MyBatis-Plus使用详解

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快速入门

1. 创建一个Spring Boot项目。
2. 导入依赖

<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>

3. 配置数据库

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

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;  
   }

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> { }

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);  
    }  
   }

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, '[e-mail]', NULL, '2021-03-22 09:48:00'),  
   (2, '李经理', 40, '[e-mail]', 1, '2021-01-22 09:48:00'),  
   (3, '黄主管', 40, '[e-mail]', 2, '2021-01-22 09:48:00'),  
   (4, '吴组长', 40, '[e-mail]', 2, '2021-02-22 09:48:00'),  
   (5, '小菜', 40, '[e-mail]', 2, '2021-02-22 09:48:00')

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);  
    }  
   }

项目结构图如下：

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

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

@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。

• 字段填充策略

通过 fill

@Version

乐观锁注解

@EnumValue

注解在枚举字段上

@TableLogic

逻辑删除

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。

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)
• deleteById(Serializable id)
• delete(Wrapper wrapper)
• selectById(Serializable id)
• 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 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 wrapper)
• update(T entity, Wrapper wrapper)
• updateById(T entity)
• …

下面是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

selectMaps ，获取到指定的列后，再自行进行处理即可

@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);  
}

进行数据统计

// 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);  
  }

selectObjs

 只会返回第一个字段（第一列）的值，其他字段会被舍弃

@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);  
 }

 得到的结果，只封装了第一列的id

selectCount

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)

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

Service CRUD 接口

说明:

• 通用 Service CRUD 封装IService接口，进一步封装 CRUD 采用 get 查询单行 remove 删 除 list 查询集合 page 分页 前缀命名方式区分 Mapper 层避免混淆，
• 泛型 T 为任意实体对象
• 建议如果存在自定义通用 Service 方法的可能，请创建自己的 IBaseService 继承Mybatis-Plus 提供的基类
• 官网地址：​​https://baomidou.com/pages/49cc81/#service-crud-%E6%8E%A5%E5%8F%A3​​

a>IService

MyBatis-Plus中有一个接口 IService和其实现类 ServiceImpl，封装了常见的业务层逻辑
详情查看源码IService和ServiceImpl

b>创建Service接口和实现类

/*** UserService继承IService模板提供的基础功能 */ 
public interface UserService extends IService<User> {

 }

/**
* ServiceImpl实现了IService，提供了IService中基础功能的实现 
* 若ServiceImpl无法满足业务需求，则可以使用自定的UserService定义方法，并在实现类中实现 
*/ 
@Service 
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { 

}

c>测试查询记录数

@Autowired 
private UserService userService; 

@Test 
public void testGetCount(){ 
  long count = userService.count(); 
  System.out.println("总记录数：" + count); 
}

d>测试批量插入

@Test 
public void testSaveBatch(){ 
  // SQL长度有限制，海量数据插入单条SQL无法实行， 
  // 因此MP将批量插入放在了通用Service中实现，而不是通用Mapper 
  ArrayList<User> users = new ArrayList<>(); 
  for (int i = 0; i < 5; i++) { 
    User user = new User(); 
    user.setName("ybc" + i); 
    user.setAge(20 + i); 
    users.add(user); 
  }
  //SQL:INSERT INTO t_user ( username, age ) VALUES ( ?, ? ) 
  userService.saveBatch(users); 
}

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

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");  
wrapper.inSql("age","select age from t_user where age between 30 and 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);  
  });

//将用户名中包含a并且（年龄大于20或者邮箱为null）的用户更新
// lambda中的条件优先执行
wrapper.like("name","a")
                .and(i->i.gt("age",20).or().isNull("email"));

Condition

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

import org.springframework.util.StringUtils

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);  
}

import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;

//如果name不为null，空字符串，空白传
String name = "";
wrapper.like(StringUtils.isNotBlank(name),"name",name)
//或
if(StringUtils.isNotBlank(name)){
  wrapper.like("name",name)
}

实体对象作为条件

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);  
 }

上边是根据实体对象中的非空属性，进行了等值匹配查询。

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;  
}

 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);  
 }

以上是对于实体对象中的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},'%%')";  
}

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;  
}

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);  
 }

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

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);  
 }

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);  
 }

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);  
 }

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);  
 }

lambda条件构造器

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);  
 }

  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。

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);  
 }

更新操作

BaseMapper 中提供了2个更新方法

• updateById(T entity)

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);  
   }  
  }

• update(T entity, Wrapper 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);  
   }

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("[e-mail]");  
    user.setManagerId(10L);  
    
    userMapper.update(user, wrapper);  
   }

当我们需要更新部分字段时，不用new 对象的方式

LambdaUpdateWrapper<Users> wrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
wrapper.eq(Users::getUserId, 100)
        .set(EmptyUtil.isNotEmpty(name), Users::getUserName, name);

int result = baseMapper.update(null, wrapper);

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;  
}

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, "[e-mail]")  
    .update();  
 }

