别再用mybatis了，mybatis-plus 这个神级工具一发入魂

mybatis-plus是一款Mybatis增强工具，用于简化开发，提高效率。下文使用缩写mp来简化表示mybatis-plus，本文主要介绍mp搭配SpringBoot的使用。

注：本文使用的mp版本是当前最新的3.4.2，早期版本的差异请自行查阅文档

官方网站：baomidou.com/

快速入门

1. 创建一个SpringBoot项目

2. 导入依赖

   <!-- pom.xml -->
   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
            xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
       <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
       <parent>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
           <version>2.3.4.RELEASE</version>
           <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
       </parent>
       <groupId>com.example</groupId>
       <artifactId>mybatis-plus</artifactId>
       <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
       <name>mybatis-plus</name>
       <properties>
           <java.version>1.8</java.version>
       </properties>
       <dependencies>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
               <scope>test</scope>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>com.baomidou</groupId>
               <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
               <version>3.4.2</version>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>mysql</groupId>
               <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
               <scope>runtime</scope>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.projectlombok</groupId>
               <artifactId>lombok</artifactId>
           </dependency>
       </dependencies>
       <build>
           <plugins>
               <plugin>
                   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                   <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
               </plugin>
           </plugins>
       </build>
   </project>
   复制代码

3. 配置数据库

   # application.yml
   spring:
     datasource:
       driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
       url: jdbc:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai
       username: root
       password: root
       
   mybatis-plus:
     configuration:
       log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #开启SQL语句打印
   复制代码

4. 创建一个实体类

   package com.example.mp.po;
   import lombok.Data;
   import java.time.LocalDateTime;
   @Data
   public class User {
   	private Long id;
   	private String name;
   	private Integer age;
   	private String email;
   	private Long managerId;
   	private LocalDateTime createTime;
   }
   复制代码

5. 创建一个mapper接口

   package com.example.mp.mappers;
   import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
   import com.example.mp.po.User;
   public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { }
   复制代码

6. 在SpringBoot启动类上配置mapper接口的扫描路径

   package com.example.mp;
   import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
   import org.springframework.boot.SpringApplication;
   import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
   @SpringBootApplication
   @MapperScan("com.example.mp.mappers")
   public class MybatisPlusApplication {
   	public static void main(String[] args) {
   		SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
   	}
   }
   复制代码

7. 在数据库中创建表

   DROP TABLE IF EXISTS user;
   CREATE TABLE user (
   id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键',
   name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
   age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
   email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
   manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
   create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
   CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user (id)
   ) ENGINE=INNODB CHARSET=UTF8;
   
   INSERT INTO user (id, name, age ,email, manager_id, create_time) VALUES
   (1, '大BOSS', 40, 'boss@baomidou.com', NULL, '2021-03-22 09:48:00'),
   (2, '李经理', 40, 'boss@baomidou.com', 1, '2021-01-22 09:48:00'),
   (3, '黄主管', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-01-22 09:48:00'),
   (4, '吴组长', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-02-22 09:48:00'),
   (5, '小菜', 40, 'boss@baomidou.com', 2, '2021-02-22 09:48:00')
   复制代码

8. 编写一个SpringBoot测试类

   package com.example.mp;
   import com.example.mp.mappers.UserMapper;
   import com.example.mp.po.User;
   import org.junit.Test;
   import org.junit.runner.RunWith;
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
   import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
   import java.util.List;
   import static org.junit.Assert.*;
   @RunWith(SpringRunner.class)
   @SpringBootTest
   public class SampleTest {
   	@Autowired
   	private UserMapper mapper;
   	@Test
   	public void testSelect() {
   		List<User> list = mapper.selectList(null);
   		assertEquals(5, list.size());
   		list.forEach(System.out::println);
   	}
   }
   复制代码

准备工作完成

数据库情况如下

项目目录如下

运行测试类

可以看到，针对单表的基本CRUD操作，只需要创建好实体类，并创建一个继承自BaseMapper的接口即可，可谓非常简洁。并且，我们注意到，User类中的managerId，createTime属性，自动和数据库表中的manager_id，create_time对应了起来，这是因为mp自动做了数据库下划线命名，到Java类的驼峰命名之间的转化。

核心功能

注解

mp一共提供了8个注解，这些注解是用在Java的实体类上面的。

• @TableName

  注解在类上，指定类和数据库表的映射关系。实体类的类名（转成小写后）和数据库表名相同时，可以不指定该注解。

• @TableId

  注解在实体类的某一字段上，表示这个字段对应数据库表的主键。当主键名为id时（表中列名为id，实体类中字段名为id），无需使用该注解显式指定主键，mp会自动关联。若类的字段名和表的列名不一致，可用value属性指定表的列名。另，这个注解有个重要的属性type，用于指定主键策略，参见主键策略小节

• @TableField

  注解在某一字段上，指定Java实体类的字段和数据库表的列的映射关系。这个注解有如下几个应用场景。

  • 排除非表字段

    若Java实体类中某个字段，不对应表中的任何列，它只是用于保存一些额外的，或组装后的数据，则可以设置exist属性为false，这样在对实体对象进行插入时，会忽略这个字段。排除非表字段也可以通过其他方式完成，如使用static或transient关键字，但个人觉得不是很合理，不做赘述

  • 字段验证策略

    通过insertStrategy，updateStrategy，whereStrategy属性进行配置，可以控制在实体对象进行插入，更新，或作为WHERE条件时，对象中的字段要如何组装到SQL语句中。参见配置小节

  • 字段填充策略

    通过fill属性指定，字段为空时会进行自动填充

• @Version

  乐观锁注解，参见乐观锁小节

• @EnumValue

  注解在枚举字段上

• @TableLogic

  逻辑删除，参见逻辑删除小节

• KeySequence

  序列主键策略（oracle）

• InterceptorIgnore

  插件过滤规则

CRUD接口

mp封装了一些最基础的CRUD方法，只需要直接继承mp提供的接口，无需编写任何SQL，即可食用。mp提供了两套接口，分别是Mapper CRUD接口和Service CRUD接口。并且mp还提供了条件构造器Wrapper，可以方便地组装SQL语句中的WHERE条件，参见条件构造器小节

Mapper CRUD接口

只需定义好实体类，然后创建一个接口，继承mp提供的BaseMapper，即可食用。mp会在mybatis启动时，自动解析实体类和表的映射关系，并注入带有通用CRUD方法的mapper。BaseMapper里提供的方法，部分列举如下：

• insert(T entity) 插入一条记录
• deleteById(Serializable id) 根据主键id删除一条记录
• delete(Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行删除
• selectById(Serializable id) 根据主键id进行查找
• selectBatchIds(Collection idList) 根据主键id进行批量查找
• selectByMap(Map<String,Object> map) 根据map中指定的列名和列值进行等值匹配查找
• selectMaps(Wrapper<T> wrapper) 根据 wrapper 条件，查询记录，将查询结果封装为一个Map，Map的key为结果的列，value为值
• selectList(Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行查询
• update(T entity, Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器wrapper进行更新
• updateById(T entity)
• ...

