mybatis plus
需要的基础:
ssm
javaweb
mysql
javaSE
必须会的知识点
为什么学他?mybatis 不够嘛?
mybatis 以及很便捷了,plus 肯定会更加的便捷
简介
mybatis 简化了 jdbc,mybatisplus 简化了 mybatis
愿景
我们的愿景是成为 MyBatis 最好的搭档,就像 魂斗罗 中的 1P、2P,基友搭配,效率翻倍。
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
- 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,基本的增删改查操作不用再自己写了
- 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
快速入门
文档地址:https://mp.baomidou.com/guide/quick-start.html
使用第三方组件呢:
- 导入对应的依赖
- 研究依赖如何配置
- 代码如何编写
- 提高拓展技术能力
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)
);
--真是开发中,version(乐观锁),deleted(逻辑删除)gmt_create,gmt_modified -
编写项目,用 springboot 来初始化项目
-
导入相关的依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</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>3.0.5</version>
</dependency>引入依赖说明:mybatis-plus 可以节省我们大量的代码,尽量不要同时使用 mybatis-plus 和 mybatis 会出现版本问题
-
配置数据库连接
#mysql 5 driver:com.mysql.jdbc.Driver
#mysql 8 driver:com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 8 需要配置时区:serverTimezone=UTC
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?userSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.password=root
spring.datasource.username=root -
方式的不同
- 以往我们传统的方式是 pojo-dao(连接 mybatis,配置 mapper.xml 文件)-service-controller
- 使用了 mybatis-plus 之后
- pojo
- mapper 接口
- 使用
-
简单实用
只需要在对应的 mapper 上实现对应的接口就可以了,我们想操作就 user 就在泛型里传入 user 那好了,就会生成对应的 curd
//只需要在对应的mapper上实现对应的接口就可以了
@Repository//代表持久层
public interface userMapper extends BaseMapper<user> {
// 到了这里所有的crud就编写完成了
//不需要在向以前一样大量的配置
}父类里有一套简单的 crud 的模版,在我们泛型加入之后,代码就已经帮我们写好了
测试
我们来查询一个 user 的全部用户
@Autowired
private userMapper usermapper;
@Test
void contextLoads() {
List<user> userList = usermapper.selectList(null);
userList.forEach(System.out::println);
}完美,这就是 mybatis_plus 的魅力
-
思考,谁来帮我们完成这个些事情呢?我们一个 sql 都没好写却可以轻松查出全部的数据
- myBatis-plus 都写好了
- 方法拿来,mybatisplus 也写好了
日志
我们所有的 sql 是不可见的,我们希望知道他是如何执行的,这十分重要
配置文件中加入默认的日志先查看效果,如果有需求导入相关依赖即可
#日志的配置
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
结果:
配置完毕之后,我们就可以查看日志了,日后的学习也要多观察自动生成的日志,慢慢的你会发现,mybatis-plus 是很好用的一个工具,
CRUD 拓展
插入操作
测试插入放的时候有一个神奇的东西,它会自动帮我们生成 id,
测试方法:
user user = new user();
user.setAge(3);
user.setName("hyc");
user.setEmail("3132774018@qq.com");
int result = usermapper.insert(user);
System.out.println(result);
System.out.println(user);
我们没有 setid 但是 id 却自动生成了,思考
我们都知道。数据库插入 id 为:全局唯一的 id
这个时候我们就要来了解一下,
主键生成策略
我们的实体类,中的
id -----》对应我们的主键
我们这个时候要了解一个东西:雪花算法
之前的学习中我们使用过什么? uuid 来生成全局唯一 id
接下来从内容借鉴博客
分布式系统唯一 id 生成方案:https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html
默认唯一 id:默认是 ID_worker(全局唯一) 在新版本已经过时
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,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。具体实现的代码可以参看https://github.com/twitter/snowflake。雪花算法支持的TPS可以达到419万左右(2^22*1000)。
雪花算法在工程实现上有单机版本和分布式版本。单机版本如下,分布式版本可以参看美团 leaf 算法:https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf
接下来有几个主键的策略
源码解释:
AUTO(0), 自增 NONE(1), 无 INPUT(2), 手动输入 ID_WORKER(3), 全局唯一 UUID(4), 全局为一 ID_WORKER_STR(5); 截取字符串表示,ID_WORKER 的字符串表示法
AUTO(0), 自增
首先是自增:
- 主键上加上
@TableId(type = IdType.AUTO)
- 首先是数据库的主键得是自增的,不然会报错
- 设置完之后,我们再次测试插入就可以得到结果了
更新操作
测试更新操作
测试:
user user = new user();
user.setAge(3);
user.setName("保证我一路畅通无阻");
user.setEmail("3132774018@qq.com");
int result = usermapper.updateById(user);
System.out.println(result);
System.out.println(user);
我测试了两次
有细节的出现,就是随着需求不同 mybatisplus 做了动态 sql 的处理,所有的自动生成 sql 都是动态配置的
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,我们需推荐手动更新
阿里巴巴的开发手册:gmt_create,创建时间,gmt_modified,修改时间几乎所有的表,配置上,而且需要自动化
方式一:数据库级别(工作中不允许你修改数据)
-
在表中新增字段 gmt_create,
-
再次测试插入方法,我们需要吧实体类 同步
private Date createTime;
private Date updateTime; -
再次更新查看结果
