长春市长春网站建设,网络营销师报考条件,抚顺优化seo,惠州seo博客报价01、Mybatis-Plus入门
一、简介
MyBatis-Plus#xff08;简称 MP#xff09;是一个 MyBatis 的增强工具#xff0c;在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变#xff0c;为简化开发、提高效率而生。如果你想对自己的项目进行技术升级#xff0c;不妨尝试将mybatis换成Mybati…01、Mybatis-Plus入门
一、简介
MyBatis-Plus简称 MP是一个 MyBatis 的增强工具在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变为简化开发、提高效率而生。如果你想对自己的项目进行技术升级不妨尝试将mybatis换成Mybatis-Plus你将从此在无比强大的mp大法中沉迷而无法自拔日渐精神mp 润物无声只做增强不做改变引入它不会对现有工程产生影响如丝般顺滑。并且mp 遵循效率至上你只需简单配置即可快速进行 CRUD 操作从而节省大量时间。同时mp拥有 丰富的功能热加载、代码生成、分页、性能分析等功能一应俱全。让我们从本篇出发开启真正的mp开发之旅吧
二、创建并初始化数据库
为了更加清晰直观地进行讲解这里我们使用Navicat创建了mp_practice数据库同时在数据库中创建了User表并将初始数据添加
1、创建数据库 2、创建User表
1对应的数据库 Schema 脚本如下
CREATE TABLE user
(id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT 主键ID,name VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT 姓名,age INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT 年龄,email VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 邮箱,PRIMARY KEY (id)
);2对应的数据库 Data 脚本如下
INSERT INTO user (id, name, age, email) VALUES
(1, Jone, 18, test1baomidou.com),
(2, Jack, 20, test2baomidou.com),
(3, Tom, 28, test3baomidou.com),
(4, Sandy, 21, test4baomidou.com),
(5, Billie, 24, test5baomidou.com);最后在Navicat中结果呈
三、创建项目
1、初始化工程
使用 Spring Initializr 快速初始化一个 Spring Boot 工程 settings中将groupartifacttypeJava Versionname换成自己需要的
2、引入依赖
在pom.xml文件中引入依赖
dependenciesdependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-test/artifactIdscopetest/scopeexclusionsexclusiongroupIdorg.junit.vintage/groupIdartifactIdjunit-vintage-engine/artifactId/exclusion/exclusions/dependency!--mybatis-plus--dependencygroupIdcom.baomidou/groupIdartifactIdmybatis-plus-boot-starter/artifactIdversion3.3.1/version/dependency!--mysql运行时依赖--dependencygroupIdmysql/groupIdartifactIdmysql-connector-java/artifactIdscoperuntime/scope/dependency!--lombok用来简化实体类--dependencygroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactIdoptionaltrue/optional/dependency
/dependencies注意引入 MyBatis-Plus 之后请不要再次引入 MyBatis以避免因版本差异导致的问题。
3、在idea中安装lombok插件
不同版本安装lombok插件方式不同可以根据自己idea的版本在csdn中搜索自己对应版本的lombok插件安装方法博主自己的2019版本当初在安装的时候出现过应用商店没有对应版本的lombok的问题大体解决思路是去官网下载lombok包然后导入本地可参照此博客
四、代码
1、配置
springboot默认建立的就是application.properties直接在 application.properties 配置文件中添加 MySQL 数据库的相关配置
1spring boot 2.0内置jdbc5驱动
#mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-namecom.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.urljdbc:mysql://localhost:3306/mp_practice?characterEncodingutf-8useSSLfalse
spring.datasource.username你的username
spring.datasource.password你的password2spring boot 2.1及以上内置jdbc8驱动
spring.datasource.driver-class-namecom.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.urljdbc:mysql://localhost:3306/mp_practice?serverTimezoneGMT%2B8
spring.datasource.username你的username
spring.datasource.password你的password 注意 1、这里的 url 使用了 ?serverTimezoneGMT%2B8 后缀因为8.0版本的jdbc驱动需要添加这个后缀否则运行测试用例报告如下错误java.sql.SQLException: The server time zone value ‘Öйú±ê׼ʱ¼ä’ is unrecognized or represents more 2、这里的 driver-class-name 使用了 com.mysql.cj.jdbc.Driver 在 jdbc 8 中 建议使用这个驱动否则运行测试用例的时候会有 WARN 信息
2、主类
在 Spring Boot 启动类中添加 MapperScan 注解扫描 Mapper 文件夹
SpringBootApplication
MapperScan(com.xuhao.mp.mapper)
public class MybatisPlusApplication {......