简单的食用示例如前文快速入门小节，下面讲解几个比较特别的方法

selectMaps

BaseMapper接口还提供了一个selectMaps方法，这个方法会将查询结果封装为一个Map，Map的key为结果的列，value为值

该方法的使用场景如下：

• 只查部分列

  当某个表的列特别多，而SELECT的时候只需要选取个别列，查询出的结果也没必要封装成Java实体类对象时（只查部分列时，封装成实体后，实体对象中的很多属性会是null），则可以用selectMaps，获取到指定的列后，再自行进行处理即可

  比如

  	@Test
  	public void test3() {
  		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
  		wrapper.select("id","name","email").likeRight("name","黄");
  		List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
  		maps.forEach(System.out::println);
  	}
  复制代码

  

• 进行数据统计

  比如

  // 按照直属上级进行分组，查询每组的平均年龄，最大年龄，最小年龄
  /**
  select avg(age) avg_age ,min(age) min_age, max(age) max_age from user group by manager_id having sum(age) < 500;
  **/
  
  @Test
  public void test3() {
  	QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
  	wrapper.select("manager_id", "avg(age) avg_age", "min(age) min_age", "max(age) max_age")
  			.groupBy("manager_id").having("sum(age) < {0}", 500);
  	List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
  	maps.forEach(System.out::println);
  }
  复制代码

  

selectObjs

只会返回第一个字段（第一列）的值，其他字段会被舍弃

比如

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		wrapper.select("id", "name").like("name", "黄");
		List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper);
		objects.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

得到的结果，只封装了第一列的id

selectCount

查询满足条件的总数，注意，使用这个方法，不能调用QueryWrapper的select方法设置要查询的列了。这个方法会自动添加select count(1)

比如

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		wrapper.like("name", "黄");

		Integer count = userMapper.selectCount(wrapper);
		System.out.println(count);
	}
复制代码

Service CRUD 接口

另外一套CRUD是Service层的，只需要编写一个接口，继承IService，并创建一个接口实现类，即可食用。（这个接口提供的CRUD方法，和Mapper接口提供的功能大同小异，比较明显的区别在于IService支持了更多的批量化操作，如saveBatch，saveOrUpdateBatch等方法。

食用示例如下

1. 首先，新建一个接口，继承IService

   package com.example.mp.service;
   
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
   import com.example.mp.po.User;
   
   public interface UserService extends IService<User> {
   }
   复制代码

2. 创建这个接口的实现类，并继承ServiceImpl，最后打上@Service注解，注册到Spring容器中，即可食用

   package com.example.mp.service.impl;
   
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
   import com.example.mp.mappers.UserMapper;
   import com.example.mp.po.User;
   import com.example.mp.service.UserService;
   import org.springframework.stereotype.Service;
   
   @Service
   public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { }
   复制代码

3. 测试代码

   package com.example.mp;
   
   import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
   import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
   import com.example.mp.po.User;
   import com.example.mp.service.UserService;
   import org.junit.Test;
   import org.junit.runner.RunWith;
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
   import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
   @RunWith(SpringRunner.class)
   @SpringBootTest
   public class ServiceTest {
   	@Autowired
   	private UserService userService;
   	@Test
   	public void testGetOne() {
   		LambdaQueryWrapper<User> wrapper = Wrappers.<User>lambdaQuery();
   		wrapper.gt(User::getAge, 28);
   		User one = userService.getOne(wrapper, false); // 第二参数指定为false,使得在查到了多行记录时,不抛出异常,而返回第一条记录
   		System.out.println(one);
   	}
   }
   复制代码

4. 结果

   

另，IService也支持链式调用，代码写起来非常简洁，查询示例如下

	@Test
	public void testChain() {
		List<User> list = userService.lambdaQuery()
				.gt(User::getAge, 39)
				.likeRight(User::getName, "王")
				.list();
		list.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

更新示例如下

	@Test
	public void testChain() {
		userService.lambdaUpdate()
				.gt(User::getAge, 39)
				.likeRight(User::getName, "王")
				.set(User::getEmail, "w39@baomidou.com")
				.update();
	}
复制代码

删除示例如下

	@Test
	public void testChain() {
		userService.lambdaUpdate()
				.like(User::getName, "青蛙")
				.remove();
	}
复制代码

条件构造器

mp让我觉得极其方便的一点在于其提供了强大的条件构造器Wrapper，可以非常方便的构造WHERE条件。条件构造器主要涉及到3个类，AbstractWrapper。QueryWrapper，UpdateWrapper，它们的类关系如下

在AbstractWrapper中提供了非常多的方法用于构建WHERE条件，而QueryWrapper针对SELECT语句，提供了select()方法，可自定义需要查询的列，而UpdateWrapper针对UPDATE语句，提供了set()方法，用于构造set语句。条件构造器也支持lambda表达式，写起来非常舒爽。

下面对AbstractWrapper中用于构建SQL语句中的WHERE条件的方法进行部分列举

• eq：equals，等于
• allEq：all equals，全等于
• ne：not equals，不等于
• gt：greater than ，大于 >
• ge：greater than or equals，大于等于≥
• lt：less than，小于<
• le：less than or equals，小于等于≤
• between：相当于SQL中的BETWEEN
• notBetween
• like：模糊匹配。like("name","黄")，相当于SQL的name like '%黄%'
• likeRight：模糊匹配右半边。likeRight("name","黄")，相当于SQL的name like '黄%'
• likeLeft：模糊匹配左半边。likeLeft("name","黄")，相当于SQL的name like '%黄'
• notLike：notLike("name","黄")，相当于SQL的name not like '%黄%'
• isNull
• isNotNull
• in
• and：SQL连接符AND
• or：SQL连接符OR
• apply：用于拼接SQL，该方法可用于数据库函数，并可以动态传参
• .......

使用示例

下面通过一些具体的案例来练习条件构造器的使用。（使用前文创建的user表）

// 案例先展示需要完成的SQL语句，后展示Wrapper的写法

// 1. 名字中包含佳，且年龄小于25
// SELECT * FROM user WHERE name like '%佳%' AND age < 25
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "佳").lt("age", 25);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
// 下面展示SQL时，仅展示WHERE条件；展示代码时, 仅展示Wrapper构建部分

// 2. 姓名为黄姓，且年龄大于等于20，小于等于40，且email字段不为空
// name like '黄%' AND age BETWEEN 20 AND 40 AND email is not null
wrapper.likeRight("name","黄").between("age", 20, 40).isNotNull("email");

// 3. 姓名为黄姓，或者年龄大于等于40，按照年龄降序排列，年龄相同则按照id升序排列
// name like '黄%' OR age >= 40 order by age desc, id asc
wrapper.likeRight("name","黄").or().ge("age",40).orderByDesc("age").orderByAsc("id");

