MyBatis-plus超神用法--一文带你玩转MP

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MyBatis-plus超神用法--一文带你玩转MP

前言

MyBatis-Plus是一个基于MyBatis的增强工具,提供了很多便捷的功能和增强的功能,以下是一些MyBatis-Plus的超神用法:

  1. 通用Mapper:MyBatis-Plus提供了通用Mapper的功能,可以通过继承BaseMapper接口,实现简单的CRUD操作,无需编写SQL语句,减少重复的代码。
  2. 分页查询:MyBatis-Plus内置了分页查询的功能,可以很方便地进行分页查询操作。使用Page对象进行分页查询,可以通过设置当前页码和每页显示的数量来获取分页数据。
  3. 逻辑删除:MyBatis-Plus支持逻辑删除功能,通过在实体类的字段上添加@TableLogic注解,可以实现逻辑删除的功能。删除操作只是将逻辑删除字段置为特定值,而不是真正的删除数据。
  4. 自动填充:MyBatis-Plus提供了自动填充的功能,可以在插入或更新数据时自动填充某些字段的值,如创建时间和更新时间等。通过实现MetaObjectHandler接口,可以自定义填充的规则。
  5. 条件构造器:MyBatis-Plus提供了强大的条件构造器的功能,可以通过Lambda表达式来构造查询条件,避免手写SQL语句。可以使用eq、ne、gt、ge、lt、le等方法来构造各种条件。
  6. 乐观锁:MyBatis-Plus支持乐观锁的功能,通过在实体类的字段上添加@Version注解,可以实现乐观锁的功能。在更新数据时,会自动判断版本号是否一致,如果一致才会进行更新操作。
  7. 动态表名:MyBatis-Plus支持动态表名的功能,可以动态地切换表名进行查询操作。通过在Mapper接口的方法上添加@TableName注解,并在SQL语句中使用#tableName来引用动态表名。
  8. SQL注入器:MyBatis-Plus提供了SQL注入器的功能,可以自定义SQL注入的操作。可以自定义SQL注入的方法,并在Mapper接口中调用自定义的SQL注入方法。

通过这些功能,可以大幅度提高开发效率,减少编写重复代码的工作量。使用MyBatis-Plus可以更加便捷地进行数据库操作,同时还能提供一些高级功能的支持。本文主要介绍 mp 搭配 Spring Boot 的使用。