}3、实体
创建报entity编写实体类User.java此处使用lombok的Data
Data//自动生成对应的实体类如get、set、equals、hashCode、toString等方法
public class User {private Long id;//Long切勿写成longprivate String name;private Integer age;private String email;
}4、接口
创建包mapper编写Mapper接口UserMapper.java package com.xuhao.mp.mapper;/*author: 徐昊since: 2023/3/5*/import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.xuhao.mp.entity.User;public interface UserMapper extends BaseMapperUser {
}
5、测试 此时红色波浪线并不代表出现错误在UserMapper中使用Repository注解即可 此时红色波浪线消失强迫症狂喜 编写测试方法 Testvoid testSelectList(){ListUser users userMapper.selectList(null);users.forEach(System.out::println);}控制台打印出如下内容查询成功
02、CURD接口-主键策略
一、插入操作 Testpublic void testInsert(){User user new User();user.setName(xubanxian);user.setEmail(1008611qq.com);user.setAge(8848);int result userMapper.insert(user);//返回值为影响的行数System.out.println(影响的行数为result);System.out.println(user id:user.getId());}这里我们并未对id进行赋值但是却由于mp的主键策略自动生成了一个全局唯一id 那么生成了这么长的一个id到底有什么意义呢
二、数据库分库分表策略
背景
随着业务规模的不断扩大需要选择合适的方案去应对数据规模的增长以应对逐渐增长的访问压力和数据量。数据库的扩展方式主要包括业务分库、主从复制数据库分表。
1、业务分库
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如一个简单的电商网站包括用户、商品、订单三个业务模块我们可以将用户数据、商品数据、订单数据分开放到三台不同的数据库服务器上而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上。这样的就变成了3个数据库同时承担压力系统的吞吐量自然就提高了。 虽然业务分库能够分散存储和访问压力但同时也带来了新的问题
1join 操作问题 业务分库后原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中导致无法使用 SQL 的 join 查询。 2事务问题 原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改业务分库后表分散到不同的数据库中无法通过事务统一修改。 3成本问题 业务分库同时也带来了成本的代价本来 1 台服务器搞定的事情现在要 3 台如果考虑备份那就是 2 台变成了 6 台
2、主从复制和读写分离
读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上。读写分离的基本实现是 数据库服务器搭建主从集群一主一从、一主多从都可以。 数据库主机负责读写操作从机只负责读操作。 数据库主机通过复制将数据同步到从机每台数据库服务器都存储了所有的业务数据。 业务服务器将写操作发给数据库主机将读操作发给数据库从机。 注意 这里用的是“主从集群”而不是“主备集群”。 “从机”的“从”可以理解为“仆从”仆从是要帮主人干活的“从机”是需要提供读数据的功能的 而“备机”一般被认为仅仅提供备份功能不提供访问功能。 所以使用“主从”还是“主备”是要看场景的这两个词并不是完全等同。
3、数据库分表重点
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器能够支撑百万甚至千万用户规模的业务但如果业务继续发展同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如淘宝的几亿用户数据如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中肯定是无法满足性能要求的此时就需要对单表数据进行拆分。
1分表方式
①、垂直分表 垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。 例如前面示意图中的 nickname 和 description字段假设我们是一个婚恋网站用户在筛选其他用户的时候主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询而 nickname 和description 两个字段主要用于展示一般不会在业务查询中用到。description本身又比较长因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中这样在查询 age 和 sex 时就能带来一定的性能提升。 ②、水平分表 水平分表适合表行数特别大的表有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表这个数字可以作为参考但并不是绝对标准关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表可能超过 1000 万就要分表了而对于一些简单的表即使存储数据超过 1 亿行也可以不分表。 但不管怎样当看到表的数据量达到千万级别时作为架构师就要警觉起来因为这很可能是架构的性能瓶颈或者隐患。 2策略
水平分表相比垂直分表会引入更多的复杂性例如数据id一般有以下几种策略