// 4.创建日期为2021年3月22日，并且直属上级的名字为李姓
// date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2021-03-22' AND manager_id IN (SELECT id FROM user WHERE name like '李%')
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = {0}", "2021-03-22")  // 建议采用{index}这种方式动态传参, 可防止SQL注入
				.inSql("manager_id", "SELECT id FROM user WHERE name like '李%'");
// 上面的apply, 也可以直接使用下面这种方式做字符串拼接，但当这个日期是一个外部参数时，这种方式有SQL注入的风险
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = '2021-03-22'");

// 5. 名字为王姓，并且（年龄小于40，或者邮箱不为空）
// name like '王%' AND (age < 40 OR email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").and(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"));

// 6. 名字为王姓，或者（年龄小于40并且年龄大于20并且邮箱不为空）
// name like '王%' OR (age < 40 AND age > 20 AND email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").or(
				q -> q.lt("age",40)
						.gt("age",20)
						.isNotNull("email")
		);

// 7. (年龄小于40或者邮箱不为空) 并且名字为王姓
// (age < 40 OR email is not null) AND name like '王%'
wrapper.nested(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"))
				.likeRight("name", "王");

// 8. 年龄为30，31，34，35
// age IN (30,31,34,35)
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35));
// 或
wrapper.inSql("age","30,31,34,35");

// 9. 年龄为30，31，34，35, 返回满足条件的第一条记录
// age IN (30,31,34,35) LIMIT 1
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35)).last("LIMIT 1");

// 10. 只选出id, name 列 (QueryWrapper 特有)
// SELECT id, name FROM user;
wrapper.select("id", "name");

// 11. 选出id, name, age, email, 等同于排除 manager_id 和 create_time
// 当列特别多, 而只需要排除个别列时, 采用上面的方式可能需要写很多个列, 可以采用重载的select方法，指定需要排除的列
wrapper.select(User.class, info -> {
			String columnName = info.getColumn();
			return !"create_time".equals(columnName) && !"manager_id".equals(columnName);
		});
复制代码

Condition

条件构造器的诸多方法中，均可以指定一个boolean类型的参数condition，用来决定该条件是否加入最后生成的WHERE语句中，比如

String name = "黄"; // 假设name变量是一个外部传入的参数
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like(StringUtils.hasText(name), "name", name);
// 仅当 StringUtils.hasText(name) 为 true 时, 会拼接这个like语句到WHERE中
// 其实就是对下面代码的简化
if (StringUtils.hasText(name)) {
	wrapper.like("name", name);
}
复制代码

实体对象作为条件

调用构造函数创建一个Wrapper对象时，可以传入一个实体对象。后续使用这个Wrapper时，会以实体对象中的非空属性，构建WHERE条件（默认构建等值匹配的WHERE条件，这个行为可以通过实体类里各个字段上的@TableField注解中的condition属性进行改变）

示例如下

	@Test
	public void test3() {
		User user = new User();
		user.setName("黄主管");
		user.setAge(28);
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

执行结果如下。可以看到，是根据实体对象中的非空属性，进行了等值匹配查询。

若希望针对某些属性，改变等值匹配的行为，则可以在实体类中用@TableField注解进行配置，示例如下

package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
	private Long id;
	@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)   // 配置该字段使用like进行拼接
	private String name;
	private Integer age;
	private String email;
	private Long managerId;
	private LocalDateTime createTime;
}
复制代码

运行下面的测试代码

	@Test
	public void test3() {
		User user = new User();
		user.setName("黄");
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

从下图得到的结果来看，对于实体对象中的name字段，采用了like进行拼接

@TableField中配置的condition属性实则是一个字符串，SqlCondition类中预定义了一些字符串以供选择

package com.baomidou.mybatisplus.annotation;

public class SqlCondition {
    //下面的字符串中, %s 是占位符, 第一个 %s 是列名, 第二个 %s 是列的值
    public static final String EQUAL = "%s=#{%s}";
    public static final String NOT_EQUAL = "%s<>#{%s}";
    public static final String LIKE = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s},'%%')";
    public static final String LIKE_LEFT = "%s LIKE CONCAT('%%',#{%s})";
    public static final String LIKE_RIGHT = "%s LIKE CONCAT(#{%s},'%%')";
}
复制代码

SqlCondition中提供的配置比较有限，当我们需要<或>等拼接方式，则需要自己定义。比如

package com.example.mp.po;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User {
	private Long id;
	@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
	private String name;
    @TableField(condition = "%s > #{%s}")   // 这里相当于大于, 其中 > 是字符实体
	private Integer age;
	private String email;
	private Long managerId;
	private LocalDateTime createTime;
}
复制代码

测试如下

	@Test
	public void test3() {
		User user = new User();
		user.setName("黄");
        user.setAge(30);
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(user);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

从下图得到的结果，可以看出，name属性是用like拼接的，而age属性是用>拼接的

allEq方法

allEq方法传入一个map，用来做等值匹配

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		Map<String, Object> param = new HashMap<>();
		param.put("age", 40);
		param.put("name", "黄飞飞");
		wrapper.allEq(param);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

当allEq方法传入的Map中有value为null的元素时，默认会设置为is null

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		Map<String, Object> param = new HashMap<>();
		param.put("age", 40);
		param.put("name", null);
		wrapper.allEq(param);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

若想忽略map中value为null的元素，可以在调用allEq时，设置参数boolean null2IsNull为false

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		Map<String, Object> param = new HashMap<>();
		param.put("age", 40);
		param.put("name", null);
		wrapper.allEq(param, false);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

若想要在执行allEq时，过滤掉Map中的某些元素，可以调用allEq的重载方法allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params)

	@Test
	public void test3() {
		QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
		Map<String, Object> param = new HashMap<>();
		param.put("age", 40);
		param.put("name", "黄飞飞");
		wrapper.allEq((k,v) -> !"name".equals(k), param); // 过滤掉map中key为name的元素
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

lambda条件构造器

lambda条件构造器，支持lambda表达式，可以不必像普通条件构造器一样，以字符串形式指定列名，它可以直接以实体类的方法引用来指定列。示例如下

	@Test
	public void testLambda() {
		LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
		wrapper.like(User::getName, "黄").lt(User::getAge, 30);
		List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

像普通的条件构造器，列名是用字符串的形式指定，无法在编译期进行列名合法性的检查，这就不如lambda条件构造器来的优雅。

另外，还有个链式lambda条件构造器，使用示例如下

	@Test
	public void testLambda() {
		LambdaQueryChainWrapper<User> chainWrapper = new LambdaQueryChainWrapper<>(userMapper);
		List<User> users = chainWrapper.like(User::getName, "黄").gt(User::getAge, 30).list();
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

更新操作

上面介绍的都是查询操作,现在来讲更新和删除操作。

BaseMapper中提供了2个更新方法

• updateById(T entity)

  根据入参entity的id（主键）进行更新，对于entity中非空的属性，会出现在UPDATE语句的SET后面，即entity中非空的属性，会被更新到数据库，示例如下

