在上篇文章中，在使用MyBatis-Plus实现基本的CRUD时，我们并没有指定要操作的表，只是在Mapper接口继承BaseMapper时设置了泛型User，而操作的表是user表。
由此得出结论，MyBatis-Plus在确定操作表时，由BaseMapper的泛型决定，即实体类型决定，且默认操作的表明与实体类型的类名一致。那么当实体类型的类名和要操作的表的表名不一致，怎么解决呢？
通过@TableName解决 通过GlobalConfig解决在开发过程中，我们经常遇到以上问题，及实体类所对应的表都有固定的前缀，例如t_或tbl_
此时可以使用MyBatis-Plus提供的全局配置，为实体类所对应的表名设置默认的前缀，那么就
不需要在每个实体类上通过 @TableName 标识实体类对应的表
@TableId
上篇测试方法时，MyBatis-Plus在实现CRUD时，会默认将id作为主键列，并在插入数据时，默认基于雪花算法的策略生成id
当若实体类和表中表示主键的不是id，而是其他字段，例如uid，MyBatis-Plus不会会自动识别uid为主键列
通过@TableId解决问题在实体类中uid属性上通过@TableId将其标识为主键，即可成功执行SQL语句
@TableId的value属性若实体类中主键对应的属性为uid，而表中表示主键的字段为id，此时若只是在属性上添加注解@TableId依然会报错，需要value属性指定表中主键字段
@TableId的type属性type属性用来定义主键策略
常用主键策略
配置全局主键策略
雪花算法
背景：需要选择合适的方案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。 数据库分表： 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。 单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下： 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。 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。 水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，例如要求全局唯一的数据id 该如何处理 主键自增 ①以最常见的用户 ID 为例，可以按照 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。 ②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。 ③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。 ④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 1 条，而另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。 取模 ①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，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 的子表中。 ②复杂点：初始表数量的确定。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。 ③优点：表分布比较均匀。 ④缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。 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。 ①核心思想： 长度共 64bit （一个 long 型）。 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 。 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。 10bit 作为机器的 ID （5个 bit 是数据中心， 5 个 bit 的机器 ID ，可以部署在 1024 个节点）。 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 ）。 ②优点：整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生 ID 碰撞，并且效率较高。 @TableField经过上面测试，MyBatis-Plus在执行SQL语句时，要保证实体类中的属性名和表中的字段名一致
如果实体类中的属性名和字段名不一致的情况就需要使用@TableField注解
情况1
若实体类中的属性使用的是驼峰命名风格，而表中的字段使用的是下划线命名风格
例如实体类属性userName，表中字段user_name
此时MyBatis-Plus会自动将下划线命名风格转化为驼峰命名风格
情况2
若实体类中的属性和表中的字段不满足情况1
例如实体类属性name，表中字段username
此时需要在实体类属性上使用@TableField("username")设置属性所对应的字段名
@TableLogic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的数据 逻辑删除：假删除，将对应数据中代表是否被删除字段的状态修改为 “ 被删除状态 ” ，之后在数据库 中仍旧能看到此条数据记录 使用场景：可以进行数据恢复 实现逻辑删除 第一步：数据库中创建逻辑删除状态列，设置默认值为0 第二步：实体类中添加逻辑删除属性第三步：测试
测试删除功能，真正执行的是修改
UPDATe t_user SET is_deleted=1 WHERe id=? AND is_deleted=0
测试查询功能
SELECT id,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user WHERe is_deleted=0
条件构造器和常用接口 Wrapper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 UpdateWrapper ： Update 条件封装 AbstractLambdaWrapper ： 使用Lambda 语法 LambdaQueryWrapper ：用于Lambda语法使用的查询 Wrapper LambdaUpdateWrapper ： Lambda 更新封装 Wrapper QueryWrapper 组装查询条件 @Test
public void test01() {
//查询用户名包含G,年龄在15-20之间的用户信息
//SELECT id AS uid,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user
//WHERe is_deleted=0 AND (username LIKE ? AND age BETWEEN ? AND ?)
