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简介

MyBatis-Plus是MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上做出增强改变，简化开发,提高效率

mybatis-plus的官网链接

特性

快速开始

第一步：创建一张表

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)
);

第二步：插入对应数据

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');

第三步：初始化一个项目工程

第四步：引入依赖

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.0+ 版本</version><relativePath/>
</parent><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>最新版本</version></dependency><dependency><groupId>com.h2database</groupId><artifactId>h2</artifactId><scope>runtime</scope></dependency>
</dependencies>

第五步：配置数据库连接信息

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis-plus?
serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root

第五步：在SpringBoot项目的启动类中添加**@MapperScan注解**，用于对mapper的扫描

package com.example.mpdemo001;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mpdemo001.mapper")
public class Mpdemo001Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Mpdemo001Application.class, args);}}

第六步：编码

实体类：

package com.example.mpdemo001.bean;import lombok.Data;/*** @Title: User* @Package com.example.mpdemo001.bean* @Author: CXY* @Copyright CXY* @CreateTime: 2023/3/9 12:35*/
@Data
public class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
}

mapper接口（MyBatis-Plus不需要在接口中写很多方法，只需要继承 BaseMapper< T>即可，T表示泛型）

package com.example.mpdemo001.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mpdemo001.bean.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}

**注意：**在mapper接口上面需要添加一个@Mapper的注解，用于将Mapper接口加入Spring管理

第七步：测试

package com.example.mpdemo001;import com.example.mpdemo001.bean.User;
import com.example.mpdemo001.mapper.UserMapper;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.List;@SpringBootTest
public class Mpdemo001ApplicationTests {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;@Testpublic void contextLoads() {List<User> users = userMapper.selectList(null);for (User user:users) {System.out.println(user);}}}

UserMapper 中的 selectList() 方法的参数为 MP 内置的条件封装器 Wrapper，所以不填写就是无任何条件

测试结果：

User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com)
User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com)
User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com)
User(id=4, name=Sandy, age=21, email=test4@baomidou.com)
User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com)

可以配置MyBatis-Plus的日志文件，这样可以看到详细的SQL语句实现过程

日志文件的配置如下：

#mybatis日志
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

MyBatis-Plus的注解详解

@Tableld

IdType:顾名思义即表示主键的类型

主键生成策略

参考资料：分布式系统唯一ID生成方案汇总：https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.htm

1、数据库自动增长 AUTO

这个是指在建表的时候可以直接设置id自增，这样的话idType即为AUTO；

**缺点：**这样id自增的主键，不利于数据库的分表实现，因为id是按顺序递增的，所以每一次分表的时候都需要知道前一张表的最后一个id的值，再那个基础上进行id加一的操作

2、UUID

每次生成随机唯一的值

**优点：**每次分表的时候不需要知道上一张表的最后一个元素的id值

**缺点：**id无法进行排序

3、Redis生成id

Redis是单线程的，所以也可以用来生成全局唯一的id，可以用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现

但是使用这个来进行id生成的时候，需要指定初始值和步长

使用Redis集群可以防止单点故障的问题

单点故障：（英语：single point of failure，缩写SPOF）是指系统中一点失效，就会让整个系统无法运作的部件，换句话说，单点故障即会整体故障。

**优点：**不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库，数字id天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助

**缺点：**如果系统中没有Redis，还需引入新的主键，增加系统的复杂度；需要编码和配置的工作量比较大

4、MP主键自动生成

mp可以通过雪花算法自动生成一个19位数字的id，

@TableName

• 描述：表名注解，标识实体类对应的表
• 使用位置：实体类

@TableField

• 描述：字段注解（非主键）

自动填充

将数据自动填充进去

项目中经常会遇到一些数据，每次都使用相同的方式填充，例如记录的创建时间，更新时间等。 我们可以使用MyBatis Plus的自动填充功能，完成这些字段的赋值工作

具体实现过程：

在实体类中需要自动进行自动填充的对象上面添加注解：**@TableField（fill=FieldFill.Xxx）**FieldFill的取值：

然后创建一个类用于实现MetaObjectHandler接口，实现接口中的方法，

注意：需要在这个类上面添加注解，让Spring进行管理

package com.example.mpdemo001.bean;import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;import java.util.Date;/*** @Title: MyBatisMeta* @Package com.example.mpdemo001.bean* @Author: CXY* @Copyright CXY* @CreateTime: 2023/3/10 14:02*/
@Component
//这个不能忘，忘了就无法进行了
public class MyBatisMeta implements MetaObjectHandler {@Overridepublic void insertFill(MetaObject metaObject) {//插入时间，第一次创建的时候，需要插入创建时间和更新时间this.setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject);this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);}@Overridepublic void updateFill(MetaObject metaObject) {//每一次更新数据的时候，插入时间this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);}
}

测试结果：

测试方法：

update

@Test
public void testUpdateById(){User user=new User();user.setId(1L);user.setName("战三");int i = userMapper.updateById(user);System.out.println(i);}