①、主键自增 以最常见的用户 ID 为例 按照 1000000 的范围大小进行分段1 ~ 999999 放到表 1中1000000 ~ 1999999 放到表2中以此类推。 复杂点 分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多增加维护复杂度分段太大可能会导致单表依然存在性能问题一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间具体需要根据业务选取合适的分段大小。 优点 可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如现在的用户是 100 万如果增加到 1000 万只需要增加新的表就可以了原有的数据不需要动。 缺点 分布不均匀假如按照 1000 万来进行分表有可能某个分段实际存储的数据量只有 1000 条而另外一个分段实际存储的数据量有 900 万条。 ②、Hash策略 同样以用户 ID 为例 假如我们一开始就规划了 10 个数据库表路由算法可以简单地用 user_id % 10 的值来表示数据所属的数据库表编号ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中ID 为 10086 的用户放到编号为 6 的字表中。 复杂点 初始表数量的选取。表数量太多维护比较麻烦表数量太少又可能导致单表性能存在问题。 优点 表分布比较均匀。 缺点 扩充新的表很麻烦所有数据都要重分布。 ③、雪花算法 雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法它能够保证不同表的主键的不重复性以及相同表的主键的有序性 核心思想 a、长度共64bit一个long型。 b、首先是一个符号位1bit标识由于long基本类型在Java中是带符号的最高位是符号位正数是0负数是1所以id一般是正数最高位是0。 c、41bit时间截(毫秒级)存储的是时间截的差值当前时间截 - 开始时间截)结果约等于69.73年。 d、10bit作为机器的ID5个bit是数据中心5个bit的机器ID可以部署在1024个节点。 e、12bit作为毫秒内的流水号意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID。 三、MP的主键策略
进入原码中我们发现mp的主键策略中有如下多个策略
1、ASSIGN_ID
MyBatis-Plus默认的主键策略是ASSIGN_ID 使用了雪花算法
TableId(type IdType.ASSIGN_ID)
private String id;2、AUTO自增策略
需要在创建数据表的时候设置主键自增 实体字段中配置 TableId(type IdType.AUTO)
TableId(type IdType.AUTO)
private Long id;3、全局主键配置
#全局设置主键生成策略
mybatis-plus.global-config.db-config.id-typeauto03、CURD接口-自动填充和乐观锁
一、更新 Testpublic void testUpdateById(){User user new User();user.setId(1L);user.setAge(28);int result userMapper.updateById(user);System.out.println(影响行数result);}注意update时生成的sql自动是动态sql:UPDATE user SET age? WHERE id?
二、自动填充
应用场景
在未使用自动填充之前相应的insert和update方法应该如下 Testpublic void testInsert(){User user new User();user.setName(xubanxian);user.setEmail(1008611qq.com);user.setAge(8867);user.setCreateTime(new Date());user.setUpdateTime(new Date());int result userMapper.insert(user);//返回值为影响的行数System.out.println(影响的行数为result);System.out.println(user id:user.getId());}Testpublic void testUpdateById(){User user new User();user.setId(1L);user.setAge(28);user.setUpdateTime(new Date());int result userMapper.updateById(user);System.out.println(影响行数result);}
}每一次更新我们都要对相应的时间进行代码编写这实在是太麻烦了。所幸mp给我们提供了非常方便的代码填充插件mp真的太懂程序员了
需求
项目中经常会遇到一些数据每次都使用相同的方式填充例如记录的创建时间更新时间等。 我们可以使用MyBatis Plus的自动填充功能完成这些字段的赋值工作
1、修改数据库
在User表中添加datetime类型的新的字段create_time、update_time
2、实体类修改
Data
public class User {TableId(type IdType.AUTO)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;//mp会自动将驼峰转化成数据库对应的下划线的形式TableField(fill FieldFill.INSERT)private Date createTime;TableField(fill FieldFill.INSERT_UPDATE)private Date updateTime;
}3、实现元对象处理器接口
package com.atguigu.mybatisplus.handler;Slf4j
Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {Overridepublic void insertFill(MetaObject metaObject) {log.info(start insert fill ....);this.setFieldValByName(createTime, new Date(), metaObject);this.setFieldValByName(updateTime, new Date(), metaObject);}Overridepublic void updateFill(MetaObject metaObject) {log.info(start update fill ....);this.setFieldValByName(updateTime, new Date(), metaObject);}
}三、乐观锁
1、场景 一件商品成本价是80元售价是100元。老板先是通知小李说你去把商品价格增加50元。小李正在玩游戏耽搁了一个小时。正好一个小时后老板觉得商品价格增加到150元价格太高可能会影响销量。又通知小王你把商品价格降低30元。 此时小李和小王同时操作商品后台系统。小李操作的时候系统先取出商品价格100元小王也在操作取出的商品价格也是100元。小李将价格加了50元并将10050150元存入了数据库小王将商品减了30元并将100-3070元存入了数据库。是的如果没有锁小李的操作就完全被小王的覆盖了。 现在商品价格是70元比成本价低10元。几分钟后这个商品很快出售了1千多件商品老板亏1多万。 2、悲观锁与乐观锁 上面的故事如果是乐观锁小王保存价格前会检查下价格是否被人修改过了。如果被修改过了则重新取出的被修改后的价格150元这样他会将120元存入数据库。 如果是悲观锁小李取出数据后小王只能等小李操作完之后才能对价格进行操作也会保证最终的价格是120元。
3、模拟修改冲突
1数据库中增加商品表
CREATE TABLE product