方式二:代码级别
-
删除数据的默认值和更新操作
-
需要时用 mybatis-plus 的注解来实现更新
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Date createTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Date updateTime; -
自己写一个处理器,实现一个接口 MetaObjectHandler
@Slf4j
@Component //一定不要忘记了把我们的处理器放入ioc容器
public class mymetaobjecthandler implements MetaObjectHandler {
Date date = new Date();
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
log.info("meta insert fill ...");
//setFieldValByName(String fieldName, Object fieldVal, MetaObject metaObject)
this.setFieldValByName("createTime",date,metaObject);
this.setFieldValByName("updateTime",date,metaObject);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
this.setFieldValByName("updateTime",date,metaObject);
}
} -
测试插入和更新
-
成功
乐观锁
在面试过程中,我们经常会被问道乐观锁,悲观锁,这个起始是非常简单
乐观锁:顾名思义乐观锁。他总是认为不会出现问题,无论干什么都会不上锁,如果出现了问题,再次更新值的测试
悲观锁:顾名思义,他总是认为会出现问题,什么时候先上锁,再去操作
我们主要理解乐观锁机制
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 = newVersion 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 = version+1
-- A
update user set name = hyc, version = version+1\
where id = 2 and vsersion=1
-- B如果b线程抢先完成,这个时候 vsersion =2 会导致A修改失败
update user set name = hyc, version = version+1
where id = 2 and vsersion=1
测试一下,MP 的乐观锁插件
-
数据库添加字段,version
-
更新实体类
@Version
private int version; -
注册组件,编写 version 配置类
//注册乐观锁插件
@Bean
public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {
return new OptimisticLockerInterceptor();
}
} -
测试
//乐观锁成功的情况,单线程下,一定成功
@Test
void contextLoads2() {
user user = new user();
user.setId(1419289393067204614l);
user.setAge(3);
user.setName("保证我一路畅通无阻");
user.setEmail("3132774018@qq.com");
int result = usermapper.updateById(user);
System.out.println(result);
System.out.println(user);
}
// 模拟多线程,测试乐观锁,被抢先的情况
@Test
void contextLoads3() {
user userSel = usermapper.selectById(1l);
userSel.setId(1l);
userSel.setAge(3);
userSel.setName("保证我一路畅通无阻000");
userSel.setEmail("3132774018@qq.com");
user userSel1 = usermapper.selectById(1l);
userSel1.setId(1l);
userSel1.setAge(3);
userSel1.setName("保证我一路畅通无阻111");
userSel1.setEmail("3132774018@qq.com");
int result1 = usermapper.updateById(userSel1);
int result = usermapper.updateById(userSel);
}
}乐观锁线程插队了的结果
查询操作
代码示例
单个查询
user userSel = usermapper.selectById(1l);
System.out.println(userSel);
批量查询
List<user> userList = usermapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));
userList.forEach(System.out::println);
条件查询
HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","保证我一路畅通无阻");
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 分页
- pageHelper 第三方
- MP 其实也内置了分页插件
怎么使用的?
1、MP 分页插件组件导入
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();
// 设置请求的页面大于最大页后操作, true调回到首页,false 继续请求 默认false
// paginationInterceptor.setOverflow(false);
// 设置最大单页限制数量,默认 500 条,-1 不受限制
// paginationInterceptor.setLimit(500);
// 开启 count 的 join 优化,只针对部分 left join
paginationInterceptor.setCountSqlParser(new JsqlParserCountOptimize(true));
return paginationInterceptor;
}
2、直接使用 Page 对象即可!
//测试分页查询
@Test
void selectByPage(){
//参数一:当前页,参数二:页面条数大小
Page<user> page = new Page<>(1,5);
usermapper.selectPage(page,null);
page.getRecords().forEach(System.out::println);
System.out.println(page.getTotal());
}
删除操作
代码示例:
//删除
@Test
void deleteByid(){
usermapper.deleteById(1l);
}
//批量按id删除
@Test
void deleteBybatchid(){
usermapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1419289393067204612l,1419289393067204613l));
}
//根据map条件删除
@Test
void deleteBymapid(){
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("id","1419289393067204614");
usermapper.deleteByMap(map);
}
在工作中会遇到一些问题,逻辑删除
逻辑删除
物理删除:从数据库直接移除
逻辑删除:再数据库中没有溢出,而是通过一个变量来让他失效!
