1、MyBatisPlus概述
需要的基础:MyBatis、Spring、SpringMVC
为什么要学习?MyBatisPlus可以节省我们大量工作时间,所有的CRUD代码它都可以自动化完成!
简介
是什么?MyBatis本来就是简化JDBC操作的!
官网:https://baomidou.com/ MyBatis Plus,简化MyBatis
技术没有高低之分,只有使用技术的人有高低之别!
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,BaseMapper<>
- 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,以后简单的CRUD操作,它不用自己编写了!
- 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( Write once, use anywhere )
- 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
2、快速入门
地址:https://baomidou.com/pages/226c21/
使用第三方组件:
- 导入对应的依赖
- 研究依赖如何配置
- 代码如何编写
- 提高扩展技术能力!
步骤
- 创建数据库
mybatis_plus
- 创建user表
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) ); -- 真实开发中,version(乐观锁)、deleted(逻辑删除)、gmt_create、gmt_modified DELETE FROM USER; 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');
- 编写项目,初始化项目!使用SpringBoot初始化!
- 导入依赖
<!--数据库驱动--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <!--lombok--> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <!--mybatis-plus--> <!--mybatis-plus 是自己开发的,并非官方的!--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.0.5</version> </dependency>
说明:我们使用mybatis-plus可以节省我们大量的代码,尽量不要同时导入mybatis和mybatis-plus,版本差异!
- 连接数据库!这一步和mybatis相同!
spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?useSSL=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT
- 传统方式pojo-dao(连接mybatis,配置mapper.xml文件)-service-controller使用mybatis-plus之后:
- pojo
@Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class User { private Long id; private String name; private Integer age; private String email; }
- mapper接口
//在对应的Mapper上面继承基本的类 BaseMapper @Repository //代表持久层 public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { //所有的CRUD操作都已经编写完成了 //你不需要像以前配置一大堆文件了! }
- 注意点,我们需要在主启动类上去扫描我们的mapper包下的所有接口
@MapperScan("com.kuang.mapper")
启动类
//扫描我们的mapper文件夹 @MapperScan("com.kuang.mapper") @SpringBootApplication public class MybatisPlusApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args); } }
- 测试
@SpringBootTest class MybatisPlusApplicationTests { //继承了BaseMapper,所有的方法都来自父类,我们也可以编写自己的扩展方法! @Autowired private UserMapper userMapper; @Test void contextLoads() { //参数是一个 Wrapper,条件构造器,这里我们先不用null //查询全部用户 List<User> users = userMapper.selectList(null); users.forEach(System.out::println); } }
- 结果
思考问题?
- SQL谁帮我们写的?MyBatis-Plus 都写好了
- 方法哪里来的?MyBatis-Plus 都写好了
3、配置日志
我们所有的sql现在是不可见的,我们希望知道它是怎么执行的,所以我们必须要看日志!
# 配置日志 mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
配置完毕日志之后,后面的学习就需要注意这个自动生成的SQL,喜欢上MyBatis-Plus!
4、CRUD扩展
插入操作
Insert 插入
//测试插入 @Test public void testInsert(){ User user = new User(); user.setName("狂神说Java"); user.setAge(3); user.setEmail("406623380@qq.com"); int result = userMapper.insert(user); //帮我们自动生成id System.out.println(result); //受影响的行数 System.out.println(user); //发现,id会自动回填 }
数据库插入的id的默认值为:全局的唯一id
主键生成策略
默认 ID_WORKER 全局唯一id
分布式系统唯一id生成:https://www.cnblogs.com/liujianping/p/10401842.html
雪花算法:
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心:不同地点,5个bit的机器ID),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),最后还有一个符号位,永远是0。可以保证几乎全球唯一!
主键自增
我们需要配置主键自增:
- 实体类字段上
@TableId(type = IdType.AUTO)
- 数据库字段一定要是自增的!
- 再次测试插入即可!
其余的源码解释
public enum IdType { AUTO(0), //数据库id自增 NONE(1), //未设置主键 INPUT(2), //手动输入 ID_WORKER(3), //默认的全局唯一id UUID(4), //全局唯一id uuid ID_WORKER_STR(5); //ID_WORKER 字符串表示法 }
更新操作
//测试更新 @Test public void testUpdate(){ User user = new User(); //通过条件自动拼接动态sql user.setId(6L); user.setName("关注公众号:狂神说"); user.setAge(18); //注意:updateById 但是参数是一个对象! int i = userMapper.updateById(user); System.out.println(i); }
所有的sql都是自动帮你动态配置的!