(id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT 主键ID,name VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT 商品名称,price INT(11) DEFAULT 0 COMMENT 价格,version INT(11) DEFAULT 0 COMMENT 乐观锁版本号,PRIMARY KEY (id)
);2添加数据
INSERT INTO product (id, NAME, price) VALUES (1, 外星人笔记本, 100);3实体类
package com.atguigu.mybatis_plus.entity;
Data
public class Product {private Long id;private String name;private Integer price;private Integer version;
}4Mapper
package com.atguigu.mybatis_plus.mapper;
Repository
public interface ProductMapper extends BaseMapperProduct {}5模拟测试
Autowired
private ProductMapper productMapper;/*** 并发编程一般叫concurrent*/
Test
public void testConcurrentUpdate() {//1、小李Product p1 productMapper.selectById(1L);System.out.println(小李取出的价格 p1.getPrice());//2、小王Product p2 productMapper.selectById(1L);System.out.println(小王取出的价格 p2.getPrice());//3、小李将价格加了50元存入了数据库p1.setPrice(p1.getPrice() 50);productMapper.updateById(p1);//4、小王将商品减了30元存入了数据库p2.setPrice(p2.getPrice() - 30);int result productMapper.updateById(p2);if(result 0){//更新失败重试//重新获取数据p2 productMapper.selectById(1L);//更新p2.setPrice(p2.getPrice() - 30);productMapper.updateById(p2);}//最后的结果Product p3 productMapper.selectById(1L);System.out.println(最后的结果 p3.getPrice());
}4、解决方案 数据库中添加version字段 取出记录时获取当前version SELECT id,name,version FROM product WHERE id1 更新时version 1如果where语句中的version版本不对则更新失败 UPDATE product SET priceprice50, versionversion 1 WHERE id1 AND version1
接下来介绍如何在Mybatis-Plus项目中使用乐观锁
5、乐观锁实现流程
1修改实体类
添加 Version 注解
Data
public class Product {private Long id;private String name;private int price;Versionprivate int version;
}2创建配置文件
创建包config创建文件MybatisPlusConfig.java我们从此之后将对mp的配置全部集中在这个类中实现此时可以删除主类中的 MapperScan 扫描注解
EnableTransactionManagement//事务处理
Configuration
MapperScan(com.xuhao.mp.mapper)
public class MyBatisPlusConfig {}
3注册乐观锁插件
在 MybatisPlusConfig 中注册 Bean /*** 乐观锁插件*/Beanpublic OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {return new OptimisticLockerInterceptor();}4测试 /*** 并发编程一般叫concurrent*/Testpublic void testConcurrentUpdate(){
// 1、小李获取数据Product product1 productMapper.selectById(1L);System.out.println(小李去除的价格product1.getPrice());// 2、小王获取数据Product product2 productMapper.selectById(1L);System.out.println(小王获取的数据product2.getPrice());// 3、小李加了50存入数据库product1.setPrice(product1.getPrice()50);productMapper.updateById(product1);// 4、小王减了30存入数据库product2.setPrice(product2.getPrice()-30);int result productMapper.updateById(product2);//若更新失败result为0if (result 0){System.out.println(小王更新失败);//发起重试product2 productMapper.selectById(1L);product2.setPrice(product2.getPrice() - 30);productMapper.updateById(product2);}// 5、输出结果Product product3 productMapper.selectById(1L);System.out.println(最后的结果product3.getPrice());}04、查询和分页
一、查询
1、通过多个id批量查询 Testpublic void testSelectBatchIds(){ListUser users userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));users.forEach(System.out::println);}2、简单的条件查询
通过map封装查询条件 /*** 最基本的条件查询*/Testpublic void testSelectByMap(){HashMapString, Object map new HashMap();map.put(name,xubanxian);map.put(age,18);ListUser users userMapper.selectByMap(map);for (User user : users) {System.out.println(user);}}对应的sql语句 SELECT id,name,age,email,create_time,update_time FROM user WHERE name ? AND age ?