  @RunWith(SpringRunner.class)
  @SpringBootTest
  public class UpdateTest {
  	@Autowired
  	private UserMapper userMapper;
  	@Test
  	public void testUpdate() {
  		User user = new User();
  		user.setId(2L);
  		user.setAge(18);
  		userMapper.updateById(user);
  	}
  }
  复制代码

  

• update(T entity, Wrapper<T> wrapper)

  根据实体entity和条件构造器wrapper进行更新，示例如下

  	@Test
  	public void testUpdate2() {
  		User user = new User();
  		user.setName("王三蛋");
  		LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
  		wrapper.between(User::getAge, 26,31).likeRight(User::getName,"吴");
  		userMapper.update(user, wrapper);
  	}
  复制代码

  

  额外演示一下，把实体对象传入Wrapper，即用实体对象构造WHERE条件的案例

  	@Test
  	public void testUpdate3() {
  		User whereUser = new User();
  		whereUser.setAge(40);
  		whereUser.setName("王");
  
  		LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(whereUser);
  		User user = new User();
  		user.setEmail("share@baomidou.com");
  		user.setManagerId(10L);
  
  		userMapper.update(user, wrapper);
  	}
  复制代码

  注意到我们的User类中，对name属性和age属性进行了如下的设置

  @Data
  public class User {
  	private Long id;
  	@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
  	private String name;
  	@TableField(condition = "%s > #{%s}")
  	private Integer age;
  	private String email;
  	private Long managerId;
  	private LocalDateTime createTime;
  }
  复制代码

  执行结果

  

  

  再额外演示一下，链式lambda条件构造器的使用

  	@Test
  	public void testUpdate5() {
  		LambdaUpdateChainWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateChainWrapper<>(userMapper);
  		wrapper.likeRight(User::getEmail, "share")
  				.like(User::getName, "飞飞")
  				.set(User::getEmail, "ff@baomidou.com")
  				.update();
  	}
  复制代码

  

反思

由于BaseMapper提供的2个更新方法都是传入一个实体对象去执行更新，这在需要更新的列比较多时还好，若想要更新的只有那么一列，或者两列，则创建一个实体对象就显得有点麻烦。针对这种情况，UpdateWrapper提供有set方法，可以手动拼接SQL中的SET语句，此时可以不必传入实体对象，示例如下

	@Test
	public void testUpdate4() {
		LambdaUpdateWrapper<User> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
		wrapper.likeRight(User::getEmail, "share").set(User::getManagerId, 9L);
		userMapper.update(null, wrapper);
	}
复制代码

删除操作

BaseMapper一共提供了如下几个用于删除的方法

• deleteById 根据主键id进行删除
• deleteBatchIds 根据主键id进行批量删除
• deleteByMap 根据Map进行删除（Map中的key为列名，value为值，根据列和值进行等值匹配）
• delete(Wrapper<T> wrapper) 根据条件构造器Wrapper进行删除

与前面查询和更新的操作大同小异，不做赘述

自定义SQL

当mp提供的方法还不能满足需求时，则可以自定义SQL。

原生mybatis

示例如下

• 注解方式

package com.example.mp.mappers;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

import java.util.List;

/**
 * @Author yogurtzzz
 * @Date 2021/3/18 11:21
 **/
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
	
	@Select("select * from user")
	List<User> selectRaw();
}
复制代码

• xml方式

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">
	<select id="selectRaw" resultType="com.example.mp.po.User">
        SELECT * FROM user
    </select>
</mapper>
复制代码

package com.example.mp.mappers;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
	List<User> selectRaw();
}
复制代码

使用xml时，若xml文件与mapper接口文件不在同一目录下，则需要在application.yml中配置mapper.xml的存放路径

mybatis-plus:
  mapper-locations: /mappers/*
复制代码

若有多个地方存放mapper，则用数组形式进行配置

mybatis-plus:
  mapper-locations: 
  - /mappers/*
  - /com/example/mp/*
复制代码

测试代码如下

	@Test
	public void testCustomRawSql() {
		List<User> users = userMapper.selectRaw();
		users.forEach(System.out::println);
	}
复制代码

结果

mybatis-plus

也可以使用mp提供的Wrapper条件构造器，来自定义SQL

示例如下

• 注解方式

package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Constants;
import com.example.mp.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {

    // SQL中不写WHERE关键字，且固定使用${ew.customSqlSegment}
	@Select("select * from user ${ew.customSqlSegment}")
	List<User> findAll(@Param(Constants.WRAPPER)Wrapper<User> wrapper);
}
复制代码

• xml方式

package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User;
import java.util.List;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
	List<User> findAll(Wrapper<User> wrapper);
}
复制代码

<!-- UserMapper.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.mp.mappers.UserMapper">

    <select id="findAll" resultType="com.example.mp.po.User">
        SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}
    </select>
</mapper>
复制代码

分页查询

BaseMapper中提供了2个方法进行分页查询，分别是selectPage和selectMapsPage，前者会将查询的结果封装成Java实体对象，后者会封装成Map<String,Object>。分页查询的食用示例如下

1. 创建mp的分页拦截器，注册到Spring容器中

   package com.example.mp.config;
   import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
   import org.springframework.context.annotation.Bean;
   import org.springframework.context.annotation.Configuration;
   
   @Configuration
   public class MybatisPlusConfig {
   
       /** 新版mp **/
   	@Bean
   	public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
   		MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
   		interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
   		return interceptor;
   	}
       /** 旧版mp 用 PaginationInterceptor **/
   }
   复制代码

2. 执行分页查询

   	@Test
   	public void testPage() {
   		LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
   		wrapper.ge(User::getAge, 28);
           // 设置分页信息, 查第3页, 每页2条数据
   		Page<User> page = new Page<>(3, 2);
           // 执行分页查询
   		Page<User> userPage = userMapper.selectPage(page, wrapper);
   		System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());
   		System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());
   		System.out.println("当前页码 = " + userPage.getCurrent());
           // 获取分页查询结果
   		List<User> records = userPage.getRecords();
   		records.forEach(System.out::println);
   	}
   复制代码

3. 结果

   

4. 其他

   • 注意到，分页查询总共发出了2次SQL，一次查总记录数，一次查具体数据。若希望不查总记录数，仅查分页结果。可以通过Page的重载构造函数，指定isSearchCount为false即可

     public Page(long current, long size, boolean isSearchCount)
     复制代码

   • 在实际开发中，可能遇到多表联查的场景，此时BaseMapper中提供的单表分页查询的方法无法满足需求，需要自定义SQL，示例如下（使用单表查询的SQL进行演示，实际进行多表联查时，修改SQL语句即可）

     1. 在mapper接口中定义一个函数，接收一个Page对象为参数，并编写自定义SQL

        // 这里采用纯注解方式。当然，若SQL比较复杂，建议还是采用XML的方式
        @Select("SELECT * FROM user ${ew.customSqlSegment}")
        Page<User> selectUserPage(Page<User> page, @Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<User> wrapper);
        复制代码