结果：

注意：update生成的是动态sql

乐观锁

针对一种特定问题的解决方案，主要解决的是丢失更新的问题

主要适用场景：当要更新一条记录的时候，希望这条记录没有被别人更新，也就是说实现线程安全的数 据更新

如果不考虑事务的隔离性的话，会产生的问题有：

1、产生读问题：脏读，不可重复读，幻读

2、产生写问题：丢失更新（就是指多个人同时修改同一条数据，最后提交的把之前提交的数据覆盖了）

解决丢失更新问题：

悲观锁：串行，只有一个人能在当前情况下进行操作

乐观锁：添加了一个version版本号，当一个人在进行数据操作的时候，提交数据时会比较当前数据版本号和数据库中的版本号是否一直，如果一致则可以进行修改，修改后版本号进行加一的操作。反之不能进行修改。

**乐观锁的使用例子有：**12306抢票系统，当别人把最后一张票抢走之后，另外的人就不能再进行抢票了

乐观锁的使用流程：

1. 取出记录时，获取当前version
2. 更新时，带上这个version
3. 执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
4. 如果version不对，就更新失败

当有很多配置的时候，建议新建一个配置类，将所有配置写在配置类中

package com.example.mpdemo001.config;import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** @Title: MyBatisConfigurations* @Package com.example.mpdemo001.config* @Author: CXY* @Copyright CXY* @CreateTime: 2023/3/10 15:12*/
@Configuration
@MapperScan("com.example.mpdemo001.mapper")
public class MyBatisConfigurations {/*** 乐观锁插件** 新版*/@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());return mybatisPlusInterceptor;}}

测试成功代码：

@Test
public void testOptimisticLockerFail() {User user = userMapper.selectById(1l);user.setName("死亡法师");user.setAge(10000);int i = userMapper.updateById(user);System.out.println(i);
}

测试成功的结果

测试失败代码：

@Test
public void testOptimisticLockerFail() {User user = userMapper.selectById(2l);user.setName("哈利波特");user.setAge(300);//模拟取出数据后，数据库中version实际数据比取出的值大，即已被其它线程修改并更新了versionuser.setVersion(user.getVersion()-1);int i = userMapper.updateById(user);System.out.println(i);
}

结果：

select

查所有

@Test
public void testSelect(){List<User> users = userMapper.selectList(null);users.forEach(System.out::println);
}

结果

根据id查

多个id批量查询

简单条件查询（通过map封装条件）

注意：map中的key对应的是数据库中的列名。例如数据库user_id，实体类是userId，这时map的key需 要填写user_id

分页

MyBatis Plus自带分页插件，只要简单的配置即可实现分页功能

添加插件：

/*** 分页插件（官网最新）*/
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor1() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));return interceptor;
}

测试分页实现：

@Test
public void testPageSelect(){Page page=new Page<>(1,3);userMapper.selectPage(page, null);page.getRecords().forEach(System.out::println);System.out.println(page.getCurrent());System.out.println(page.getPages());System.out.println(page.getSize());System.out.println(page.getTotal());System.out.println(page.getRecords());}

测试结果

分页的各个属性：

delete

根据id删除

@Test
public void testDeletedById(){int i = userMapper.deleteById(4l);System.out.println(i);
}

批量删除

@Test
public void testDeletedByIds(){int i = userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));System.out.println(i);
}

简单的条件查询删除

@Test
public void testDeleteByMap(){HashMap<String,Object> hashMap=new HashMap<>();hashMap.put("name","Tom");hashMap.put("age",28);int i = userMapper.deleteByMap(hashMap);System.out.println(i);
}

逻辑删除

逻辑删除就是指在数据中多加一个标志属性，删除的时候只对该属性进行修改，而不是真正的删除数据，逻辑删除有利于数据的恢复

• 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数据
• 逻辑删除：假删除，将对应数据中代表是否被删除字段状态修改为“被删除状态”，之后在数据库中仍 旧能看到此条数据记录

在实体类上添加deleted属性

@TableLogic
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Integer deleted;

如果想修改默认属性值，则可在application.properties中进行配置

默认0表示未被删除，1表示被删除

在配置类中注册bean

@Bean
public ISqlInjector sqlInjector() {return new LogicSqlInjector();
}

高版本不用配置插件了，上述java代码无需编写。

测试删除：

@Test
public void testLogicDelete() {int result = userMapper.deleteById(1L);System.out.println(result);
}

被删除数据的deleted 字段的值必须是 0，才能被选取出来执行逻辑删除的操做

性能分析

在配置类中添加性能优化插件

@Profile（{“dev”，“test”}）表示对什么环境起作用

dev：开发环境

test：测试环境

prod：生产环境，项目部署好之后的环境 最好不要在这里使用性能优化插件

环境配置在配置文件中设置：

spring.profile.active=xxx(dev,test,prod)