注意map中的key对应数据库中的列名。如数据库user_id实体类是userId这时map的key需要填写user_id
二、分页
1、分页插件
MyBatis Plus自带分页插件只要简单的配置即可实现分页功能
1添加分页插件
配置类中添加Bean配置
/*** 分页插件*/
Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {return new PaginationInterceptor();
}2测试selectPage分页
测试 最终通过 page 对象获取相关数据 Testpublic void testSelectPage(){//第一页每页五条记录PageUser page new Page(1, 5);//queryWrapper条件构造器PageUser pageParam userMapper.selectPage(page, null);ListUser records pageParam.getRecords();records.forEach(System.out::println);System.out.println(pageParam.getCurrent());//当前页码System.out.println(pageParam.getPages());//总页数System.out.println(pageParam.getSize());//每页记录数System.out.println(pageParam.getTotal());//总记录数System.out.println(pageParam.hasNext());//是否有下一页System.out.println(pageParam.hasPrevious());//是否上一页}对应的sql语句SELECT id,name,age,email,create_time,update_time FROM user LIMIT 0,5
2、返回指定的列
当指定了特定的查询列时希望分页结果列表只返回被查询的列而不是很多null值 测试selectMapsPage分页结果集是Map
Test
public void testSelectMapsPage() {//返回很多null列//PageUser page new Page(1, 5);//QueryWrapperUser queryWrapper new QueryWrapper();//queryWrapper.select(name, age);//PageUser pageParam userMapper.selectPage(page, queryWrapper);////pageParam.getRecords().forEach(System.out::println);//条件构造器QueryWrapperUser userQueryWrapper new QueryWrapper();userQueryWrapper.select(id,name);//只查id和name//SELECT id,name FROM user LIMIT ?,?//第一页每页五条记录PageMapString,Object page new Page(1, 5);//queryWrapper条件构造器PageMapString, Object pageParam userMapper.selectMapsPage(page, userQueryWrapper);ListMapString, Object records page.getRecords();records.forEach(System.out::println);System.out.println(pageParam.getCurrent());System.out.println(pageParam.getPages());System.out.println(pageParam.getSize());System.out.println(pageParam.getTotal());System.out.println(pageParam.hasNext());System.out.println(pageParam.hasPrevious());
}05、CURD接口-删除和逻辑删除
一、删除
1、根据id删除记录
Test
public void testDeleteById(){int result userMapper.deleteById(5L);System.out.println(result);
}2、批量删除 Testpublic void testDeleteBatchById(){int result userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(7, 8, 9, 10));System.out.println(删除了result行);}3、简单条件删除 Testpublic void testDeleteByMap(){HashMapString, Object map new HashMap();map.put(name,xubanxian);map.put(age,18);int result userMapper.deleteByMap(map);System.out.println(删除了:result行);}二、逻辑删除
1、物理删除和逻辑删除
物理删除真实删除将对应数据从数据库中删除之后查询不到此条被删除数据逻辑删除假删除将对应数据中代表是否被删除字段状态修改为“被删除状态”之后在数据库中仍旧能看到此条数据记录
逻辑删除的使用场景
可以进行数据恢复有关联数据不便删除
2、逻辑删除实现流程
1数据库修改
添加 deleted字段ALTER TABLE user ADD COLUMN deleted boolean DEFAULT false
2实体类修改
添加deleted 字段并加上 TableLogic 注解
Data
public class User {TableId(type IdType.AUTO)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;//mp会自动将驼峰转化成数据库对应的下划线的形式TableField(fill FieldFill.INSERT)private Date createTime;TableField(fill FieldFill.INSERT_UPDATE)private Date updateTime;TableLogic //逻辑删除标记private Integer deleted;
}3配置可选
application.properties 加入以下配置此为默认值如果你的默认值和mp默认的一样,该配置可无
#被删除时为1
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value1
#未被删除时为0
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value04测试