     2. 执行查询

        	@Test
        	public void testPage2() {
        		LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        		wrapper.ge(User::getAge, 28).likeRight(User::getName, "王");
        		Page<User> page = new Page<>(3,2);
        		Page<User> userPage = userMapper.selectUserPage(page, wrapper);
        		System.out.println("总记录数 = " + userPage.getTotal());
        		System.out.println("总页数 = " + userPage.getPages());
        		userPage.getRecords().forEach(System.out::println);
        	}
        复制代码

     3. 结果

        

AR模式

ActiveRecord模式，通过操作实体对象，直接操作数据库表。与ORM有点类似。

示例如下

1. 让实体类User继承自Model

   package com.example.mp.po;
   
   import com.baomidou.mybatisplus.annotation.SqlCondition;
   import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
   import lombok.Data;
   import lombok.EqualsAndHashCode;
   import java.time.LocalDateTime;
   
   @EqualsAndHashCode(callSuper = false)
   @Data
   public class User extends Model<User> {
   	private Long id;
   	@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
   	private String name;
   	@TableField(condition = "%s &gt; #{%s}")
   	private Integer age;
   	private String email;
   	private Long managerId;
   	private LocalDateTime createTime;
   }
   
   复制代码

2. 直接调用实体对象上的方法

   	@Test
   	public void insertAr() {
   		User user = new User();
   		user.setId(15L);
   		user.setName("我是AR猪");
   		user.setAge(1);
   		user.setEmail("ar@baomidou.com");
   		user.setManagerId(1L);
   		boolean success = user.insert(); // 插入
   		System.out.println(success);
   	}
   复制代码

3. 结果

   

其他示例

	// 查询
	@Test
	public void selectAr() {
		User user = new User();
        user.setId(15L);
		User result = user.selectById();
		System.out.println(result);
	}
	// 更新
	@Test
	public void updateAr() {
		User user = new User();
		user.setId(15L);
		user.setName("王全蛋");
		user.updateById();
	}
	//删除
	@Test
	public void deleteAr() {
		User user = new User();
		user.setId(15L);
		user.deleteById();
	}
复制代码

主键策略

在定义实体类时，用@TableId指定主键，而其type属性，可以指定主键策略。

mp支持多种主键策略，默认的策略是基于雪花算法的自增id。全部主键策略定义在了枚举类IdType中，IdType有如下的取值

• AUTO

  数据库ID自增，依赖于数据库。在插入操作生成SQL语句时，不会插入主键这一列

• NONE

  未设置主键类型。若在代码中没有手动设置主键，则会根据主键的全局策略自动生成（默认的主键全局策略是基于雪花算法的自增ID）

• INPUT

  需要手动设置主键，若不设置。插入操作生成SQL语句时，主键这一列的值会是null。oracle的序列主键需要使用这种方式

• ASSIGN_ID

  当没有手动设置主键，即实体类中的主键属性为空时，才会自动填充，使用雪花算法

• ASSIGN_UUID

  当实体类的主键属性为空时，才会自动填充，使用UUID

• ....（还有几种是已过时的，就不再列举）

可以针对每个实体类，使用@TableId注解指定该实体类的主键策略，这可以理解为局部策略。若希望对所有的实体类，都采用同一种主键策略，挨个在每个实体类上进行配置，则太麻烦了，此时可以用主键的全局策略。只需要在application.yml进行配置即可。比如，配置了全局采用自增主键策略

# application.yml
mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      id-type: auto
复制代码

下面对不同主键策略的行为进行演示

• AUTO

  在User上对id属性加上注解，然后将MYSQL的user表修改其主键为自增。

  @EqualsAndHashCode(callSuper = false)
  @Data
  public class User extends Model<User> {
  	@TableId(type = IdType.AUTO)
  	private Long id;
  	@TableField(condition = SqlCondition.LIKE)
  	private String name;
  	@TableField(condition = "%s &gt; #{%s}")
  	private Integer age;
  	private String email;
  	private Long managerId;
  	private LocalDateTime createTime;
  }
  复制代码

  测试

  	@Test
  	public void testAuto() {
  		User user = new User();
  		user.setName("我是青蛙呱呱");
  		user.setAge(99);
  		user.setEmail("frog@baomidou.com");
  		user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
  		userMapper.insert(user);
          System.out.println(user.getId());
  	}
  复制代码

  结果

  

  可以看到，代码中没有设置主键ID，发出的SQL语句中也没有设置主键ID，并且插入结束后，主键ID会被写回到实体对象。

• NONE

  在MYSQL的user表中，去掉主键自增。然后修改User类（若不配置@TableId注解，默认主键策略也是NONE）

  @TableId(type = IdType.NONE)
  private Long id;
  复制代码

  插入时，若实体类的主键ID有值，则使用之；若主键ID为空，则使用主键全局策略，来生成一个ID。

• 其余的策略类似，不赘述

小结

AUTO依赖于数据库的自增主键，插入时，实体对象无需设置主键，插入成功后，主键会被写回实体对象。

INPUT完全依赖于用户输入。实体对象中主键ID是什么，插入到数据库时就设置什么。若有值便设置值，若为null则设置null

其余的几个策略，都是在实体对象中主键ID为空时，才会自动生成。

NONE会跟随全局策略，ASSIGN_ID采用雪花算法，ASSIGN_UUID采用UUID

全局配置，在application.yml中进行即可；针对单个实体类的局部配置，使用@TableId即可。对于某个实体类，若它有局部主键策略，则采用之，否则，跟随全局策略。

配置

mybatis plus有许多可配置项，可在application.yml中进行配置，如上面的全局主键策略。下面列举部分配置项

基本配置

• configLocation：若有单独的mybatis配置，用这个注解指定mybatis的配置文件（mybatis的全局配置文件）
• mapperLocations：mybatis mapper所对应的xml文件的位置
• typeAliasesPackage：mybatis的别名包扫描路径
• .....

进阶配置

• mapUnderscoreToCamelCase：是否开启自动驼峰命名规则映射。（默认开启）

• dbTpe：数据库类型。一般不用配，会根据数据库连接url自动识别

• fieldStrategy：（已过时）字段验证策略。该配置项在最新版的mp文档中已经找不到了，被细分成了insertStrategy，updateStrategy，selectStrategy。默认值是NOT_NULL，即对于实体对象中非空的字段，才会组装到最终的SQL语句中。

  有如下几种可选配置

  • IGNORED：忽略校验。即，不做校验。实体对象中的全部字段，无论值是什么，都如实地被组装到SQL语句中（为NULL的字段在SQL语句中就组装为NULL）。

  • NOT_NULL：非NULL校验。只会将非NULL的字段组装到SQL语句中

  • NOT_EMPTY：非空校验。当有字段是字符串类型时，只组装非空字符串；对其他类型的字段，等同于NOT_NULL

  • NEVER：不加入SQL。所有字段不加入到SQL语句

  这个配置项，可在application.yml中进行全局配置，也可以在某一实体类中，对某一字段用@TableField注解进行局部配置

  这个字段验证策略有什么用呢？在UPDATE操作中能够体现出来，若用一个User对象执行UPDATE操作，我们希望只对User对象中非空的属性，更新到数据库中，其他属性不做更新，则NOT_NULL可以满足需求。而若updateStrategy配置为IGNORED，则不会进行非空判断，会将实体对象中的全部属性如实组装到SQL中，这样，执行UPDATE时，可能就将一些不想更新的字段，设置为了NULL。

