了Api的调用。
1、list
例如,查询出所有User的姓名,返回一个List
使用Stream流
@Test
void testList() {
List<User> users = userMapper.selectList(null);
// 自己调用Stream的Api
List<String> names = users.stream().map(User::getName).toList();
names.forEach(System.out::println);
}
使用SimpleQuery的list
// 必须传入一个wrapper,而不能写null
List<String> names = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getName);
names.forEach(System.out::println);
获取年龄为20的用户姓名列表
List<String> names = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>()
.eq(User::getAge, 20), User::getName);
System.out.println(names);
[Jack, Billie]
2、map
可以指定键值对
以id为键,user对象为值
Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<>(), User::getId);
System.out.println(map);
只查询age为20的User
Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getAge, 20), User::getId);
System.out.println(map);
以id为键,name为值
这里需要使用map方法,第二、三个参数分别表示要获得的键、值
Map<Long, String> longUserMap = SimpleQuery.map(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId, User::getName);
System.out.println(longUserMap);
{1=Jone, 2=Jack, 3=Tom, 4=Sandy, 5=Billie, 6=test}
3、group
可以按照字段进行分组
比如,按照年龄进行分组
使用group方法,第二个参数是待分组字段
Map<Integer, List<User>> group = SimpleQuery.group(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getAge);
System.out.println(group);
五、逻辑删除
逻辑删除的目的是方便做统计,状态可恢复(用户的可用与禁用)
首先数据库中的表字段添加status
并使用默认值1,表示未删除
然后Java实体类添加对应的属性
@TableLogic(value = "1", delval = "0") // value是默认值,即未删除,delVal是删除时的值
private Integer status;
测试
@Test
void testLogicDelete() {
userMapper.deleteById(4L);
System.out.println(userMapper.selectList(null));
}
首先执行
UPDATE user SET status=0 WHERE id=? AND status=1
将id为4的user的status更新为0,表示删除
然后再次查询
SELECT id,name,age,email,status FROM user WHERE status=1
查询时都会看status是否为1(未删除)
可以全局配置逻辑删除字段及其值
六、通用枚举
例如,对性别字段使用枚举
0–女性, 1–男性
数据库表中添加字段
Java中编写枚举
public enum GenderEnum {
MAN(1, "男"), WOMAN(0, "女");
@EnumValue // 表示插入到数据库中的是gender,即0或1
private Integer gender;
private String genderName;
GenderEnum(Integer gender, String genderName){
this.gender = gender;
this.genderName = genderName;
}
}
User属性
private GenderEnum gender; // 必须是gender,对应0或1
测试插入
@Test
void testEnum() {
User user = new User();
user.setName("zzs");
user.setGender(GenderEnum.MAN); // 使用枚举值
userMapper.insert(user);
}
测试查询
System.out.println(userMapper.selectList(null));
[User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com, isOnline=null, status=1, gender=MAN), User(id=2,
输出的gender是MAN
七、字段处理器
实体类中使用Map集合作为属性接受前端传递的数据,但是这些数据在数据库中存储时,是使用JSON格式的数据进行存储,JSON本质上是一个字符串,即数据库中的varchar类型。要将实体类的Map类型和数据库中的varchar类型的数据相互转换,可以使用字段处理器来完成。
首先在实体类中添加一个Map集合
private Map<String, String> contact; // 联系方式,可以有两种,即手机号和座机号
在数据库中添加对应的表字段contact,设置为varchar类型。
再次修改实体类,需要添加两个地方
@TableName(value = "user", autoResultMap = true)
@TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
private Map<String, String> contact; // 联系方式,可以有两种,即手机号和座机号
整体代码如下:
// 使用字段处理器,需要 autoResultMap = true
@TableName(value = "user", autoResultMap = true) // 指定表名,如果表名和类名一致,可以省略
@Data
public class User implements Serializable { // 实现序列化接口
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
@TableField("name") // 指定表字段名,如果字段名和属性名一致,可以省略
private String name;
// @TableField(select = false) // select = false 表示查询时不查询该字段
private Integer age;
private String email;
@TableField(exist = false) // exist = false 表示该字段不是数据库字段,但是可以使用
private Boolean isOnline;
@TableLogic(value = "1", delval = "0") // value是默认值,即未删除,delVal是删除时的值
private Integer status;
private GenderEnum gender;
// 使用FastjsonTypeHandler
@TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
private Map<String, String> contact; // 联系方式,可以有两种,即手机号和座机号
}
添加fastjson依赖
<!-- fastjson-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.31_noneautotype</version>
</dependency>
测试插入,即Map转JSON
@Test
void testMapToJson(){
User user = new User();