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.like("username", "G")
.between("age", 15, 20);
List list = userMapper.selectList(queryWrapper);
list.forEach(System.out::println);
}
组装排序条件
@Test
public void test02() {
//按年龄降序查询用户，如果年龄相同按id升序排列
//SELECT id AS uid,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user
//WHERe is_deleted=0 ORDER BY age DESC,id ASC
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.orderByDesc("age")
.orderByAsc("id");
List list = userMapper.selectList(queryWrapper);
list.forEach(System.out::println);
}
组装删除条件
@Test
public void test03() {
//删除email为空的用户
//UPDATE t_user SET is_deleted=1 WHERe is_deleted=0 AND (email IS NULL)
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.isNull("email");
int affectRows = userMapper.delete(queryWrapper);
System.out.println(affectRows);
}
条件的优先级
@Test
public void test04() {
//将(年龄大于20，并且用户名中包含G)或者邮箱为null的用户名信息修改
//UPDATE t_user SET age=?, email=? WHERe is_deleted=0
//AND (username LIKE ? AND age > ? OR email IS NULL)
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.like("username", "G")
.gt("age", 20)
.or()
.isNull("email");
User user = new User();
user.setAge(18);
user.setEmail("test@gyq.com");
int affectRows = userMapper.update(user, queryWrapper);
System.out.println(affectRows);
}
@Test
public void test04() {
//将(年龄大于20或邮箱为null)并且用户名中包含G的用户名信息修改
//UPDATE t_user SET age=?, email=? WHERe is_deleted=0
//AND (username LIKE ? AND (age > ? OR email IS NULL))
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
//lambda表达式内逻辑优先运算
queryWrapper.like("username", "G")
.and(i -> i.gt("age", 20).or().isNull("email"));
User user = new User();
user.setAge(18);
user.setEmail("test@gyq.com");
int affectRows = userMapper.update(user, queryWrapper);
System.out.println(affectRows);
}
组装select子句
@Test
public void test05() {
//查询用户信息的username和age字段
//SELECT username,age FROM t_user WHERe is_deleted=0
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("username", "age");
//selectMaps()返回Map集合列表，通常配合select()使用
//避免User对象中没有被查询到的列值为null
List> maps = userMapper.selectMaps(queryWrapper);
maps.forEach(System.out::println);
}
实现子查询
@Test
public void test06() {
//查询id小于等于3的用户信息
//SELECT id AS uid,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user
//WHERe is_deleted=0 AND (id IN (select id from t_user where id<=3))
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.inSql("id", "select id from t_user where id<=3");
//selectObjects的使用场景，只返回一列
List
UpdateWrapper
@Test
public void test07() {
//将(年龄大于20或邮箱不为null)并且用户名包含有"G"的用户信息修改
//组装set子句以及修改条件
//UPDATE t_user SET age=?,email=? WHERe is_deleted=0
//AND (username LIKE ? AND (age > ? OR email IS NOT NULL))
UpdateWrapper updateWrapper = new UpdateWrapper<>();
//lambda表达式内的逻辑优先运算
updateWrapper.set("age", 18)
.set("email", "test@GYQ.com")
.like("username", "G")
.and(i -> i.gt("age", 20).or().isNotNull("email"));
//如果第一个参数不为null，必须创建一个user对象传入
int affectRows = userMapper.update(null, updateWrapper);
System.out.println(affectRows);
}
condition
在真正开发的过程中，组装条件是常见的功能，而这些条件数据来源于用户输入，是可选的，因此我们在组装这些条件时，必须先判断用户是否选择了这些条件，若选择则需要组装该条件，若没有选择则一定不能组装，以免影响SQL执行的结果。
思路一 @Test
public void test08() {
//定义查询条件，有可能为null(用户未输入或未选择)
String username = null;
Integer ageBegin = 10;
Integer ageEnd = 24;
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
//StringUtils.isNotBlank()判断某字符串是否不为空且长度不为0且不由空白符组成
if (StringUtils.isNotBlank(username)) {
queryWrapper.like("username", "G");
}
if (ageBegin != null) {
queryWrapper.ge("age", ageBegin);
}
if (ageEnd != null) {
queryWrapper.le("age", ageEnd);
}
//SELECT id AS uid,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user
//WHERe is_deleted=0 AND (age >= ? AND age <= ?)
List users = userMapper.selectList(queryWrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
思路二
上面的实现方案没有问题，但是代码比较复杂，我们可以使用带
condition
参数的重载方法构建查
询条件，简化代码的编写
@Test
public void test08UseCondition() {
//定义查询条件，有可能为null(用户未输入或未选择)
String username = null;
Integer ageBegin = 10;
Integer ageEnd = 24;
QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
//StringUtils.isNotBlank()判断某字符串是否不为空且长度不为0且不由空白符组成
queryWrapper.like(StringUtils.isNotBlank(username), "username", "G")
.ge(ageBegin != null, "age", ageBegin)
.le(ageEnd != null, "age", ageEnd);
//SELECT id AS uid,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user
//WHERe is_deleted=0 AND (age >= ? AND age <= ?)
List users = userMapper.selectList(queryWrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
LambdaQueryWrapper
@Test
public void test09() {
//定义查询条件，有可能为null（用户未输入）
String username = "G";
Integer ageBegin = 10;
Integer ageEnd = 24;
LambdaQueryWrapper queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
//避免使用字符串表示字段，防止运行时错误
queryWrapper.like(StringUtils.isNotBlank(username), User::getName, username)
.ge(ageBegin != null, User::getAge, ageBegin)
.le(ageEnd != null, User::getAge, ageEnd);
List users = userMapper.selectList(queryWrapper);
users.forEach(System.out::println);
}
LambdaUpdateWrapper
@Test
public void test10() {
//组装set子句
LambdaUpdateWrapper updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();
//避免使用字符串表示字段，防止运行时错误
updateWrapper.set(User::getAge, 19)
.set(User::getEmail, "test@gyq.com")
.like(User::getName, "G")
.and(i -> i.lt(User::getAge, 24).or().isNotNull(User::getEmail));
//UPDATE t_user SET age=?,email=? WHERe is_deleted=0
//AND (username LIKE ? AND (age < ? OR email IS NOT NULL))
int affectRows = userMapper.update(null, updateWrapper);
System.out.println(affectRows);
}