**参数：**maxTime： SQL 执行最大时长，超过自动停止运行，有助于发现问题。

**参数：**format： SQL是否格式化，默认false

Wrapper

1. Wrapper ： 条件构造抽象类，最顶端父类
2. AbstractWrapper ： 用于查询条件封装，生成 sql 的 where 条件
3. QueryWrapper ： Entity 对象封装操作类，不是用lambda语法（使用较多）
4. UpdateWrapper ： Update 条件封装，用于Entity对象更新操作
5. AbstractLambdaWrapper ： Lambda 语法使用 Wrapper统一处理解析 lambda 获取 column。
6. LambdaQueryWrapper ：看名称也能明白就是用于Lambda语法使用的查询Wrapper
7. LambdaUpdateWrapper ： Lambda 更新封装Wrapper

wrapper条件构造器测试

1、ge、gt、le、lt、isNull、isNotNull

@Test
public void testQueryWrapper(){QueryWrapper<User> queryWrapper=new QueryWrapper<>();queryWrapper.isNull("email").ge("age",30).isNotNull("name");//上面代码可以表示多个条件int delete = userMapper.delete(queryWrapper);System.out.println(delete);
}

gt：大于；ge：大于等于；le：小于；lt：小于等于

2、eq、ne

eq表示等于

ne表示不等于

@Test
public void testSelectOne() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.eq("name", "Tom");User user = userMapper.selectOne(queryWrapper);System.out.println(user);
}

注意：selectOne方法返回的是一条实体记录，如果返回多条时，会报错

3、between、notBetween

是包含边界值的查询条件

需要注意小值在前，大值在后

@Test
public void testSelectCount() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.between("age", 20, 30);Long count = userMapper.selectCount(queryWrapper);System.out.println("==============="+count);
}

4、allEq

多条件均相等

@Test
public void testSelectList() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("id", 2);map.put("name", "Jack");map.put("age", 20);queryWrapper.allEq(map);List<User> users = userMapper.selectList(queryWrapper);users.forEach(System.out::println);
}

5、like、notLike、likeLeft、likeRight

like：模糊查询，表示like %内容%

notLike：不包含

likeLeft：表示like %内容

likeRight：表示 like 内容%

@Test
public void testQuerrySelectMaps() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.notLike("name","san").likeRight("email","test1");List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(queryWrapper);maps.forEach(System.out::println);}

6、in、notIn、inSql、notInSql、exists、notExists

in notIn用法如下:

notIn(“age”,{1,2,3})—>age not in (1,2,3)

notIn(“age”, 1, 2, 3)—>age not in (1,2,3)

inSql、notInSql可以实现子查询

@Testpublic void testSelectObjs() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
//queryWrapper.in("id", 1, 2, 3);queryWrapper.inSql("id", "select id from user where id < 3");List<Object> objects = userMapper.selectObjs(queryWrapper);//返回值是Object列表objects.forEach(System.out::println);}

7、or、and

不调用or则默认为使用 and 连

8、嵌套or、嵌套and

这里使用了lambda表达式，or中的表达式最后翻译成sql时会被加上圆括号

 @Testpublic void testUpdate2() {
//修改值User user = new User();user.setAge(99);user.setName("Andy");
//修改条件UpdateWrapper<User> userUpdateWrapper = new UpdateWrapper<>();userUpdateWrapper.like("name", "h").or(i -> i.eq("name", "李白").ne("age", 20));
//        i -> i.eq("name", "李白").ne("age", 20)这一段是lambda表达式int result = userMapper.update(user, userUpdateWrapper);System.out.println(result);}

最后的sql语句为：

UPDATE user SET name=?, age=?, update_time=? WHERE deleted=0 AND name LIKE ?

OR ( name = ? AND age <> ?)

9、orderBy、orderByDesc、orderByAsc

**orderBy:**默认是升序

**orderByDesc：**表示升序排列，该方法可以有多个条件参与排列

**orderByAsc：**表示降序排列，该方法可以有多个条件参与排列

10、last

直接拼接到 sql 的最后

注意：只能调用一次,多次调用以最后一次为准 有sql注入的风险,请谨慎使用

@Test
public void testSelectListLast() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.last("limit 1");List<User> users = userMapper.selectList(queryWrapper);users.forEach(System.out::println);
}

sql语句：SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,deleted,version FROM user WHERE deleted=0 limit 1

11、set、setSql

最终的sql会合并 user.setAge()，以及 userUpdateWrapper.set() 和 setSql() 中 的字段

@Testpublic void testUpdateSet() {
//修改值User user = new User();user.setAge(99);
//修改条件UpdateWrapper<User> userUpdateWrapper = new UpdateWrapper<>();userUpdateWrapper.like("name", "h").set("name", "老李头")//除了可以查询还可以使用set设置修改的字段.setSql(" email = '123@qq.com'");//可以有子查询int result = userMapper.update(user, userUpdateWrapper);}

sql语句：

UPDATE user SET age=?, update_time=?, name=?, email = ‘123@qq.com’ WHERE deleted=0 AND name LIKE ？

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