自动填充
创建时间、修改时间!这些操作一般都是自动化完成的,我们不希望手动更新!
阿里巴巴开发手册:所有的数据库表:gmt_create、gmt_modified几乎所有的表都要配置上!而且需要自动化!
方式一:数据库级别(工作中不允许修改数据库)
- 在表中新增字段 create_time,update_time
- 再次测试插入方法,我们需要先把实体类同步!
@Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public class User { // 对应数据库中的主键(uuid、自增id、雪花算法、redis、zookeeper!) @TableId(type = IdType.INPUT) //一旦手动输入id之后,就需要自己配置id了! private Long id; private String name; private Integer age; private String email; private Date createTime; private Date updateTime; }
- 再次更新查看结果即可
方式二:代码级别
- 删除数据库的默认值、更新操作!
- 实体类字段属性上需要增加注解
//字段添加填充内容 @TableField(fill = FieldFill.INSERT) private Date createTime; @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) private Date updateTime;
-
3. 编写处理器来处理这个注解即可!
@Slf4j @Component //一定不要忘记把处理器加到IOC容器中! public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler { //插入时的填充策略 @Override public void insertFill(MetaObject metaObject) { log.info("start insert fill......"); // setFieldValByName(String fieldName, Object fieldVal, MetaObject metaObject) this.setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject); this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject); } //更新时的填充策略 @Override public void updateFill(MetaObject metaObject) { log.info("start update fill......"); this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject); } }
- 测试插入、测试更新,观察时间即可!
//测试插入 @Test public void testInsert(){ User user = new User(); user.setName("狂神说Java"); user.setAge(3); user.setEmail("406623380@qq.com"); int result = userMapper.insert(user); //帮我们自动生成id System.out.println(result); //受影响的行数 System.out.println(user); //发现,id会自动回填 } //测试更新 @Test public void testUpdate(){ User user = new User(); //通过条件自动拼接动态sql user.setId(6L); user.setName("关注公众号:狂神说"); user.setAge(19); //注意:updateById 但是参数是一个对象! int i = userMapper.updateById(user); System.out.println(i); }
乐观锁
在面试过程中,我们经常会被问到乐观锁、悲观锁!这个其实非常简单!
乐观锁:顾名思义十分乐观,他总是认为不会出现问题,无论干什么不去上锁!如果出现了问题,再次更新值测试。
悲观锁:顾名思义十分悲观,他总是认为总是会出现问题,无论干什么都会上锁!再去操作!
version、new version
我们这里主要讲解 乐观锁 机制!
乐观锁实现方式:
- 取出记录时,获取当前version
- 更新时,带上这个version
- 执行更新时,set version = new Version where version = oldVersion
- 如果version不对,就更新失败
乐观锁:1、先查询,获得版本号 version = 1 -- A update user set name = "kuangshen", version = version + 1 where id = 2 and version = 1 -- B 线程抢先完成,这个时候 version = 2,会导致 A 修改失败! update user set name = "kuangshen", version = version + 1 where id = 2 and version = 1
测试一下MP的乐观锁插件
- 给数据库中增加version字段
- 我们实体类加对应的字段
@Version //乐观锁version注解 private Integer version;
- 注册组件
//扫描我们的mapper文件夹 @MapperScan("com.kuang.mapper") @EnableTransactionManagement //开启自动配置事务 @Configuration //配置类 public class MyBatisPlusConfig { //注册乐观锁插件 @Bean public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor(){ return new OptimisticLockerInterceptor(); } }
- 测试一下!