一、快速入门

1.创建一个Spring Boot项目。
2.导入依赖
<!-- pom.xml -->  
   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
            xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">  
       <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  
       <parent>  
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
           <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>  
           <version>2.3.4.RELEASE</version>  
           <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->  
       </parent>  
       <groupId>com.example</groupId>  
       <artifactId>mybatis-plus</artifactId>  
       <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>  
       <name>mybatis-plus</name>  
       <properties>  
           <java.version>1.8</java.version>  
       </properties>  
       <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>org.springframework.boot</groupId>  
               <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>  
           </dependency>  
           <dependency>  
               <groupId>com.baomidou</groupId>  
               <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>  
               <version>3.4.2</version>  
           </dependency>  
           <dependency>  
               <groupId>mysql</groupId>  
               <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>  
               <scope>runtime</scope>  
           </dependency>  
           <dependency>  
               <groupId>org.projectlombok</groupId>  
               <artifactId>lombok</artifactId>  
           </dependency>  
       </dependencies>  
       <build>  
           <plugins>  
               <plugin>  
                   <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
                   <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>  
               </plugin>  
           </plugins>  
       </build>  
   </project>
3.配置数据库
# application.yml  
   spring:  
     datasource:  
       driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver  
       url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=Asia/Shanghai  
       username: root  
       password: root  
   mybatis-plus:  
     configuration:  
       log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启SQL语句打印
4.创建一个实体类
package com.example.mp.po;  
   import lombok.Data;  
   import java.time.LocalDateTime;  
   @Data  
   public class User {  
    private Long id;  
    private String name;  
    private Integer age;  
    private String email;  
    private Long managerId;  
    private LocalDateTime createTime;  
   }
5.创建一个mapper接口
package com.example.mp.mappers;  
   import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;  
   import com.example.mp.po.User;  
   public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { }
6.在SpringBoot启动类上配置mapper接口的扫描路径
package com.example.mp;  
   import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;  
   import org.springframework.boot.SpringApplication;  
   import org.springframework.boot.autoconp.SpringBootApplication;  
   @SpringBootApplication  
   @MapperScan("com.example.mp.mappers")  
   public class MybatisPlusApplication {  
    public static void main(String[] args) {  
     SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);  
    }  
   }
7.在数据库中创建表
DROP TABLE IF EXISTS user;  
   CREATE TABLE user (  
   id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键id',  
   name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',  
   age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',  
   email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',  
   manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',  
   create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',  
   CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user (id)  
   ) ENGINE=INNODB CHARSET=UTF8;  
   INSERT INTO user (id, name, age ,email, manager_id, create_time) VALUES  
   (1, '大BOSS', 40, 'boss@baomidou.com', NULL, '2023-10-22 09:48:00'),  
   (2, '李经理', 40, 'boss@baomidou.com', 1, '2023-10-22 09:48:00'),  
   (3, '黄主管', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2023-10-22 09:48:00'),  
   (4, '吴组长', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2023-10-22 09:48:00'),  
   (5, '小菜', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2023-10-22 09:48:00')
8.编写一个SpringBoot测试类
package com.example.mp;  
   import com.example.mp.mappers.UserMapper;  
   import com.example.mp.po.User;  
   import org.junit.Test;  
   import org.junit.runner.RunWith;  
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
   import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;  
   import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;  
   import java.util.List;  
   import static org.junit.Assert.*;  
   @RunWith(SpringRunner.class)  
   @SpringBootTest  
   public class SampleTest {  
    @Autowired  
    private UserMapper mapper;  
    @Test  
    public void testSelect() {  
     List<User> list = mapper.selectList(null);  
     assertEquals(5, list.size());  
     list.forEach(System.out::println);  
    }  
   }

至此,准备工作完成,数据库情况如下:

项目目录如下:

运行测试类

       可以看到,针对单表的基本CRUD操作,只需要创建好实体类,并创建一个继承自BaseMapper的接口即可,可谓非常简洁。并且,我们注意到,User类中的managerIdcreateTime属性,自动和数据库表中的manager_idcreate_time对应了起来,这是因为mp自动做了数据库下划线命名,到Java类的驼峰命名之间的转化。

二、核心功能

注解

mp一共提供了8个注解,这些注解是用在Java的实体类上面的。

@TableName

       注解在类上,指定类和数据库表的映射关系。实体类的类名(转成小写后)和数据库表名相同时,可以不指定该注解。

@TableId

       注解在实体类的某一字段上,表示这个字段对应数据库表的主键。当主键名为id时(表中列名为id,实体类中字段名为id),无需使用该注解显式指定主键,mp会自动关联。若类的字段名和表的列名不一致,可用value属性指定表的列名。另,这个注解有个重要的属性type,用于指定主键策略。

@TableField

       注解在某一字段上,指定Java实体类的字段和数据库表的列的映射关系。这个注解有如下几个应用场景。

排除非表字段

       若Java实体类中某个字段,不对应表中的任何列,它只是用于保存一些额外的,或组装后的数据,则可以设置exist属性为false,这样在对实体对象进行插入时,会忽略这个字段。排除非表字段也可以通过其他方式完成,如使用static或transient关键字,但个人觉得不是很合理,不做赘述。

字段验证策略

       通过insertStrategyupdateStrategywhereStrategy属性进行配置,可以控制在实体对象进行插入,更新,或作为WHERE条件时,对象中的字段要如何组装到SQL语句中。