逻辑删除的本质是对delete进行修改语句为 UPDATE user SET deleted1 WHERE id? AND deleted0
测试后发现数据并没有被删除deleted字段的值由0变成了1测试后分析打印的sql语句是一条update注意被删除前数据的deleted 字段的值必须是 0才能被选取出来执行逻辑删除的操作因为sql内同时对deleted的值进行判断若为1则直接不执行update这样可以节省运行时间
//logic为逻辑的意思
Test
public void testLogicDelete() {int result userMapper.deleteById(1L);System.out.println(result);
}Navicat内观察结果 5测试逻辑删除后的查询
MyBatis Plus中查询操作也会自动添加逻辑删除字段的判断 SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,deleted FROM user WHERE deleted0
Test
public void testLogicDeleteSelect() {ListUser users userMapper.selectList(null);users.forEach(System.out::println);
}控制台运行结果如下 3、有趣的发现可能是bug
偶然发现mp在进行逻辑删除的时候不会触发mp的自动填充目前还不知道是因为啥问题如下
在最刚开始时候id为11的xubanxian的update_time是2023-03-07 21:37:19此时这个xubanxian的deleted为0处于非逻辑删除状态。 在上图这个时间的时候博主运行了逻辑删除测试方法 测试方法运行成功后deleted状态变为1此时的11号xubanxian为逻辑删除状态但是原本应该被自动填充的update_time为实现自动填充着实怪哉 目前查到的一个原因好像是低版本的mp会出现这种bug换成新版本的好像会解决这个bug。 真正的原因目前还没查明白QAQ不知道屏幕前的你遇没遇到过这种问题如果有合理的解决方案请发到评论区万分感谢
06、条件构造器和常用接口
一、wapper介绍 Wrapper 条件构造抽象类最顶端父类 AbstractWrapper 用于查询条件封装生成 sql 的 where 条件 QueryWrapper 查询条件封装用的最多 UpdateWrapper Update 条件封装 AbstractLambdaWrapper 使用Lambda 语法 LambdaQueryWrapper 用于Lambda语法使用的查询Wrapper复杂的会用到 LambdaUpdateWrapper Lambda 更新封装Wrapper 为了更加清晰地演示这里博主创建了一个新的测试类
SpringBootTest
public class QueryWrapperTests {Autowiredprivate UserMapper userMapper;
}二、测试用例
1、ge、gt、le、lt、isNull、isNotNull Testpublic void testDelete(){QueryWrapperUser queryWrapper new QueryWrapper();
// 链式编程queryWrapper.eq(age,8858).isNotNull(email).isNotNull(name);
// queryWrapper.ge(age,18);//大于等于18
// queryWrapper.gt(age,18);//大于18
// queryWrapper.le(age,18);//小于等于18
// queryWrapper.lt(age,18);//下于18int delete userMapper.delete(queryWrapper);System.out.println(删除了delete行);}2、eq、ne Testpublic void testSelectOne(){QueryWrapperUser queryWrapper new QueryWrapper();queryWrapper.eq(name,Tom);User user userMapper.selectOne(queryWrapper);//只能返回一条记录多余一条则抛出异常System.out.println(user);}sqlSELECT id,name,age,email,create_time,update_time,deleted FROM user WHERE deleted0 AND (name ?)
结果
注意selectOne()返回的是一条实体记录当出现多条时会报错 selectOne()可以用于账号的是否唯一的检查中
3、between、notBetween
包含大小边界 Testpublic void testSelectCount(){QueryWrapperUser queryWrapper new QueryWrapper();queryWrapper.between(age,10,30);ListUser users userMapper.selectList(queryWrapper);Integer count userMapper.selectCount(queryWrapper);System.out.println(年纪在10-30的有count人);System.out.println(分别是);users.forEach(System.out::println);}sqlSELECT COUNT( 1 ) FROM user WHERE deleted0 AND (age BETWEEN ? AND ?)
结果
4、like、notLike、likeLeft、likeRight
selectMaps()返回Map集合列表通常配合select()使用 Testpublic void testSelectMaps(){QueryWrapperUser queryWrapper new QueryWrapper();queryWrapper.select(name,age).like(name,e).likeRight(email,t);ListMapString, Object maps userMapper.selectMaps(queryWrapper);maps.forEach(System.out::println);}sql: SELECT name,age FROM user WHERE deleted0 AND (name LIKE ? AND email LIKE ?) Parameters: %e%(String), t%(String)
结果
5、in、notIn、inSql、notinSql、exists、notExists
待更新6、or、and
待更新7、lambda表达式
待更新8、orderBy、orderByDesc、orderByAsc
待更新9、set、setSql
待更新三、 查询方式汇总 07、mp实战讲解分析
更新未完待续…… 未来博主会继续将项目中遇到的一些比较好的mp实战代码进行讲解分析并更新在这一篇博客中诸君共勉