• tablePrefix：添加表名前缀

  比如

  mybatis-plus: global-config: db-config: table-prefix: xx_ 复制代码

  然后将MYSQL中的表做一下修改。但Java实体类保持不变（仍然为User）。

  

  测试

   @Test public void test3() { QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.like("name", "黄"); Integer count = userMapper.selectCount(wrapper); System.out.println(count); } 复制代码

  可以看到拼接出来的SQL，在表名前面添加了前缀

  

完整的配置可以参考mp的官网 ==> 传送门

代码生成器

mp提供一个生成器，可快速生成Entity实体类，Mapper接口，Service，Controller等全套代码。

示例如下

public class GeneratorTest {
	@Test
	public void generate() {
		AutoGenerator generator = new AutoGenerator();

		// 全局配置
		GlobalConfig config = new GlobalConfig();
		String projectPath = System.getProperty("user.dir");
		// 设置输出到的目录
		config.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
		config.setAuthor("yogurt");
		// 生成结束后是否打开文件夹
		config.setOpen(false);

		// 全局配置添加到 generator 上
		generator.setGlobalConfig(config);

		// 数据源配置
		DataSourceConfig dataSourceConfig = new DataSourceConfig();
		dataSourceConfig.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai");
		dataSourceConfig.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
		dataSourceConfig.setUsername("root");
		dataSourceConfig.setPassword("root");

		// 数据源配置添加到 generator
		generator.setDataSource(dataSourceConfig);

		// 包配置, 生成的代码放在哪个包下
		PackageConfig packageConfig = new PackageConfig();
		packageConfig.setParent("com.example.mp.generator");

		// 包配置添加到 generator
		generator.setPackageInfo(packageConfig);

		// 策略配置
		StrategyConfig strategyConfig = new StrategyConfig();
		// 下划线驼峰命名转换
		strategyConfig.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
		strategyConfig.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
		// 开启lombok
		strategyConfig.setEntityLombokModel(true);
		// 开启RestController
		strategyConfig.setRestControllerStyle(true);
		generator.setStrategy(strategyConfig);
		generator.setTemplateEngine(new FreemarkerTemplateEngine());

        // 开始生成
		generator.execute();
	}
}
复制代码

运行后，可以看到生成了如下图所示的全套代码

高级功能

高级功能的演示需要用到一张新的表user2

DROP TABLE IF EXISTS user2;
CREATE TABLE user2 (
id BIGINT(20) PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '主键id',
name VARCHAR(30) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
age INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
email VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
manager_id BIGINT(20) DEFAULT NULL COMMENT '直属上级id',
create_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
update_time DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
version INT(11) DEFAULT '1' COMMENT '版本',
deleted INT(1) DEFAULT '0' COMMENT '逻辑删除标识,0-未删除,1-已删除',
CONSTRAINT manager_fk FOREIGN KEY(manager_id) REFERENCES user2(id)
) ENGINE = INNODB CHARSET=UTF8;

INSERT INTO user2(id, name, age, email, manager_id, create_time)
VALUES
(1, '老板', 40 ,'boss@baomidou.com' ,NULL, '2021-03-28 13:12:40'),
(2, '王狗蛋', 40 ,'gd@baomidou.com' ,1, '2021-03-28 13:12:40'),
(3, '王鸡蛋', 40 ,'jd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(4, '王鸭蛋', 40 ,'yd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(5, '王猪蛋', 40 ,'zd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(6, '王软蛋', 40 ,'rd@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),
(7, '王铁蛋', 40 ,'td@baomidou.com' ,2, '2021-03-28 13:12:40')
复制代码

并创建对应的实体类User2

package com.example.mp.po;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
public class User2 {
	private Long id;
	private String name;
	private Integer age;
	private String email;
	private Long managerId;
	private LocalDateTime createTime;
	private LocalDateTime updateTime;
	private Integer version;
	private Integer deleted;
}
复制代码

以及Mapper接口

package com.example.mp.mappers;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.mp.po.User2;
public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> { }
复制代码

逻辑删除

首先，为什么要有逻辑删除呢？直接删掉不行吗？当然可以，但日后若想要恢复，或者需要查看这些数据，就做不到了。逻辑删除是为了方便数据恢复，和保护数据本身价值的一种方案。

日常中，我们在电脑中删除一个文件后，也仅仅是把该文件放入了回收站，日后若有需要还能进行查看或恢复。当我们确定不再需要某个文件，可以将其从回收站中彻底删除。这也是类似的道理。

mp提供的逻辑删除实现起来非常简单

只需要在application.yml中进行逻辑删除的相关配置即可

mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-field: deleted  # 全局逻辑删除的实体字段名
      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)
      # 若逻辑已删除和未删除的值和默认值一样，则可以不配置这2项
复制代码

测试代码

package com.example.mp;
import com.example.mp.mappers.User2Mapper;
import com.example.mp.po.User2;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LogicDeleteTest {
	@Autowired
	private User2Mapper mapper;
	@Test
	public void testLogicDel() {
		int i = mapper.deleteById(6);
		System.out.println("rowAffected = " + i);
	}
}
复制代码

结果

可以看到，发出的SQL不再是DELETE，而是UPDATE

此时我们再执行一次SELECT

	@Test
	public void testSelect() {
		List<User2> users = mapper.selectList(null);
	}
复制代码

可以看到，发出的SQL语句，会自动在WHERE后面拼接逻辑未删除的条件。查询出来的结果中，没有了id为6的王软蛋。

若想要SELECT的列，不包括逻辑删除的那一列，则可以在实体类中通过@TableField进行配置

@TableField(select = false)
private Integer deleted;
复制代码

可以看到下图的执行结果中，SELECT中已经不包含deleted这一列了

前面在application.yml中做的配置，是全局的。通常来说，对于多个表，我们也会统一逻辑删除字段的名称，统一逻辑已删除和未删除的值，所以全局配置即可。当然，若要对某些表进行单独配置，在实体类的对应字段上使用@TableLogic即可

@TableLogic(value = "0", delval = "1")
private Integer deleted;
复制代码

小结

开启mp的逻辑删除后，会对SQL产生如下的影响

• INSERT语句：没有影响
• SELECT语句：追加WHERE条件，过滤掉已删除的数据
• UPDATE语句：追加WHERE条件，防止更新到已删除的数据
• DELETE语句：转变为UPDATE语句

**注意，上述的影响，只针对mp自动注入的SQL生效。**如果是自己手动添加的自定义SQL，则不会生效。比如

public interface User2Mapper extends BaseMapper<User2> {
	@Select("select * from user2")
	List<User2> selectRaw();
}
复制代码