常见功能: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:
-
在数据表中添加一个 deleted 字段,
-
更新实体类,我们在需要代表逻辑删除的 orm 对象上添加
@TABLELOGIC
来代表逻辑删除@TableLogic
private int deleted; -
逻辑删除组件配置
@Bean
public ISqlInjector sqlInjector(){
return new LogicSqlInjector();
} -
配置文件,对应的数据库字段是 deleted,0,1
#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,我们执行的是删除,但是走的却是更新语句,改变的是逻辑删除的字段,
我们再查看数据库,记录还在,只是字段被更新了;逻辑删除的字段
我们再去查寻的时候,deleted 为 1 就是被删除后,他会自动拼接到之后的 sql 中,加入只查询 deleted 为 0 的字段
-
以上的所有 crud 及其扩展操作,我们都必须精通掌握,会大大提高效率
性能分析插件(新版本弃用了)新版本有替代的新分析
我们在平时的开发中,会遇到一些慢 sql。测试,druid
MP 也提供了性能分析插件,如果超过了时间就停止运行
导入之后执行 sql 就会有相应的东西了
只要超过了规定的执行的时间,就抛出异常
好处:
条件构造器 warpper
十分重要,:warpper
我们写一些复杂的 sql 就可以用它来代替
我们的所有条件都可以用这个构造器来使用
PS: 记得查看输出的 sql 进行分析
测试一,
@Test
void contextLoads() {
QueryWrapper<user> wrapper = new QueryWrapper();
wrapper
.isNotNull("name")
.isNotNull("email")
.ge("age",12);
usermapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println);
}
测试二
@Test
void Test2(){
//right和left的区别 %t,t%
QueryWrapper<user> wrapper = new QueryWrapper();
wrapper
.notLike("name","e")
.likeRight("email","t");
List<Map<String, Object>> maps = usermapper.selectMaps(wrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
剩下的自己测试
代码生成器
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,极大的提升了开发效率。
需要依赖
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
记得导入自己的模版引擎需要的依赖,这里我们测试使用的是默认的
<dependency>
<groupId>org.apache.velocity</groupId>
<artifactId>velocity-engine-core</artifactId>
<version>latest-velocity-version</version>
</dependency>
测试:配置好的代码生成器
//构建一个代码生成器对象
AutoGenerator generator = new AutoGenerator();
//配置策略
//1.全局配置
GlobalConfig gc = new GlobalConfig();
String projectpath = System.getProperty("user.dir");//项目地址
gc.setOutputDir(projectpath+"/src/main/java");
gc.setAuthor("hyc");
gc.setOpen(false);
gc.setFileOverride(false);//是否覆盖
gc.setServiceImplName("%sService");//接口前缀,不要
gc.setIdType(IdType.ID_WORKER);//策略id
gc.setDateType(DateType.ONLY_DATE);//时间类型
gc.setSwagger2(true);//开启Swagger
generator.setGlobalConfig(gc);
//2.数据源配置
DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig();
dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dsc.setUsername("root");
dsc.setPassword("root");
dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?userSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8");
dsc.setDbType(DbType.MYSQL);//这只数据库
generator.setDataSource(dsc);
//3.包配置
PackageConfig pc = new PackageConfig();
pc.setModuleName("blog");
pc.setParent("com.hyc");
pc.setEntity("pojo");
pc.setMapper("mapper");
pc.setService("Service");
pc.setController("controller");
generator.setPackageInfo(pc);
//策略配置
StrategyConfig strategy = new StrategyConfig();
strategy.setInclude("user");//配置映射的表名可以写很多个比如:user,role,region
strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);//驼峰
strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);//数据库的名字转换
strategy.setEntityLombokModel(true);//是否开启lombok
strategy.setRestControllerStyle(true);
//逻辑删除
strategy.setLogicDeleteFieldName("deleted");
//自动填充
TableFill gmtcreate =new TableFill("create_time", FieldFill.INSERT);//再新增的时候填充
TableFill gmtupd=new TableFill("update_time", FieldFill.INSERT_UPDATE);//再新增和更新的时候填充
ArrayList<TableFill> tablefill = new ArrayList<>();
tablefill.add(gmtcreate);
tablefill.add(gmtupd);
strategy.setTableFillList(tablefill);
//乐观锁
strategy.setVersionFieldName("version");//sersion叫变量
strategy.setRestControllerStyle(true);//开启restful风格接口
strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true);//请求风格,localhost/v1/id_ps_..
generator.setStrategy(strategy);
generator.execute();
效果:
完结
完结撒花,这个 mp 确实太猛了,大幅度的减少了,一些操作,自动化帮你做了很多东西,十分可靠的一个提升效率的工具!!!完事