😧 MyBatisPlus(五)

简介: 😧 MyBatisPlus

4.2 多记录操作


先来看下问题:


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之前添加了很多商品到购物车,过了几天发现这些东西又不想要了,该怎么办呢?


很简单删除掉,但是一个个删除的话还是比较慢和费事的,所以一般会给用户一个批量操作,也就是前面有一个复选框,用户一次可以勾选多个也可以进行全选,然后删一次就可以将购物车清空,这个就需要用到批量删除的操作了。


具体该如何实现多条删除,我们找找对应的API方法


int deleteBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);


翻译方法的字面意思为:删除(根据ID 批量删除),参数是一个集合,可以存放多个id值。


需求:根据传入的id集合将数据库表中的数据删除掉。


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testDelete(){
        //删除指定多条数据
        List<Long> list = new ArrayList<>();
        list.add(1402551342481838081L);
        list.add(1402553134049501186L);
        list.add(1402553619611430913L);
        userDao.deleteBatchIds(list);
    }
}


执行成功后,数据库表中的数据就会按照指定的id进行删除。


除了按照id集合进行批量删除,也可以按照id集合进行批量查询,还是先来看下API


List<T> selectBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);


方法名称翻译为:查询(根据ID 批量查询),参数是一个集合,可以存放多个id值。


需求:根据传入的ID集合查询用户信息


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testGetByIds(){
        //查询指定多条数据
        List<Long> list = new ArrayList<>();
        list.add(1L);
        list.add(3L);
        list.add(4L);
        userDao.selectBatchIds(list);
    }
}


查询结果就会按照指定传入的id值进行查询


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4.3 逻辑删除


接下来要讲解是删除中比较重要的一个操作,逻辑删除,先来分析下问题:


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  • 这是一个员工和其所签的合同表,关系是一个员工可以签多个合同,是一个一(员工)对多(合同)的表
  • 员工ID为1的张业绩,总共签了三个合同,如果此时他离职了,我们需要将员工表中的数据进行删除,会执行delete操作
  • 如果表在设计的时候有主外键关系,那么同时也得将合同表中的前三条数据也删除掉
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  • 后期要统计所签合同的总金额,就会发现对不上,原因是已经将员工1签的合同信息删除掉了
  • 如果只删除员工不删除合同表数据,那么合同的员工编号对应的员工信息不存在,那么就会出现垃圾数据,就会出现无主合同,根本不知道有张业绩这个人的存在
  • 所以经过分析,我们不应该将表中的数据删除掉,而是需要进行保留,但是又得把离职的人和在职的人进行区分,这样就解决了上述问题,如:
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  • 区分的方式,就是在员工表中添加一列数据deleted,如果为0说明在职员工,如果离职则将其改完1,(0和1所代表的含义是可以自定义的)


所以对于删除操作业务问题来说有:


  • 物理删除:业务数据从数据库中丢弃,执行的是delete操作
  • 逻辑删除:为数据设置是否可用状态字段,删除时设置状态字段为不可用状态,数据保留在数据库中,执行的是update操作


MP中逻辑删除具体该如何实现?


步骤1:修改数据库表添加deleted


字段名可以任意,内容也可以自定义,比如0代表正常,1代表删除,可以在添加列的同时设置其默认值为0正常。


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步骤2:实体类添加属性


(1)添加与数据库表的列对应的一个属性名,名称可以任意,如果和数据表列名对不上,可以使用@TableField进行关系映射,如果一致,则会自动对应。


(2)标识新增的字段为逻辑删除字段,使用@TableLogic


@Data
//@TableName("tbl_user") 可以不写是因为配置了全局配置
public class User {
    @TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)
    private String id;
    private String name;
    @TableField(value="pwd",select=false)
    private String password;
    private Integer age;
    private String tel;
    @TableField(exist=false)
    private Integer online;
    @TableLogic(value="0",delval="1")
    //value为正常数据的值,delval为删除数据的值
    private Integer deleted;
}

步骤3:运行删除方法


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testDelete(){
       userDao.deleteById(1L);
    }
}




从测试结果来看,逻辑删除最后走的是update操作,会将指定的字段修改成删除状态对应的值。


思考


逻辑删除,对查询有没有影响呢?


  • 执行查询操作


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testFind(){
       System.out.println(userDao.selectList(null));
    }
}

运行测试,会发现打印出来的sql语句中会多一个查询条件,如:

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可想而知,MP的逻辑删除会将所有的查询都添加一个未被删除的条件,也就是已经被删除的数据是不应该被查询出来的。


  • 如果还是想把已经删除的数据都查询出来该如何实现呢?