字段填充策略

       通过fill属性指定,字段为空时会进行自动填充。

    fill属性有三个可选值:
  1. FieldFill.DEFAULT:默认值,表示不进行自动填充。
  2. FieldFill.INSERT:表示在插入数据时进行自动填充。
  3. FieldFill.UPDATE:表示在更新数据时进行自动填充。

       例如,定义一个实体类User,其中有一个createTime字段和一个updateTime字段,需要在插入和更新数据时自动填充这两个字段的值。可以在对应的字段上添加@TableField注解,并指定fill属性为FieldFill.INSERT和FieldFill.UPDATE。

public class User {
    private Long id;
    private String username;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)
    private Date createTime;
    @TableField(fill = FieldFill.UPDATE)
    private Date updateTime;
    // 省略getter和setter方法
}

然后,在插入和更新数据时,MyBatis-Plus会自动填充createTime和updateTime字段的值。

User user = new User();
user.setUsername("test");
userMapper.insert(user); // 在插入数据时,自动填充createTime字段的值
user.setUsername("test2");
userMapper.updateById(user); // 在更新数据时,自动填充updateTime字段的值

通过这种方式,可以方便地进行自动填充操作,减少了手动填充的工作量。

@Version

标识乐观锁字段,用于实现乐观锁机制。

@EnumValue

标识枚举类字段对应的数据库存储值。

@TableLogic

标识逻辑删除字段。

@KeySequence

标识主键序列生成策略。

@InterceptorIgnore

用于标识方法是否忽略拦截器的拦截。

CRUD接口

       mp封装了一些最基础的CRUD方法,只需要直接继承mp提供的接口,无需编写任何SQL,即可食用。mp提供了两套接口,分别是Mapper CRUD接口和Service CRUD接口。并且mp还提供了条件构造器Wrapper,可以方便地组装SQL语句中的WHERE条件。

Mapper CRUD接口

       只需定义好实体类,然后创建一个接口,继承mp提供的BaseMapper,即可食用。mp会在mybatis启动时,自动解析实体类和表的映射关系,并注入带有通用CRUD方法的mapper。BaseMapper里提供的方法,部分列举如下:

insert(T entity) 插入一条记录

deleteById(Serializable id) 根据主键id删除一条记录

delete(Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行删除

selectById(Serializable id) 根据主键id进行查找

selectBatchIds(Collection idList) 根据主键id进行批量查找

selectByMap(Map<String,Object> map) 根据map中指定的列名和列值进行等值匹配查找 selectMaps(Wrapper<T> wrapper) 根据 wrapper 条件,查询记录,将查询结果封装为一个Map,Map的key为结果的列,value为值

selectList(Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行查询

update(T entity, Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行更新

updateById(T entity)

下面讲解几个比较特别的方法

selectMaps

 BaseMapper接口还提供了一个selectMaps方法,这个方法会将查询结果封装为一个Map,Map的key为结果的列,value为值

该方法的使用场景如下:

只查部分列

        当某个表的列特别多,而SELECT的时候只需要选取个别列,查询出的结果也没必要封装成Java实体类对象时(只查部分列时,封装成实体后,实体对象中的很多属性会是null),则可以用selectMaps,获取到指定的列后,再自行进行处理即可

@Test  
   public void test3() {  
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
    wrapper.select("id","name","email").likeRight("name","黄");  
    List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);  
    maps.forEach(System.out::println);  
   }
进行数据统计
// 按照直属上级进行分组,查询每组的平均年龄,最大年龄,最小年龄  
  /**  
  select avg(age) avg_age ,min(age) min_age, max(age) max_age from user group by manager_id having sum(age) < 500;  
  **/  
  @Test  
  public void test3() {  
   QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
   wrapper.select("manager_id", "avg(age) avg_age", "min(age) min_age", "max(age) max_age")  
     .groupBy("manager_id").having("sum(age) < {0}", 500);  
   List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);  
   maps.forEach(System.out::println);  
  }

selectObjs

       只会返回第一个字段(第一列)的值,其他字段会被舍弃

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  wrapper.select("id", "name").like("name", "黄");  
  List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper);  
  objects.forEach(System.out::println);  
 }