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);  
 }

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 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

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();  
}

• 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>

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();  
}

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/*

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/*

测试代码如下

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

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);  
}

• 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);  
}

<!-- 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>

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> 。分页查询的使用示例如下

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 
   // @MapperScan("com.atguigu.mybatisplus.mapper") 有了配置类建议直接添加到配置类上 
   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 **/  
   }

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);  
    }

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)

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);

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);  
}

XML自定义分页

/*** 
根据年龄查询用户列表，分页显示 
* @param page 分页对象,xml中可以从里面进行取值,传递参数 Page 即自动分页,必须放在第一位 * @param age 年龄 
* @return */ 
IPage<User> selectPageVo(@Param("page") Page<User> page, @Param("age") Integer age);

UserMapper.xml中编写SQL

<!--SQL片段，记录基础字段--> 
<sql id="BaseColumns">id,username,age,email</sql> 
<!--IPage<User> selectPageVo(Page<User> page, Integer age);--> 
<select id="selectPageVo" resultType="User"> 
  SELECT <include refid="BaseColumns"></include> FROM t_user WHERE age > # {age} 
</select>

测试

@Test 
public void testSelectPageVo(){ 
  //设置分页参数 
  Page<User> page = new Page<>(1, 5); 
  userMapper.selectPageVo(page, 20); 
  //获取分页数据 
  List<User> list = page.getRecords(); 
  list.forEach(System.out::println); 
  System.out.println("当前页："+page.getCurrent()); 
  System.out.println("每页显示的条数："+page.getSize()); 
  System.out.println("总记录数："+page.getTotal()); 
  System.out.println("总页数："+page.getPages()); 
  System.out.println("是否有上一页："+page.hasPrevious()); 
  System.out.println("是否有下一页："+page.hasNext()); 
}

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 > #{%s}")  
    private Integer age;  
    private String email;  
    private Long managerId;  
    private LocalDateTime createTime;  
   }

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("[e-mail]");  
     user.setManagerId(1L);  
     boolean success = user.insert(); // 插入  
     System.out.println(success);  
    }

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();  
 }

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

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

根据主键的全局策略

• INPUT

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）

@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

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 > #{%s}")  
   private Integer age;  
   private String email;  
   private Long managerId;  
   private LocalDateTime createTime;  
  }

测试

@Test  
   public void testAuto() {  
    User user = new User();  
    user.setName("我是青蛙呱呱");  
    user.setAge(99);  
    user.setEmail("[e-mail]");  
    user.setCreateTime(LocalDateTime.now());  
    userMapper.insert(user);  
          System.out.println(user.getId());  
   }

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;

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

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

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 。

• 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
• tablePrefix ：添加表名前缀

比如

mybatis-plus:  
    global-config:  
      db-config:  
       #设置实体类对应表的统一前缀
        table-prefix: xx_
    #配置类型别名所对应的包
    type-aliases-package: com.atguigu.mybatisplus.pojo

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);  
   }

可以看到拼接出来的SQL，在表名前面添加了前缀

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。代码生成的开源项目：​​一键生成前后端代码！​​

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();  
 }  
}

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 ,'[e-mail]' ,NULL, '2021-03-28 13:12:40'),  
(2, '王狗蛋', 40 ,'[e-mail]' ,1, '2021-03-28 13:12:40'),  
(3, '王鸡蛋', 40 ,'[e-mail]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),  
(4, '王鸭蛋', 40 ,'[e-mail]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),  
(5, '王猪蛋', 40 ,'[e-mail]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),  
(6, '王软蛋', 40 ,'[e-mail]' ,2, '2021-03-28 13:12:40'),  
(7, '王铁蛋', 40 ,'[e-mail]' ,2, '2021-03-28 13:12:40')

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;  
}

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> { }

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

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);  
 }  
}

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);  
 }

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;

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;

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();  
}

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，使用示例如下

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;  
   }

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);  
    }  
   }

测试

@Test  
 public void test() {  
  User2 user = new User2();  
  user.setId(8L);  
  user.setName("王一蛋");  
  user.setAge(29);  
  user.setEmail("[e-mail]");  
  user.setManagerId(2L);  
  mapper.insert(user);  
 }

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("[e-mail]");  
  user.setManagerId(2L);  
  user.setCreateTime(LocalDateTime.of(2000,1,1,8,0,0));  
  mapper.insert(user);  
 }

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);  
 }

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();  
    }  
    */  
   }

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;  
   }

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("[e-mail]");  
  user.setVersion(version);  
  int i = mapper.updateById(user);  
 }

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);  
 }

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

使用步骤

1. 引入maven依赖

<dependency>  
       <groupId>p6spy</groupId>  
       <artifactId>p6spy</artifactId>  
       <version>3.9.1</version>  
   </dependency>

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

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

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

使用实例如下

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;  
 }  
  
}

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);  
 }

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;  
 }  
  
}

测试

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

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()

()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