user.setName("xxx");
user.setAge(23);
user.setGender(GenderEnum.MAN);
// 添加Map集合
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("phone", "19122345566");
map.put("tel", "001-123456");
user.setContact(map);
userMapper.insert(user);
}
在数据库中contact字段存储如下
{"phone":"19122345566","tel":"001-123456"}
测试查询,即JSON转Map
@Test
void testJsonToMap(){
System.out.println(userMapper.selectList(null));
}
contact={phone=19122345566, tel=001-123456}
八、自动填充
有一些属性,比如时间,我们可以设置为自动填充
在实体类User中添加两个属性
private Date createTime;
private Date updateTime;
数据库对应字段 ,都是datetime类型
需要开启下划线和驼峰映射 map-underscore-to-camel-case: true
# mybatis-plus配置
mybatis-plus:
global-config:
banner: false
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl # 打印sql语句
map-underscore-to-camel-case: true # 下划线和小驼峰映射
设置自动填充时间
写一个工具类MyMetaHandler,定义插入和更新数据时怎么自动填充
@Component
public class MyMetaHandler implements MetaObjectHandler {
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
// 插入数据时,两个时间都填充
setFieldValByName("createTime", new Date(), metaObject);
setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
}
}
在属性上写上注解
@TableField(fill = FieldFill.INSERT) // 插入时填充
private Date createTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) // 插入或更新时填充
private Date updateTime;
设置时区对应
yml文件中连接数据库修改serverTimezone=Asia/Shanghai
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
数据库中新增查询,设置全局时间
SET GLOBAL time_zone = '+8:00';
SELECT NOW(); // 测试,看是否与本地时间相同
测试,是否能够实现时间自动填充
插入新数据时,createTime和updateTime都自动填充
@Test
void testFillTime(){
User user = new User();
user.setName("nihao");
user.setAge(23);
user.setGender(GenderEnum.MAN);
userMapper.insert(user);
}
修改数据时,updateTime自动修改
@Test
void updateTime(){
User user = new User();
user.setId(9L);
userMapper.updateById(user);
}
九、防止全表更新与删除插件
在实际开发中,全表更新和删除是非常危险的操作,Mybatis-plus提供了一个插件可以防止全表更新。
在mybatis-plus配置类中添加上
interceptor.addInnerInterceptor(new BlockAttackInnerInterceptor());
整体代码
@Configuration
// @MapperScan("com.system.mybatisplus.mapper") // 如果在启动类上已经配置了,这里就不需要再配置了
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
// DbType.MYSQL 表示数据库类型是mysql
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
// 防止全表更新插件
interceptor.addInnerInterceptor(new BlockAttackInnerInterceptor());
return interceptor;
}
}
测试
@Test
void updateBlock(){
User user = new User();
user.setGender(GenderEnum.MAN);
userMapper.update(user, null);
}
以上代码更新时未设置条件,就会导致所有数据的性别改为MAN
但是设置了防止全表更新的插件后,mybatis-plus会自动报错,抛出异常
十、逆向工程-MybatisX插件
在idea插件市场中找到插件并且安装
连接数据库,点击红线处
自动生成SQL
在mapper里面写上方法名,然后选中,再Alt+enter
十一、并发问题分析
- 乐观锁
乐观锁是通过表字段完成设计的,其核心思想是,在读取的时候不加锁,其他请求依然可以读取到这个数据,在修改的时候判断这个数据是否有被修改过,如果有被修改过,那么本次请求的修改操作失败。
具体的SQL是这样实现的
update 表 set 字段 = 新值, version = version + 1 where version = 1
这样做不会对数据读取产生影响,并发的效率较高,但是目前看到的数据可能不是真实的数据,是被修改之前的,这在多数情况下是不会产生很大的影响。例如,有时候我们看到某种商品是有库存的,或者都加入到购物车了,但是点进去发现库存不足了。
- 悲观锁
悲观锁是在查询的时候就锁定数据,在这次请求未完成之前,不会释放锁。等到这次请求完毕后,再释放锁,释放了锁之后,其他请求才可以对这条数据完成读写。
这样做能够保证读取到的信息就是当前的信息,保证了信息的准确性,但是并发效率很低。
所以,实际开发中,使用悲观锁的场景很少,因为需要保持效率。
乐观锁实现
首先在数据库中添加字段version,默认值为1
然后在实体类User中添加对应的字段
@Version
private Integer version;
在mybatis-plus配置类中添加乐观锁插件
// 乐观锁插件
interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
测试并发修改
@Test
void testLock(){
// 模拟操作1的查询
User user1 = userMapper.selectById(9L);
System.out.println("user1查询结果" + user1);
// 模拟操作2的查询
User user2 = userMapper.selectById(9L);
System.out.println("user2查询结果" + user2);
// 模拟操作1的修改
user1.setName("zhangsan");
userMapper.updateById(user1);
// 模拟操作2的修改
user2.setName("lisi");
userMapper.updateById(user2);
}
结果只有操作1修改成功,说明乐观锁生效
都能查询到,但是只有操作1修改成功,因为操作1修改时,version未发生变化,但是操作2修改时,version被操作1修改为2了。
user1查询结果User(id=9, name=nihao, age=23, email=null, isOnline=null, status=1, gender=MAN, contact=null, createTime=Thu Sep 07 08:48:53 CST 2023, updateTime=Thu Sep 07 08:52:48 CST 2023, version=1)