得到的结果,只封装了第一列的id

selectCount

       查询满足条件的总数,注意,使用这个方法,不能调用QueryWrapperselect方法设置要查询的列了。这个方法会自动添加select count(1)

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  wrapper.like("name", "黄");  
  Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);  
  System.out.println(count);  
 }

Service CRUD 接口

       另外一套CRUD是Service层的,只需要编写一个接口,继承IService,并创建一个接口实现类,即可食用。(这个接口提供的CRUD方法,和Mapper接口提供的功能大同小异,比较明显的区别在于IService支持了更多的批量化操作,如saveBatch,saveOrUpdateBatch等方法。

示例如下

1.首先,新建一个接口,继承IService

package com.example.mp.service;  
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;  
   import com.example.mp.po.User;  
   public interface UserService extends IService<User> {  
   }

2.创建这个接口的实现类,并继承ServiceImpl,最后打上@Service注解,注册到Spring容器中

package com.example.mp.service.impl;  
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;  
   import com.example.mp.mappers.UserMapper;  
   import com.example.mp.po.User;  
   import com.example.mp.service.UserService;  
   import org.springframework.stereotype.Service;  
   @Service  
   public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { }

3.测试代码

package com.example.mp;  
   import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;  
   import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;  
   import com.example.mp.po.User;  
   import com.example.mp.service.UserService;  
   import org.junit.Test;  
   import org.junit.runner.RunWith;  
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
   import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;  
   import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;  
   @RunWith(SpringRunner.class)  
   @SpringBootTest  
   public class ServiceTest {  
    @Autowired  
    private UserService userService;  
    @Test  
    public void testGetOne() {  
     LambdaQueryWrapper<User> wrapper = Wrappers.<User>lambdaQuery();  
     wrapper.gt(User::getAge, 28);  
     User one = userService.getOne(wrapper, false); // 第二参数指定为false,使得在查到了多行记录时,不抛出异常,而返回第一条记录  
     System.out.println(one);  
    }  
   }

4.结果

另,IService也支持链式调用,代码写起来非常简洁,查询示例如下

@Test  
 public void testChain() {  
  List<User> list = userService.lambdaQuery()  
    .gt(User::getAge, 39)  
    .likeRight(User::getName, "王")  
    .list();  
  list.forEach(System.out::println);  
 }

更新示例如下

@Test  
 public void testChain() {  
  userService.lambdaUpdate()  
    .gt(User::getAge, 39)  
    .likeRight(User::getName, "王")  
    .set(User::getEmail, "w39@baomidou.com")  
    .update();  
 }

删除示例如下

@Test  
 public void testChain() {  
  userService.lambdaUpdate()  
    .like(User::getName, "青蛙")  
    .remove();  
 }

条件构造器

       mp让我觉得极其方便的一点在于其提供了强大的条件构造器Wrapper,可以非常方便的构造WHERE条件。条件构造器主要涉及到3个类,AbstractWrapperQueryWrapperUpdateWrapper,它们的类关系如下

             

       在AbstractWrapper中提供了非常多的方法用于构建WHERE条件,而QueryWrapper针对SELECT语句,提供了select()方法,可自定义需要查询的列,而UpdateWrapper针对UPDATE语句,提供了set()方法,用于构造set语句。条件构造器也支持lambda表达式,写起来非常舒爽。

下面对AbstractWrapper中用于构建SQL语句中的WHERE条件的方法进行部分列举

  • eq:equals,等于
  • allEq:all equals,全等于
  • ne:not equals,不等于
  • gt:greater than ,大于 >
  • ge:greater than or equals,大于等于
  • lt:less than,小于<
  • le:less than or equals,小于等于
  • between:相当于SQL中的BETWEEN
  • notBetween
  • like:模糊匹配。like("name","黄"),相当于SQL的name like '%黄%'
  • likeRight:模糊匹配右半边。likeRight("name","黄"),相当于SQL的name like '黄%'
  • likeLeft:模糊匹配左半边。likeLeft("name","黄"),相当于SQL的name like '%黄'
  • notLikenotLike("name","黄"),相当于SQL的name not like '%黄%'
  • isNull
  • isNotNull
  • in
  • and:SQL连接符AND
  • or:SQL连接符OR
  • apply:用于拼接SQL,该方法可用于数据库函数,并可以动态传参