调用这个selectRaw，则mp的逻辑删除不会生效。

另，逻辑删除可在application.yml中进行全局配置，也可在实体类中用@TableLogic进行局部配置。

自动填充

表中常常会有“新增时间”，“修改时间”，“操作人” 等字段。比较原始的方式，是每次插入或更新时，手动进行设置。mp可以通过配置，对某些字段进行自动填充，食用示例如下

1. 在实体类中的某些字段上，通过@TableField设置自动填充

   public class User2 {
   	private Long id;
   	private String name;
   	private Integer age;
   	private String email;
   	private Long managerId;
   	@TableField(fill = FieldFill.INSERT) // 插入时自动填充
   	private LocalDateTime createTime;
   	@TableField(fill = FieldFill.UPDATE) // 更新时自动填充
   	private LocalDateTime updateTime;
   	private Integer version;
   	private Integer deleted;
   }
   复制代码

2. 实现自动填充处理器

   package com.example.mp.component;
   import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
   import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
   import org.springframework.stereotype.Component;
   import java.time.LocalDateTime;
   
   @Component //需要注册到Spring容器中
   public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
   
   	@Override
   	public void insertFill(MetaObject metaObject) {
           // 插入时自动填充
           // 注意第二个参数要填写实体类中的字段名称，而不是表的列名称
   		strictFillStrategy(metaObject, "createTime", LocalDateTime::now);
   	}
   
   	@Override
   	public void updateFill(MetaObject metaObject) {
           // 更新时自动填充
   		strictFillStrategy(metaObject, "updateTime", LocalDateTime::now);
   	}
   }
   复制代码

测试

	@Test
	public void test() {
		User2 user = new User2();
		user.setId(8L);
		user.setName("王一蛋");
		user.setAge(29);
		user.setEmail("yd@baomidou.com");
		user.setManagerId(2L);
		mapper.insert(user);
	}
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根据下图结果，可以看到对createTime进行了自动填充

注意，自动填充仅在该字段为空时会生效，若该字段不为空，则直接使用已有的值。如下

	@Test
	public void test() {
		User2 user = new User2();
		user.setId(8L);
		user.setName("王一蛋");
		user.setAge(29);
		user.setEmail("yd@baomidou.com");
		user.setManagerId(2L);
		user.setCreateTime(LocalDateTime.of(2000,1,1,8,0,0));
		mapper.insert(user);
	}
复制代码

更新时的自动填充，测试如下

	@Test
	public void test() {
		User2 user = new User2();
		user.setId(8L);
		user.setName("王一蛋");
		user.setAge(99);
		mapper.updateById(user);
	}
复制代码

乐观锁插件

当出现并发操作时，需要确保各个用户对数据的操作不产生冲突，此时需要一种并发控制手段。悲观锁的方法是，在对数据库的一条记录进行修改时，先直接加锁（数据库的锁机制），锁定这条数据，然后再进行操作；而乐观锁，正如其名，它先假设不存在冲突情况，而在实际进行数据操作时，再检查是否冲突。乐观锁的一种通常实现是版本号，在MySQL中也有名为MVCC的基于版本号的并发事务控制。

在读多写少的场景下，乐观锁比较适用，能够减少加锁操作导致的性能开销，提高系统吞吐量。

在写多读少的场景下，悲观锁比较使用，否则会因为乐观锁不断失败重试，反而导致性能下降。

乐观锁的实现如下：

1. 取出记录时，获取当前version
2. 更新时，带上这个version
3. 执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
4. 如果oldVersion与数据库中的version不一致，就更新失败

这种思想和CAS（Compare And Swap）非常相似。

乐观锁的实现步骤如下

1. 配置乐观锁插件

   package com.example.mp.config;
   
   import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;
   import org.springframework.context.annotation.Bean;
   import org.springframework.context.annotation.Configuration;
   
   @Configuration
   public class MybatisPlusConfig {
       /** 3.4.0以后的mp版本，推荐用如下的配置方式 **/
   	@Bean
   	public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
   		MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
   		interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
   		return interceptor;
   	}
       /** 旧版mp可以采用如下方式。注意新旧版本中，新版的类，名称带有Inner, 旧版的不带, 不要配错了 **/
       /*
       @Bean
   	public OptimisticLockerInterceptor opLocker() {
   		return new OptimisticLockerInterceptor();
   	}
   	*/
   }
   复制代码

2. 在实体类中表示版本的字段上添加注解@Version

   @Data
   public class User2 {
   	private Long id;
   	private String name;
   	private Integer age;
   	private String email;
   	private Long managerId;
   	private LocalDateTime createTime;
   	private LocalDateTime updateTime;
   	@Version
   	private Integer version;
   	private Integer deleted;
   }
   复制代码

测试代码

	@Test
	public void testOpLocker() {
		int version = 1; // 假设这个version是先前查询时获得的
		User2 user = new User2();
		user.setId(8L);
		user.setEmail("version@baomidou.com");
		user.setVersion(version);
		int i = mapper.updateById(user);
	}
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执行之前先看一下数据库的情况

根据下图执行结果，可以看到SQL语句中添加了version相关的操作

当UPDATE返回了1，表示影响行数为1，则更新成功。反之，由于WHERE后面的version与数据库中的不一致，匹配不到任何记录，则影响行数为0，表示更新失败。更新成功后，新的version会被封装回实体对象中。

实体类中version字段，类型只支持int，long，Date，Timestamp，LocalDateTime

注意，乐观锁插件仅支持updateById(id)与update(entity, wrapper)方法

**注意：如果使用wrapper，则wrapper不能复用！**示例如下

	@Test
	public void testOpLocker() {
		User2 user = new User2();
		user.setId(8L);
		user.setVersion(1);
		user.setAge(2);

		// 第一次使用
		LambdaQueryWrapper<User2> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
		wrapper.eq(User2::getName, "王一蛋");
		mapper.update(user, wrapper);

		// 第二次复用
		user.setAge(3);
		mapper.update(user, wrapper);
	}
复制代码

可以看到在第二次复用wrapper时，拼接出的SQL中，后面WHERE语句中出现了2次version，是有问题的。

性能分析插件

该插件会输出SQL语句的执行时间，以便做SQL语句的性能分析和调优。

注：3.2.0版本之后，mp自带的性能分析插件被官方移除了，而推荐食用第三方性能分析插件

食用步骤

1. 引入maven依赖

   <dependency>
       <groupId>p6spy</groupId>
       <artifactId>p6spy</artifactId>
       <version>3.9.1</version>
   </dependency>
   复制代码

2. 修改application.yml

   spring:
     datasource:
       driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver #换成p6spy的驱动
       url: jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai #url修改
       username: root
       password: root
   复制代码

