对狂神说的MybatisPlus的学习总结
阅读原文时间:2021年06月05日阅读:2

1.什么是MybatisPlus?

需要的基础:spring,spring mvc,mybatis

作用:可以节省大量的工作时间,所有的CRUD代码都可以自动完成,简化Mybatis

MyBatis-Plus (opens new window)(简称 MP)是一个 MyBatis (opens new window) 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。

MybatisPlus官网

  • 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
  • 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(自动帮你生成代码 )
  • 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

步骤:

1.导入对应的依赖

2.研究依赖如何配置

3.代码如何编写

4.提高扩展技术能力

根据官方文档开始入门

快速开始

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)
);

真实开发中这些字段也是必不可少的,version(乐观锁),deleted(逻辑删除),gmt_create,gmt_modified

插入数据

DELETE FROM user;

INSERT INTO user (id, name, age, email) VALUES
(1, 'Jone', 18, [email protected]'),
(2, 'Jack', 20, [email protected]'),
(3, 'Tom', 28, [email protected]'),
(4, 'Sandy', 21, [email protected]'),
(5, 'Billie', 24, [email protected]');

<!--        数据库驱动-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
<!--mybatis_plus-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.0.7</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>


#mysql  5
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

# mysql 8 驱动不同 com.mysql.cj.jdbc.Driver . 需要增加时区的配置 serverTimezone=GMT%2B8

2.6使用mybatis_plus

  • pojo
  • mapper接口
  • 使用

User类的编写

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

UserMapper的编写

//在对应的Mapper上面实现基本的接口BaseMapper
@Repository//代表持久层
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
//    所有的CRUD操作编写完成
//    不需要和原来一样写一大堆的文件了
}

在应用添加mapperscan扫描

@SpringBootApplication
@MapperScan("cn.dzp.mapper")
public class MybatisPlusApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
    }

}

测试类编写

@Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Test
    void contextLoads() {
//        参数是Wrapper,条件构造器,暂时先不用
        List<User> users = userMapper.selectList(null);
        users.forEach(System.out::println);
//        for (User user : users) {
//            System.out.println(user);
//        }
    }

查询所有用户

3.配置日志

我们所有的sql现在是不可见的,我们希望知道它是这么执行的,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

配置完成日志后,后面的学习就需要注意这个自动生成的sql,就会喜欢上myabatis-plus!

4.CRUD基本操作

编写测试代码

    @Test
    public void testInsert(){
        User user = new User();
        user.setName("邓疯子");
        user.setAge(20);
        user.setEmail("[email protected]");

        int insert = userMapper.insert(user);
        System.out.println(insert);
        System.out.println(user);
    }

运行查看发现我并没有设置ID,但是它帮我自动生成了ID,现在来研究下自动生成ID

数据库插入的ID默认值为全局唯一的ID

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:北京,上海,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

  • redis
  • zookeeper

主键自增

1.实体类上

@TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;

其余的源码解释

    AUTO(0),//自增
    NONE(1),//未设置主键
    INPUT(2),//手动输入,需要自己配置id
    ID_WORKER(3),//默认的全局唯一id
    UUID(4),//全球唯一id
    ID_WORKER_STR(5);//ID_WORKER字符串表示

2.数据库字段一定要自增

在进行插入测试,完成自增

编写测试代码

 @Test
    public void testUpdate(){
        User user = new User();
        user.setId(1400650930251329539L);
        user.setName("邓疯子很菜");
        int i = userMapper.updateById(user);
        System.out.println(i);
    }

查看日志

所有的sql都是自动帮你动态配置的

创建时间,修改时间,这些操作一般都是自动化完成的,不希望手动更新

比如数据表:gmt_create,gmt_modified,几乎所有的表都要配置上,便于追踪

方式一:数据库级别(工作中不允许你修改数据库的)

1.在表中新增字段create_time,update_time,两个字段都需要current_timestamp更新

2.再次测试插入方法,需要先把实体类同步

    private Date createTime;
    private Date updateTime;

可以看到已经更新了,时间也自动更新

方式二:代码级别

1.删除数据库的默认值,更新操作

2.实体类字段属性上需要增加注释

//    字段添加填充内容
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)
    private Date createTime;

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

3.编写处理器处理这个注解即可!

package cn.dzp.handler;

import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Date;

@Component
@Slf4j
 public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
//    插入时候的填充策略
    @Override
    public void insertFill(MetaObject metaObject) {
        log.info("start insert fill......");
//        String fieldName, Object fieldVal, MetaObject metaObject
        this.setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject);
        this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
    }

    @Override
    public void updateFill(MetaObject metaObject) {
        log.info("start update fill......");
        this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
    }
}

测试插入

查看数据库

测试更新

查看数据库,只更新了更新的时间

乐观锁: 顾名思义十分乐观,他总是认为不会出现问题,无论干什么都不去上锁!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,他总是认为出现问题,无论干什么都会上锁!再去操作!