使用示例

// 案例先展示需要完成的SQL语句,后展示Wrapper的写法  
// 1. 名字中包含佳,且年龄小于25  
// SELECT * FROM user WHERE name like '%佳%' AND age < 25  
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
wrapper.like("name", "佳").lt("age", 25);  
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
// 下面展示SQL时,仅展示WHERE条件;展示代码时, 仅展示Wrapper构建部分  
// 2. 姓名为黄姓,且年龄大于等于20,小于等于40,且email字段不为空  
// name like '黄%' AND age BETWEEN 20 AND 40 AND email is not null  
wrapper.likeRight("name","黄").between("age", 20, 40).isNotNull("email");  
// 3. 姓名为黄姓,或者年龄大于等于40,按照年龄降序排列,年龄相同则按照id升序排列  
// name like '黄%' OR age >= 40 order by age desc, id asc  
wrapper.likeRight("name","黄").or().ge("age",40).orderByDesc("age").orderByAsc("id");  
// 4.创建日期为2021年3月22日,并且直属上级的名字为李姓  
// date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2021-03-22' AND manager_id IN (SELECT id FROM user WHERE name like '李%')  
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = {0}", "2021-03-22") // 建议采用{index}这种方式动态传参, 可防止SQL注入  
    .inSql("manager_id", "SELECT id FROM user WHERE name like '李%'");  
// 上面的apply, 也可以直接使用下面这种方式做字符串拼接,但当这个日期是一个外部参数时,这种方式有SQL注入的风险  
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = '2021-03-22'");  
// 5. 名字为王姓,并且(年龄小于40,或者邮箱不为空)  
// name like '王%' AND (age < 40 OR email is not null)  
wrapper.likeRight("name", "王").and(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"));  
// 6. 名字为王姓,或者(年龄小于40并且年龄大于20并且邮箱不为空)  
// name like '王%' OR (age < 40 AND age > 20 AND email is not null)  
wrapper.likeRight("name", "王").or(  
    q -> q.lt("age",40)  
      .gt("age",20)  
      .isNotNull("email")  
  );  
// 7. (年龄小于40或者邮箱不为空) 并且名字为王姓  
// (age < 40 OR email is not null) AND name like '王%'  
wrapper.nested(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"))  
    .likeRight("name", "王");  
// 8. 年龄为30,31,34,35  
// age IN (30,31,34,35)  
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35));  
// 或  
wrapper.inSql("age","30,31,34,35");  
// 9. 年龄为30,31,34,35, 返回满足条件的第一条记录  
// age IN (30,31,34,35) LIMIT 1  
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35)).last("LIMIT 1");  
// 10. 只选出id, name 列 (QueryWrapper 特有)  
// SELECT id, name FROM user;  
wrapper.select("id", "name");  
// 11. 选出id, name, age, email, 等同于排除 manager_id 和 create_time  
// 当列特别多, 而只需要排除个别列时, 采用上面的方式可能需要写很多个列, 可以采用重载的select方法,指定需要排除的列  
wrapper.select(User.class, info -> {  
   String columnName = info.getColumn();  
   return !"create_time".equals(columnName) && !"manager_id".equals(columnName);  
  });
Condition

       条件构造器的诸多方法中,均可以指定一个boolean类型的参数condition,用来决定该条件是否加入最后生成的WHERE语句中,比如

String name = "黄"; // 假设name变量是一个外部传入的参数  
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
wrapper.like(StringUtils.hasText(name), "name", name);  
// 仅当 StringUtils.hasText(name) 为 true 时, 会拼接这个like语句到WHERE中  
// 其实就是对下面代码的简化  
if (StringUtils.hasText(name)) {  
 wrapper.like("name", name);  
}
实体对象作为条件