@Mapper
public interface UserDao extends BaseMapper<User> {
    //查询所有数据包含已经被删除的数据
    @Select("select * from tbl_user")
    public List<User> selectAll();
}


  • 如果每个表都要有逻辑删除,那么就需要在每个模型类的属性上添加@TableLogic注解,如何优化?
    在配置文件中添加全局配置,如下:


mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      # 逻辑删除字段名
      logic-delete-field: deleted
      # 逻辑删除字面值:未删除为0
      logic-not-delete-value: 0
      # 逻辑删除字面值:删除为1
      logic-delete-value: 1


介绍完逻辑删除,逻辑删除的本质为:


逻辑删除的本质其实是修改操作。如果加了逻辑删除字段,查询数据时也会自动带上逻辑删除字段。


执行的SQL语句为:


UPDATE tbl_user SET deleted=1 where id = ? AND deleted=0


执行数据结果为:


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知识点1:@TableLogic

名称

@TableLogic

类型

属性注解

位置

模型类中用于表示删除字段的属性定义上方

作用

标识该字段为进行逻辑删除的字段

相关属性

value:逻辑未删除值

delval:逻辑删除值


4.4 乐观锁


4.4.1 概念


在讲解乐观锁之前,我们还是先来分析下问题:


业务并发现象带来的问题:秒杀


  • 假如有100个商品或者票在出售,为了能保证每个商品或者票只能被一个人购买,如何保证不会出现超买或者重复卖
  • 对于这一类问题,其实有很多的解决方案可以使用
  • 第一个最先想到的就是锁,锁在一台服务器中是可以解决的,但是如果在多台服务器下锁就没有办法控制,比如12306有两台服务器在进行卖票,在两台服务器上都添加锁的话,那也有可能会导致在同一时刻有两个线程在进行卖票,还是会出现并发问题
  • 我们接下来介绍的这种方式是针对于小型企业的解决方案,因为数据库本身的性能就是个瓶颈,如果对其并发量超过2000以上的就需要考虑其他的解决方案了。


简单来说,乐观锁主要解决的问题是当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新。


4.4.2 实现思路


乐观锁的实现方式:


  • 数据库表中添加version列,比如默认值给1
  • 第一个线程要修改数据之前,取出记录时,获取当前数据库中的version=1
  • 第二个线程要修改数据之前,取出记录时,获取当前数据库中的version=1
  • 第一个线程执行更新时,set version = newVersion where version = oldVersion
  • newVersion = version+1  [2]
  • oldVersion = version  [1]



  • 第二个线程执行更新时,set version = newVersion where version = oldVersion
  • newVersion = version+1  [2]
  • oldVersion = version  [1]



  • 假如这两个线程都来更新数据,第一个和第二个线程都可能先执行
  • 假如第一个线程先执行更新,会把version改为2,
  • 第二个线程再更新的时候,set version = 2 where version = 1,此时数据库表的数据version已经为2,所以第二个线程会修改失败
  • 假如第二个线程先执行更新,会把version改为2,
  • 第一个线程再更新的时候,set version = 2 where version = 1,此时数据库表的数据version已经为2,所以第一个线程会修改失败
  • 不管谁先执行都会确保只能有一个线程更新数据,这就是MP提供的乐观锁的实现原理分析。



上面所说的步骤具体该如何实现呢?


4.4.3 实现步骤


分析完步骤后,具体的实现步骤如下:


步骤1:数据库表添加列


列名可以任意,比如使用version,给列设置默认值为1


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步骤2:在模型类中添加对应的属性


根据添加的字段列名,在模型类中添加对应的属性值


@Data
//@TableName("tbl_user") 可以不写是因为配置了全局配置
public class User {
    @TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)
    private String id;
    private String name;
    @TableField(value="pwd",select=false)
    private String password;
    private Integer age;
    private String tel;
    @TableField(exist=false)
    private Integer online;
    private Integer deleted;
    @Version
    private Integer version;
}
步骤3:添加乐观锁的拦截器


@Configuration
public class MpConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mpInterceptor() {
        //1.定义Mp拦截器
        MybatisPlusInterceptor mpInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        //2.添加乐观锁拦截器
        mpInterceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
        return mpInterceptor;
    }
}


步骤4:执行更新操作


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testUpdate(){
       User user = new User();
        user.setId(3L);
        user.setName("Jock666");
        userDao.updateById(user);
    }
}

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你会发现,这次修改并没有更新version字段,原因是没有携带version数据。


添加version数据


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testUpdate(){
        User user = new User();
        user.setId(3L);
        user.setName("Jock666");
        user.setVersion(1);
        userDao.updateById(user);
    }
}


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你会发现,我们传递的是1,MP会将1进行加1,然后,更新回到数据库表中。


所以要想实现乐观锁,首先第一步应该是拿到表中的version,然后拿version当条件在将version加1更新回到数据库表中,所以我们在查询的时候,需要对其进行查询


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testUpdate(){
        //1.先通过要修改的数据id将当前数据查询出来
        User user = userDao.selectById(3L);
        //2.将要修改的属性逐一设置进去
        user.setName("Jock888");
        userDao.updateById(user);
    }
}


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大概分析完乐观锁的实现步骤以后,我们来模拟一种加锁的情况,看看能不能实现多个人修改同一个数据的时候,只能有一个人修改成功。


@SpringBootTest
class Mybatisplus03DqlApplicationTests {
    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Test
    void testUpdate(){
       //1.先通过要修改的数据id将当前数据查询出来
        User user = userDao.selectById(3L);     //version=3
        User user2 = userDao.selectById(3L);    //version=3
        user2.setName("Jock aaa");
        userDao.updateById(user2);              //version=>4
        user.setName("Jock bbb");
        userDao.updateById(user);               //verion=3?条件还成立吗?
    }
}


运行程序,分析结果:


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乐观锁就已经实现完成了,如果对于上面的这些步骤记不住咋办呢?


参考官方文档来实现:


https://mp.baomidou.com/guide/interceptor-optimistic-locker.html#optimisticlockerinnerinterceptor


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