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 = newVersion where version = oldVersion
  • 如果version不对,就更新失败

测试一下MP(MybatisPlus简写)的乐观锁插件

1.给数据库加上version字段

2.我们实体类增加对应的字段

@Version//代表这是一个乐观锁的注解
   private Integer version;

3.注册组件

package cn.dzp.config;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.OptimisticLockerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;

@MapperScan("cn.dzp.mapper")
@EnableTransactionManagement
@Configuration//配置类
public class MybatisPlusConfig {
//    注册乐观锁插件
    @Bean
    public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor(){
        return new OptimisticLockerInterceptor();
    }
}

4.测试乐观锁成功

//    测试乐观锁成功
    @Test
    public void testOptimisticLocker(){
//        1.查询用户信息
        User user = userMapper.selectById(1L);
//        2.修改用户信息
        user.setName("乐观锁");
        user.setEmail("leguansuo.com");
//        3.更新操作
        userMapper.updateById(user);
    }

5.测试乐观锁失败

//    测试乐观锁失败!多线程下
@Test
public void testOptimisticLocker2(){
//        线程1
    User user1 = userMapper.selectById(1L);
    user1.setName("乐观锁111");
    user1.setEmail("leguansuo111.com");

//    模拟线程2执行了插队操作
    User user2 = userMapper.selectById(1L);
    user2.setName("乐观锁222");
    user2.setEmail("leguansuo222.com");
    userMapper.updateById(user2);

    userMapper.updateById(user1);//没有乐观锁就会覆盖插队线程的值
}

//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 testSelectBatchId(){
        List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
        users.forEach(System.out::println);
    }
    @Test
//    条件查询之一 map
    public void testSelectByBatchIds(){
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
//        自定义查询
        map.put("name","邓疯子");
        List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
        users.forEach(System.out::println);
    }

1.原始的limit分页

2.pageHelper第三方插件

3.Mp内置了分页插件

如何使用

1.配置拦截器组件即可

// 旧版分页插件
    @Bean
    public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
        return new PaginationInterceptor();
    }

2.测试分页查询

//    测试分页查询
    @Test
    public void testPage(){
//        参数一:当前页
//        参数二:页面大小
        Page<User> page = new Page<>(1,5);
        userMapper.selectPage(page,null);

        page.getRecords().forEach(System.out::println);
    }

物理删除:从数据库中直接移除

逻辑删除:没有从数据库中移除,而是通过一个变量来让它失效!deleted = 0 ==> deleted = 1

测试:

1.在数据库表中增加一个deleted字段

2.实体类中增加属性

    @TableLogic//逻辑删除
    private Integer deleted;

3.配置

//注册逻辑删除
    @Bean
    public ISqlInjector sqlInjector(){
        return new LogicSqlInjector();
    }

配置文件配置

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

4.测试删除

虽然走的是删除操作,但看日志文件可以发现是一个更新的操作

数据库里依旧存在,但是deleted值变化成1

试试能不能查询出来刚刚删除的用户

根据图展示,并没有查询到此用户,并且查询动态拼接了一个条件(deleted=0)

以上CRUD操作及其扩展操作,我们必须精通掌握!会大大提高你的工作和写项目的效率的!

5.性能分析插件

我们在平时的开发中,会遇到一些慢sql.

MP也提供了性能分析插件,如果超过这个时间就停止运行!

1.导入插件

(记得到配置文件里配置dev环境或者test环境)

#设置开发环境
spring.profiles.active=dev


@Bean
    @Profile({"dev","test"}) //设置dev 和 test环境开启,保证效率
    public PerformanceInterceptor performanceInterceptor(){
        PerformanceInterceptor performanceInterceptor = new PerformanceInterceptor();
        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
        return performanceInterceptor;
    }

2.测试查询

 @Test
    void contextLoads() {
//        参数是Wrapper,条件构造器,暂时先不用
        List<User> users = userMapper.selectList(null);
        users.forEach(System.out::println);
//        for (User user : users) {
//            System.out.println(user);
//        }
    }

可以看到执行时间没有超过我们设置的100ms,所以执行成功

使用性能分析插件 ,可以帮助我们提高效率!