user2查询结果User(id=9, name=nihao, age=23, email=null, isOnline=null, status=1, gender=MAN, contact=null, createTime=Thu Sep 07 08:48:53 CST 2023, updateTime=Thu Sep 07 08:52:48 CST 2023, version=1)
十二、代码生成器
打开mybatis-plus的官网,找到代码生成器章节
适用版本:mybatis-plus-generator 3.5.1 及其以上版本,对历史版本不兼容!3.5.1 以下的请参考 代码生成器旧
首先引入依赖
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
本人使用的mybatis-plus版本
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.3.1</version>
</dependency>
所以mybatis-plus-generator我也使用3.5.3.1
写个main方法执行
FastAutoGenerator.create("url", "username", "password")
.globalConfig(builder -> {
builder.author("baomidou") // 设置作者
.enableSwagger() // 开启 swagger 模式
.fileOverride() // 覆盖已生成文件
.outputDir("D://"); // 指定输出目录
})
.dataSourceConfig(builder -> builder.typeConvertHandler((globalConfig, typeRegistry, metaInfo) -> {
int typeCode = metaInfo.getJdbcType().TYPE_CODE;
if (typeCode == Types.SMALLINT) {
// 自定义类型转换
return DbColumnType.INTEGER;
}
return typeRegistry.getColumnType(metaInfo);
}))
.packageConfig(builder -> {
builder.parent("com.baomidou.mybatisplus.samples.generator") // 设置父包名
.moduleName("system") // 设置父包模块名
.pathInfo(Collections.singletonMap(OutputFile.xml, "D://")); // 设置mapperXml生成路径
})
.strategyConfig(builder -> {
builder.addInclude("t_simple") // 设置需要生成的表名
.addTablePrefix("t_", "c_"); // 设置过滤表前缀
})
.templateEngine(new FreemarkerTemplateEngine()) // 使用Freemarker引擎模板,默认的是Velocity引擎模板
.execute();
十三、SQL分析打印
需要查看执行的SQL语句时,以及了解它的执行时间,方便分析是否出现了慢SQL问题,可以使用mybatis-plus提供的SQL分析打印的功能,来获取SQL语句执行的时间。
首先引入依赖
<!-- SQL分析打印依赖-->
<dependency>
<groupId>p6spy</groupId>
<artifactId>p6spy</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>
修改yml文件中连接数据库的驱动和URL
jdbc:p6spy:mysql
driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
# 配置数据库
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
url: jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver #com.mysql.cj.jdbc.Driver
创建
module.log=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
# 自定义日志打印
logMessageFormat=com.p6spy.engine.spy.appender.SingleLineFormat
#logMessageFormat=com.p6spy.engine.spy.appender.CustomLineFormat
#customLogMessageFormat=%(currentTime) | SQL耗时: %(executionTime) ms | 连接信息: %(category)-%(connectionId) | 执行语句: %(sql)
# 使用控制台记录sql
appender=com.p6spy.engine.spy.appender.StdoutLogger
## 配置记录Log例外
excludecategories=info,debug,result,batc,resultset
# 设置使用p6spy driver来做代理
deregisterdrivers=true
# 日期格式
dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
# 实际驱动
driverlist=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 是否开启慢SQL记录
outagedetection=true
# 慢SQL记录标准 秒
outagedetectioninterval=2
十四、多数据源
首先添加依赖
<!--多数据源依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.1.0</version>
</dependency>
spring:
datasource:
dynamic:
primary: master #设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为master
strict: false #严格匹配数据源,默认false. true未匹配到指定数据源时抛异常,false使用默认数据源
datasource:
master:
url: jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/dynamic
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 3.2.0开始支持SPI可省略此配置
slave_1:
url: jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3307/dynamic
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
slave_2:
url: ENC(xxxxx) # 内置加密,使用请查看详细文档
username: ENC(xxxxx)
password: ENC(xxxxx)
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
#......省略
#以上会配置一个默认库master,一个组slave下有两个子库slave_1,slave_2
# 多主多从 纯粹多库(记得设置primary) 混合配置
spring: spring: spring:
datasource: datasource: datasource:
dynamic: dynamic: dynamic:
datasource: datasource: datasource:
master_1: mysql: master:
master_2: oracle: slave_1:
slave_1: sqlserver: slave_2:
slave_2: postgresql: oracle_1:
slave_3: h2: oracle_2:
使用 @DS 切换数据源。
@DS 可以注解在方法上或类上,同时存在就近原则 方法上注解 优先于 类上注解。
注解 | 结果 |
---|---|
没有@DS | 默认数据源 |
@DS(“dsName”) | dsName可以为组名也可以为具体某个库的名称 |