       调用构造函数创建一个Wrapper对象时,可以传入一个实体对象。后续使用这个Wrapper时,会以实体对象中的非空属性,构建WHERE条件(默认构建等值匹配的WHERE条件,这个行为可以通过实体类里各个字段上的@TableField注解中的condition属性进行改变)

@Test  
 public void test3() {  
  User user = new User();  
  user.setName("黄主管");  
  user.setAge(28);  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

执行结果如下。可以看到,是根据实体对象中的非空属性,进行了等值匹配查询

       若希望针对某些属性,改变等值匹配的行为,则可以在实体类中用@TableField注解进行配置,示例如下

package com.example.mp.po;  
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;  
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;  
import lombok.Data;  
import java.time.LocalDateTime;  
@Data  
public class User {  
 private Long id;  
 @TableField(condition = SqlCondition.LIKE) // 配置该字段使用like进行拼接  
 private String name;  
 private Integer age;  
 private String email;  
 private Long managerId;  
 private LocalDateTime createTime;  
}

运行下面的测试代码

@Test  
 public void test3() {  
  User user = new User();  
  user.setName("黄");  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

从下图得到的结果来看,对于实体对象中的name字段,采用了like进行拼接

@TableField中配置的condition属性实则是一个字符串,SqlCondition类中预定义了一些字符串以供选择

package com.baomidou.mybatisplus.annotation;  
public class SqlCondition {  
    //下面的字符串中, %s 是占位符, 第一个 %s 是列名, 第二个 %s 是列的值  
    public static final String EQUAL = "%s=#{%s}";  
    public static final String NOT_EQUAL = "%s&lt;&gt;#{%s}";  
    public static final String LIKE = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s},'%%')";  
    public static final String LIKE_LEFT = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s})";  
    public static final String LIKE_RIGHT = "%s LIKE CONCAT(#{%s},'%%')";  
}

SqlCondition中提供的配置比较有限,当我们需要<>等拼接方式,则需要自己定义。比如

package com.example.mp.po;  
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;  
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;  
import lombok.Data;  
import java.time.LocalDateTime;  
@Data  
public class User {  
 private Long id;  
 @TableField(condition = SqlCondition.LIKE)  
 private String name;  
    @TableField(condition = "%s &gt; #{%s}") // 这里相当于大于, 其中 &gt; 是字符实体  
 private Integer age;  
 private String email;  
 private Long managerId;  
 private LocalDateTime createTime;  
}

测试如下

@Test  
 public void test3() {  
  User user = new User();  
  user.setName("黄");  
        user.setAge(30);  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

从下图得到的结果,可以看出,name属性是用like拼接的,而age属性是用>拼接的

allEq方法

allEq方法传入一个map,用来做等值匹配

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  Map<String, Object> param = new HashMap<>();  
  param.put("age", 40);  
  param.put("name", "黄飞飞");  
  wrapper.allEq(param);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

当allEq方法传入的Map中有value为null的元素时,默认会设置为is null

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  Map<String, Object> param = new HashMap<>();  
  param.put("age", 40);  
  param.put("name", null);  
  wrapper.allEq(param);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

若想忽略map中value为null的元素,可以在调用allEq时,设置参数boolean null2IsNullfalse

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  Map<String, Object> param = new HashMap<>();  
  param.put("age", 40);  
  param.put("name", null);  
  wrapper.allEq(param, false);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

若想要在执行allEq时,过滤掉Map中的某些元素,可以调用allEq的重载方法allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params)