//测试乐观锁成功! @Test public void testOptimisticLock(){ //1、查询用户信息 User user = userMapper.selectById(1L); //2、修改用户信息 user.setName("kuangshen"); user.setEmail("406623380@qq.com"); //3、执行更新操作 userMapper.updateById(user); } //测试乐观锁失败!多线程下 @Test public void testOptimisticLock2(){ //线程 1 User user = userMapper.selectById(1L); user.setName("kuangshen111"); user.setEmail("406623380@qq.com"); //模拟另外一个线程执行了插队操作 User user2 = userMapper.selectById(1L); user2.setName("kuangshen222"); user2.setEmail("406623380@qq.com"); userMapper.updateById(user2); //自旋锁来多次尝试提交! userMapper.updateById(user); //如果没有乐观锁就会覆盖插队线程的值! }
查询操作
//测试查询 @Test public void testSelectById(){ User user = userMapper.selectById(1L); System.out.println(user); } //测试批量查询! @Test public void testSelectByBatchId(){ List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3)); users.forEach(System.out::println); } //按条件查询之一,使用map操作 @Test public void testSelectByBatchIds(){ HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(); //自定义要查询的条件 map.put("name","狂神说Java"); map.put("age",3); List<User> users = userMapper.selectByMap(map); users.forEach(System.out::println); }
分页查询
分页在网站使用的十分之多!
- 原始的 limit 进行分页
- pageHelper 第三方插件
- MP 其实也内置了分页插件!
如何使用!
- 配置拦截器组件即可
//分页插件 @Bean public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){ return new PaginationInterceptor(); }
- 直接使用Page对象即可!
//测试分页查询 @Test public void testPage(){ //参数一:当前页 //参数二:页面大小 //使用了分页插件之后,所有的分页操作也变得简单了! Page<User> page = new Page<>(2,5); userMapper.selectPage(page,null); page.getRecords().forEach(System.out::println); System.out.println(page.getTotal()); }
删除操作
基本的删除操作
//测试删除 @Test public void testDeleteById(){ userMapper.deleteById(1525818619938652164L); } //通过id批量删除 @Test public void testDeleteBatchId(){ userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1525818619938652161L,1525818619938652162L)); } //通过map删除 @Test public void testDeleteMap(){ HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("name","狂神说Java"); userMapper.deleteByMap(map); }
我们在工作中会遇到一些问题:逻辑删除!
逻辑删除
物理删除:从数据库中直接移除
逻辑删除:在数据库中没有被移除,而是通过一个变量来让它失效!deleted = 0 => deleted = 1
管理员可以查看被删除的记录!防止数据的丢失,类似于回收站!
测试一下:
- 在数据表中增加一个
deleted
字段
- 实体类中增加属性
@TableLogic //逻辑删除 private Integer deleted;
- 配置!
//逻辑删除组件! @Bean public ISqlInjector sqlInjector(){ return new LogicSqlInjector(); }
# 配置逻辑删除 mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value=1 mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0
- 测试一下删除!
//测试删除 @Test public void testDeleteById(){ userMapper.deleteById(1L); }
记录依旧在数据库,但是值却已经变化了
//测试查询 @Test public void testSelectById(){ User user = userMapper.selectById(1L); System.out.println(user); }
以上的所有CRUD操作及其扩展操作,我们都必须精通掌握!会大大提高你的工作和写项目的效率!
性能分析插件
我们在平时开发中,会遇到一些慢sql。测试!druid......
作用:性能分析拦截器,用于输出每条SQL语句及其执行时间
MP也提供性能分析插件,如果超过这个时间就停止运行!
- 导入插件
/* * SQL执行效率插件 */ @Bean @Profile({"dev","test"}) //设置 dev test 环境开启,保证我们的效率 public PerformanceInterceptor performanceInterceptor(){ PerformanceInterceptor performanceInterceptor = new PerformanceInterceptor(); // 在工作中,不允许用户等待 performanceInterceptor.setMaxTime(100); //ms 设置sql执行的最大时间,如果超过了则不执行 performanceInterceptor.setFormat(true); //是否格式化代码 return performanceInterceptor; }
记住,要在SpringBoot中配置环境为dev或者test环境!
# 设置开发环境 spring.profiles.active=dev
- 测试使用
//测试批量查询! @Test public void testSelectByBatchId(){ List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3)); users.forEach(System.out::println); }
使用性能分析插件,可以帮助我们提高效率!
条件构造器
十分重要:Wrapper
我们写一些复杂的sql就可以使用它来替代!