3. 在src/main/resources资源目录下添加spy.properties

   #spy.properties
   #3.2.1以上使用
   modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
   # 真实JDBC driver , 多个以逗号分割,默认为空。由于上面设置了modulelist, 这里可以不用设置driverlist
   #driverlist=com.mysql.cj.jdbc.Driver
   # 自定义日志打印
   logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger
   #日志输出到控制台
   appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger
   #若要日志输出到文件, 把上面的appnder注释掉, 或者采用下面的appender, 再添加logfile配置
   #不配置appender时, 默认是往文件进行输出的
   #appender=com.p6spy.engine.spy.appender.FileLogger
   #logfile=log.log
   # 设置 p6spy driver 代理
   deregisterdrivers=true
   # 取消JDBC URL前缀
   useprefix=true
   # 配置记录 Log 例外,可去掉的结果集有error,info,batch,debug,statement,commit,rollback,result,resultset.
   excludecategories=info,debug,result,commit,resultset
   # 日期格式
   dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
   # 是否开启慢SQL记录
   outagedetection=true
   # 慢SQL记录标准 2 秒
   outagedetectioninterval=2
   # 执行时间设置, 只有超过这个执行时间的才进行记录, 默认值0, 单位毫秒
   executionThreshold=10
   复制代码

随便运行一个测试用例，可以看到该SQL的执行时长被记录了下来

多租户SQL解析器

多租户的概念：多个用户共用一套系统，但他们的数据有需要相对的独立，保持一定的隔离性。

多租户的数据隔离一般有如下的方式：

• 不同租户使用不同的数据库服务器

  优点是：不同租户有不同的独立数据库，有助于扩展，以及对不同租户提供更好的个性化，出现故障时恢复数据较为简单。

  缺点是：增加了数据库数量，购置成本，维护成本更高

• 不同租户使用相同的数据库服务器，但使用不同的数据库（不同的schema）

  优点是购置和维护成本低了一些，缺点是数据恢复较为困难，因为不同租户的数据都放在了一起

• 不同租户使用相同的数据库服务器，使用相同的数据库，共享数据表，在表中增加租户id来做区分

  优点是，购置和维护成本最低，支持用户最多，缺点是隔离性最低，安全性最低

食用实例如下

添加多租户拦截器配置。添加配置后，在执行CRUD的时候，会自动在SQL语句最后拼接租户id的条件

package com.example.mp.config;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TenantLineHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.TenantLineInnerInterceptor;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.expression.LongValue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MybatisPlusConfig {

	@Bean
	public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
		MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
		interceptor.addInnerInterceptor(new TenantLineInnerInterceptor(new TenantLineHandler() {
			@Override
			public Expression getTenantId() {
				// 返回租户id的值, 这里固定写死为1
                // 一般是从当前上下文中取出一个 租户id
				return new LongValue(1);
			}

            /**
            ** 通常会将表示租户id的列名，需要排除租户id的表等信息，封装到一个配置类中（如TenantConfig）
            **/
			@Override
			public String getTenantIdColumn() {
				// 返回表中的表示租户id的列名
				return "manager_id";
			}

			@Override
			public boolean ignoreTable(String tableName) {
				// 表名不为 user2 的表, 不拼接多租户条件
				return !"user2".equals(tableName);
			}
		}));
        
        // 如果用了分页插件注意先 add TenantLineInnerInterceptor 再 add PaginationInnerInterceptor
        // 用了分页插件必须设置 MybatisConfiguration#useDeprecatedExecutor = false
		return interceptor;
	}

}
复制代码

测试代码

	@Test
	public void testTenant() {
		LambdaQueryWrapper<User2> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
		wrapper.likeRight(User2::getName, "王")
				.select(User2::getName, User2::getAge, User2::getEmail, User2::getManagerId);
		user2Mapper.selectList(wrapper);
	}
复制代码

动态表名SQL解析器

当数据量特别大的时候，我们通常会采用分库分表。这时，可能就会有多张表，其表结构相同，但表名不同。例如order_1，order_2，order_3，查询时，我们可能需要动态设置要查的表名。mp提供了动态表名SQL解析器，食用示例如下

先在mysql中拷贝一下user2表

配置动态表名拦截器

package com.example.mp.config;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TableNameHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.DynamicTableNameInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.HashMap;
import java.util.Random;

@Configuration
public class MybatisPlusConfig {

	@Bean
	public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
		MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
		DynamicTableNameInnerInterceptor dynamicTableNameInnerInterceptor = new DynamicTableNameInnerInterceptor();
		HashMap<String, TableNameHandler> map = new HashMap<>();
        // 对于user2表，进行动态表名设置
		map.put("user2", (sql, tableName) -> {
			String _ = "_";
			int random = new Random().nextInt(2) + 1;
			return tableName + _ + random; // 若返回null, 则不会进行动态表名替换, 还是会使用user2
		});
		dynamicTableNameInnerInterceptor.setTableNameHandlerMap(map);
		interceptor.addInnerInterceptor(dynamicTableNameInnerInterceptor);
		return interceptor;
	}

}

复制代码

测试

	@Test
	public void testDynamicTable() {
		user2Mapper.selectList(null);
	}
复制代码

总结

• 条件构造器AbstractWrapper中提供了多个方法用于构造SQL语句中的WHERE条件，而其子类QueryWrapper额外提供了select方法，可以只选取特定的列，子类UpdateWrapper额外提供了set方法，用于设置SQL中的SET语句。除了普通的Wrapper，还有基于lambda表达式的Wrapper，如LambdaQueryWrapper，LambdaUpdateWrapper，它们在构造WHERE条件时，直接以方法引用来指定WHERE条件中的列，比普通Wrapper通过字符串来指定要更加优雅。另，还有链式Wrapper，如LambdaQueryChainWrapper，它封装了BaseMapper，可以更方便地获取结果。

• 条件构造器采用链式调用来拼接多个条件，条件之间默认以AND连接

• 当AND或OR后面的条件需要被括号包裹时，将括号中的条件以lambda表达式形式，作为参数传入and()或or()

  特别的，当()需要放在WHERE语句的最开头时，可以使用nested()方法

• 条件表达式时当需要传入自定义的SQL语句，或者需要调用数据库函数时，可用apply()方法进行SQL拼接

• 条件构造器中的各个方法可以通过一个boolean类型的变量condition，来根据需要灵活拼接WHERE条件（仅当condition为true时会拼接SQL语句）

• 使用lambda条件构造器，可以通过lambda表达式，直接使用实体类中的属性进行条件构造，比普通的条件构造器更加优雅

• 若mp提供的方法不够用，可以通过自定义SQL（原生mybatis）的形式进行扩展开发

• 使用mp进行分页查询时，需要创建一个分页拦截器（Interceptor），注册到Spring容器中，随后查询时，通过传入一个分页对象（Page对象）进行查询即可。单表查询时，可以使用BaseMapper提供的selectPage或selectMapsPage方法。复杂场景下（如多表联查），使用自定义SQL。

• AR模式可以直接通过操作实体类来操作数据库。让实体类继承自Model即可

（完）

作者：yogurtzzz
链接：https://juejin.cn/post/6961721367846715428
 

最后

以上就是尊敬音响为你收集整理的别再用mybatis了，mybatis-plus 这个神级工具一发入魂的全部内容，希望文章能够帮你解决别再用mybatis了，mybatis-plus 这个神级工具一发入魂所遇到的程序开发问题。

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