@Test  
 public void test3() {  
  QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();  
  Map<String, Object> param = new HashMap<>();  
  param.put("age", 40);  
  param.put("name", "黄飞飞");  
  wrapper.allEq((k,v) -> !"name".equals(k), param); // 过滤掉map中key为name的元素  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }
lambda条件构造器

lambda条件构造器,支持lambda表达式,可以不必像普通条件构造器一样,以字符串形式指定列名,它可以直接以实体类的方法引用来指定列。示例如下

@Test  
 public void testLambda() {  
  LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();  
  wrapper.like(User::getName, "黄").lt(User::getAge, 30);  
  List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

像普通的条件构造器,列名是用字符串的形式指定,无法在编译期进行列名合法性的检查,这就不如lambda条件构造器来的优雅。

另外,还有个链式lambda条件构造器,使用示例如下

@Test  
 public void testLambda() {  
  LambdaQueryChainWrapper<User> chainWrapper = new LambdaQueryChainWrapper<>(userMapper);  
  List<User> users = chainWrapper.like(User::getName, "黄").gt(User::getAge, 30).list();  
  users.forEach(System.out::println);  
 }

更新操作

上面介绍的都是查询操作,现在来讲更新和删除操作。

BaseMapper中提供了2个更新方法

  • updateById(T entity)

根据入参entityid(主键)进行更新,对于entity中非空的属性,会出现在UPDATE语句的SET后面,即entity中非空的属性,会被更新到数据库,示例如下

@RunWith(SpringRunner.class)  
  @SpringBootTest  
  public class UpdateTest {  
   @Autowired  
   private UserMapper userMapper;  
   @Test  
   public void testUpdate() {  
    User user = new User();  
    user.setId(2L);  
    user.setAge(18);  
    userMapper.updateById(user);  
   }  
  }

  • update(T entity, Wrapper<T> wrapper)

根据实体entity和条件构造器wrapper进行更新,示例如下

@Test  
   public void testUpdate2() {  
    User user = new User();  
    user.setName("王三蛋");  
    LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();  
    wrapper.between(User::getAge, 26,31).likeRight(User::getName,"吴");  
    userMapper.update(user, wrapper);  
   }

额外演示一下,把实体对象传入Wrapper,即用实体对象构造WHERE条件的案例

@Test  
   public void testUpdate3() {  
    User whereUser = new User();  
    whereUser.setAge(40);  
    whereUser.setName("王");  
    LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(whereUser);  
    User user = new User();  
    user.setEmail("share@baomidou.com");  
    user.setManagerId(10L);  
    userMapper.update(user, wrapper);  
   }

注意到我们的User类中,对name属性和age属性进行了如下的设置

@Data  
public class User {  
 private Long id;  
 @TableField(condition = SqlCondition.LIKE)  
 private String name;  
 @TableField(condition = "%s &gt; #{%s}")  
 private Integer age;  
 private String email;  
 private Long managerId;  
 private LocalDateTime createTime;  
}

执行结果

再额外演示一下,链式lambda条件构造器的使用

@Test  
 public void testUpdate5() {  
  LambdaUpdateChainWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateChainWrapper<>(userMapper);  
  wrapper.likeRight(User::getEmail, "share")  
    .like(User::getName, "飞飞")  
    .set(User::getEmail, "ff@baomidou.com")  
    .update();  
 }

反思

由于BaseMapper提供的2个更新方法都是传入一个实体对象去执行更新,这在需要更新的列比较多时还好,若想要更新的只有那么一列,或者两列,则创建一个实体对象就显得有点麻烦。针对这种情况,UpdateWrapper提供有set方法,可以手动拼接SQL中的SET语句,此时可以不必传入实体对象,示例如下

@Test  
 public void testUpdate4() {  
  LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();  
  wrapper.likeRight(User::getEmail, "share").set(User::getManagerId, 9L);  
  userMapper.update(null, wrapper);  
 }

 

删除操作

BaseMapper一共提供了如下几个用于删除的方法

  • deleteById  根据主键id进行删除
  • deleteBatchIds  根据主键id进行批量删除
  • deleteByMap  根据Map进行删除(Map中的key为列名,value为值,根据列和值进行等值匹配)
  • delete(Wrapper<T> wrapper)  根据条件构造器Wrapper进行删除