- 测试一,记住查看输出的SQL进行分析
@Test void contextLoads() { //查询name不为空的用户,并且邮箱不为空的用户,年龄大于等于12 QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>(); wrapper .isNotNull("name") .isNotNull("email") .ge("age",12); userMapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println); //和我们刚才学习的map对比一下 }
- 测试二,记住查看输出的SQL进行分析
@Test void test2(){ //查询名字狂神说 QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.eq("name","狂神说"); User user = userMapper.selectOne(wrapper); System.out.println(user); //查询一个数据,出现多个结果使用List或者Map }
- 测试三,记住查看输出的SQL进行分析
@Test void test3(){ //查询年龄在20~30岁之间的用户 QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.between("age",20,30); //区间 Integer count = userMapper.selectCount(wrapper); //查询结果数 System.out.println(count); }
- 测试四,记住查看输出的SQL进行分析
//模糊查询 @Test void test4(){ //查询年龄在20~30岁之间的用户 QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); //左和右 %e e% %e% wrapper .notLike("name","e") .likeRight("email","t"); List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper); maps.forEach(System.out::println); }
- 测试五
//模糊查询 @Test void test5(){ QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); //id在子查询中查出来 wrapper.inSql("id","select id from user where id<3"); List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper); objects.forEach(System.out::println); }
- 测试六
//测试六 @Test void test6(){ QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); //通过id进行排序 wrapper.orderByDesc("id"); List<User> users = userMapper.selectList(wrapper); users.forEach(System.out::println); }
其余的测试,可以自己下去多练习!
代码自动生成器
dao、pojo、service、controller都给我自己去编写完成!
AutoGenerator是MyBatis-Plus的代码生成器,通过AutoGenerator可以快速生成Entity、Mapper、Mapper XML、Service、Controller等各个模块的代码,极大地提升了开发效率。
导入依赖:
<dependencies> <!--文件上传--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.80</version> </dependency> <!--数据库驱动--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <!--lombok--> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <!--mybatis-plus--> <!--mybatis-plus 是自己开发的,并非官方的!--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.0.5</version> </dependency> <!--代码生成器依赖--> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId> <version>3.0.5</version> </dependency> <!--velocity模板引擎,Mybatis Plus代码生成器需要--> <dependency> <groupId>org.apache.velocity</groupId> <artifactId>velocity-engine-core</artifactId> <version>2.3</version> </dependency> <!--druid--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.2.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>
测试:
//代码自动生成器 public class KuangCode { public static void main(String[] args) { //需要构建一个代码自动生成器对象 AutoGenerator mpg = new AutoGenerator(); //配置策略 //1、全局配置 GlobalConfig gc = new GlobalConfig(); String projectPath = System.getProperty("user.dir"); gc.setOutputDir(projectPath+"/src/main/java"); gc.setAuthor("狂神说"); gc.setOpen(false); //生成之后是否打开文件夹 gc.setFileOverride(false); //是否覆盖 gc.setServiceName("%sService"); // 去Service的I前缀 gc.setIdType(IdType.ID_WORKER); gc.setDateType(DateType.ONLY_DATE); gc.setSwagger2(true); mpg.setGlobalConfig(gc); //2、设置数据源 DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/kuang_community?useSSL=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT"); dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); dsc.setUsername("root"); dsc.setPassword("123456"); dsc.setDbType(DbType.MYSQL); mpg.setDataSource(dsc); //3、包的配置 PackageConfig pc = new PackageConfig(); pc.setModuleName("blog"); pc.setParent("com.kuang"); pc.setEntity("entity"); pc.setMapper("mapper"); pc.setService("service"); pc.setController("controller"); mpg.setPackageInfo(pc); //4、策略配置 StrategyConfig strategy = new StrategyConfig(); strategy.setInclude("user"); //设置要映射的表名 strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel); strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel); strategy.setSuperEntityClass("你自己的父类实体,没有就不用设置!"); strategy.setEntityLombokModel(true); //自动lombok strategy.setLogicDeleteFieldName("deleted"); //自动填充配置 TableFill gmtCreate = new TableFill("gmt_create", FieldFill.INSERT); TableFill gmtModified = new TableFill("gmt_modified", FieldFill.INSERT_UPDATE); ArrayList<TableFill> tableFills = new ArrayList<>(); tableFills.add(gmtCreate); tableFills.add(gmtModified); strategy.setTableFillList(tableFills); //乐观锁 strategy.setVersionFieldName("version"); strategy.setRestControllerStyle(true); strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true); //localhost:8080/hello_id_2 mpg.setStrategy(strategy); mpg.execute(); //执行 } }