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MybatisPlus

什么是mybatisPlus
特性
一个小案例体会一下mybatisplus的效率
配置日志
CRUD
- insert
- 主键生成策略
- - 主键自增
  - 手动输入
- update
- - 自动填充
  - - 数据库级
    - 代码级
- 查询 select
- 分页查询
- 删除
- 逻辑删除
乐观锁
性能分析插件
条件构造器
代码自动生成器

什么是mybatisPlus MybatisPlus官网，点此进入
mybtis简化jdbc，mybatisPlus简化mybatis
特性 1.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
2.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
3.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
4.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
5.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
6.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
7.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 ）
8.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
9.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
10.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
11.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
12.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
一个小案例体会一下mybatisplus的效率

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配置日志现在我们只能看到查询结果，而看不到执行的sql语句，所以我们必须要看日志

mybatis-plus: configuration: log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

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CRUD insert

@Test public void testInsert(){User user = new User(); user.setName("sxh22"); user.setAge(19); user.setEmail("12@qq.com"); int result=userMapper.insert(user); //自动生成id System.out.println(result); //受影响的行数 }

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数据库插入的id默认值为：全局唯一的id
主键生成策略默认使用：

@TableId(type = IdType.NONE)

分布式系统唯一id生成方案
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）
主键自增
1.添加注解

@TableId(type = IdType.AUTO)

2.数据库字段一定要设置为自增
手动输入

@TableId(type = IdType.INPUT) //手动输入

不传参数时，默认为null
update 【笔记|MybatisPlus】

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自动填充
创建时间，修改时间，自动操作更新，避免手动更新
数据库级 1.在表中新增字段create_time,update_time
将默认值设为：CURRENT_TIMESTAMP
勾选更新
代码级

@TableField(fill = FieldFill.INSERT) private Date createTime; @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) private Date updateTime;

编写处理器，处理这个注解

@Component//把处理器加入到IOC容器中 @Slf4j public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {//插入时的填充策略 @Override public void insertFill(MetaObject metaObject) {log.info("start insert fill....."); this.setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject); this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject); }//更新时候的填充策略 @Override public void updateFill(MetaObject metaObject) {log.info("start update fill....."); this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject); } }

查询 select

@Test public void selectById(){ //按id查询 User user=userMapper.selectById(1L); System.out.println(user); }@Test public void selectByBatchIds(){ //批量查询 List userlist=userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1L,2L)); userlist.forEach(System.out::println); //System.out.println(userlist); }//按自定义条件查询 map @Test public void selectByMap(){HashMap map = new HashMap<>(); //自定义查询条件 map.put("name","kkk"); List userlist= userMapper.selectByMap(map); userlist.forEach(System.out::println); }

分页查询 1.配置拦截器

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2.查询

@Test public void testPage(){Page page=new Page<>(1,5); //当前页每页条数 userMapper.selectPage(page,null); page.getRecords().forEach(System.out::println); System.out.println(page.getTotal()); }

删除

@Test//测试删除 public void TestDeleteById(){userMapper.deleteById(1438051051285536769L); }@Test //批量删除 public void TestDeleteBatchIds(){userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1L,2L,3L)); }@Test //map条件删除 public void TestDeleteByMap(){HashMap map = new HashMap<>(); //自定义删除的条件 map.put("name","kkk"); userMapper.deleteByMap(map); }

逻辑删除并没有从数据库中直接删除，而是标记了deleted，默认为0，代表没有被删除
类似于回收站

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mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: deleted# 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置步骤2) logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1) logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)

查询的时候会自动过滤被逻辑删除的记录
乐观锁乐观锁：十分乐观，总是认为不会出现认为不会出现问题，无论什么操作都不会上锁，如果出现问题，就在测试加锁

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

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1.增加version字段

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2.同步实体类

@Version//代表这是一个乐观锁 private int version;

3.注册组件

@MapperScan("com.sxh.mybatisplus.mapper")//这种方式比@Mapper更灵活 @EnableTransactionManagement//自动管理事务 @Configuration//表明这是一个配置类 public class MybatisPlusConfig {//注册乐观锁插件 @Bean public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor()); return interceptor; } }

测试乐观锁：

@Test public void testOptimisticLocker(){//单线程情况下：成功 //1.查询 Useruser=userMapper.selectById(1L); //2.修改 user.setName("kkk"); //3.执行更新操作 userMapper.updateById(user); }

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再来看看失败的例子：

@Test public void testOptimisticLocker2(){//第一个线程 Useruser=userMapper.selectById(1L); user.setName("kkk2"); //模拟第二个线程插队 Useruser2=userMapper.selectById(1L); user2.setName("kkk3"); userMapper.updateById(user2); //如果没有乐观锁就会覆盖执行了userMapper.updateById(user); //如果没有乐观锁就会覆盖没有执行 }

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悲观锁：悲观，任何操作都加锁
性能分析插件在开发中的一些慢sql
在 MybatisPlus3.2.0 后，性能分析插件被移除了，官方推荐使用第三方性能分析插件
条件构造器

@Test void contextLoads() {System.out.println(("----- 查询name不为空的用户，并且邮箱不为空，年龄大于等于12 ------")); QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper .isNotNull("name") .isNotNull("email") .ge("age",12); List userList = userMapper.selectList(wrapper); //Assert.assertEquals(5, userList.size()); userList.forEach(System.out::println); }

@Test void Testeq() {//查询name等于宋先慧 QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.eq("name","宋先慧"); User user=userMapper.selectOne(wrapper); //selectOne查询一条数据 System.out.println(user); }

@Test void TestBetween() {//查询age20-30之间的数据 QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.between("age",20,30); //区间 int num=userMapper.selectCount(wrapper); //selectCount 返回查询结果数 System.out.println(num); }

@Test void TestLike() {//模糊查询 QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.notLike("name","e")//name不包含e的 .like("name","")//name包含e的 .likeRight("email","t")//t% .likeLeft("email","t"); //%tList> maps=userMapper.selectMaps(wrapper); maps.forEach(System.out::println); }