与前面查询和更新的操作大同小异,不做赘述

自定义SQL

当mp提供的方法还不能满足需求时,则可以自定义SQL。

原生mybatis

示例如下

  • 注解方式
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {  
 @Select("select * from user")  
 List<User> selectRaw();  
}
  • xml方式
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">  
 <select id="selectRaw" resultType="com.example.mp.po.User">  
        SELECT * FROM user  
    </select>  
</mapper>
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {  
 List<User> selectRaw();  
}
  • 使用xml时,若xml文件与mapper接口文件不在同一目录下,则需要在application.yml中配置mapper.xml的存放路径
mybatis-plus:  
  mapper-locations: /mappers/*
  • 若有多个地方存放mapper,则用数组形式进行配置
mybatis-plus:  
  mapper-locations:   
  - /mappers/*  
  - /com/example/mp/*
  • 测试代码如下
@Test  
 public void testCustomRawSql() {  
  List<User> users = userMapper.selectRaw();  
  users.forEach(System.out::println);  
 }
  • 结果
mybatis-plus

也可以使用mp提供的Wrapper条件构造器,来自定义SQL

示例如下

  • 注解方式

 

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {  
    // SQL中不写WHERE关键字,且固定使用${ew.customSqlSegment}  
 @Select("select * from user ${ew.customSqlSegment}")  
 List<User> findAll(@Param(Constants.WRAPPER)Wrapper<User> wrapper);  
}
  • xml方式
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {  
 List<User> findAll(Wrapper<User> wrapper);  
}
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">  
    <select id="findAll" resultType="com.example.mp.po.User">  
        SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}  
    </select>  
</mapper>
  • 分页查询

 BaseMapper中提供了2个方法进行分页查询,分别是selectPageselectMapsPage,前者会将查询的结果封装成Java实体对象,后者会封装成Map<String,Object>。分页查询的示例如下

1. 创建mp的分页拦截器,注册到Spring容器中

 

@Configuration  
   public class MybatisPlusConfig {  
       /** 新版mp **/  
    @Bean  
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {  
     MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();  
     interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));  
     return interceptor;  
    }  
       /** 旧版mp 用 PaginationInterceptor **/  
   }

2. 执行分页查询

@Test  
    public void testPage() {  
     LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();  
     wrapper.ge(User::getAge, 28);  
           // 设置分页信息, 查第3页, 每页2条数据  
     Page<User> page = new Page<>(3, 2);  
           // 执行分页查询  
     Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);  
     System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());  
     System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());  
     System.out.println("当前页码 = " + userPage.getCurrent());  
           // 获取分页查询结果  
     List<User> records = userPage.getRecords();  
     records.forEach(System.out::println);  
    }

3. 结果

4. 其他

注意到,分页查询总共发出了2次SQL,一次查总记录数,一次查具体数据。若希望不查总记录数,仅查分页结果。可以通过Page的重载构造函数,指定isSearchCountfalse即可

public Page(long current, long size, boolean isSearchCount)

在实际开发中,可能遇到多表联查的场景,此时BaseMapper中提供的单表分页查询的方法无法满足需求,需要自定义SQL,示例如下(使用单表查询的SQL进行演示,实际进行多表联查时,修改SQL语句即可)

1. 在mapper接口中定义一个函数,接收一个Page对象为参数,并编写自定义SQL

// 这里采用纯注解方式。当然,若SQL比较复杂,建议还是采用XML的方式  
@Select("SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}")  
Page<User> selectUserPage(Page<User> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> wrapper);

2. 执行查询

@Test  
public void testPage2() {  
  LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();  
  wrapper.ge(User::getAge, 28).likeRight(User::getName, "王");  
  Page<User> page = new Page<>(3,2);  
  Page<User> userPage = userMapper.selectUserPage(page, wrapper);  
  System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());  
  System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());  
 userPage.getRecords().forEach(System.out::println);  
}

3. 结果

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