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04.MyBatis-Plus常用注解
Leefs
2022-12-19 PM
1721℃
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[TOC] ### 一、@TableName > 经过以上的测试,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,而操作的表为user表。 > > 由此得出结论,MyBatis-Plus在确定操作的表时,由BaseMapper的泛型决定,即实体类型决定,且默认操作的表名和实体类型的类名一致。 #### 1.1 问题 > **若实体类类型的类名和要操作的表的表名不一致,会出现什么问题?** + 我们将表`user`更名为`t_user`,测试查询功能 ![04.MyBatis-Plus常用注解01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/394010177.png) + 程序抛出异常,`Table ‘mybatis_plus.user’ doesn’t exist`,因为现在的表名为`t_user`,而默认操作的表名和实体类型的类名一致,即`user`表。 ![04.MyBatis-Plus常用注解02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/3263266194.png) #### 1.2 通过@TableName解决问题 在实体类类型上添加`@TableName("t_user")`,标识实体类对应的表,即可成功执行`SQL`语句。 ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 //@TableName(value = "t_user") public class User { private Long id; private String name; private Integer age; private String email; } ``` #### 1.3 通过GlobalConfig解决问题 在开发的过程中,我们经常遇到以上的问题,即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。 **方式一** 在yml配置文件中增加全局配置 ```yaml mybatis-plus: configuration: # 配置MyBatis日志 log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl global-config: db-config: #配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀 table-prefix: t_ ``` **方式二** 在核心配置文件 `mybatis-config.xml`,中添加如下配置 ```xml
``` #### 1.4 总结 > `@TableName`:**表名注解,映射数据库的表名**。 > > - **使用位置**:实体类 > - **使用场景:**当我们的**实体类名**跟我们的**数据库表名**不一致时,可根据**@TableName**来指定数据库表名。 **属性说明** | 属性 | 类型 | 必须指定 | 默认值 | 描述 | | :--------------- | :------- | :------- | :----- | :----------------------------------------------------------- | | value | String | 否 | "" | 表名 | | schema | String | 否 | "" | schema | | keepGlobalPrefix | boolean | 否 | false | 是否保持使用全局的 tablePrefix 的值(当全局 tablePrefix 生效时) | | resultMap | String | 否 | "" | xml 中 resultMap 的 id(用于满足特定类型的实体类对象绑定) | | autoResultMap | boolean | 否 | false | 是否自动构建 resultMap 并使用(如果设置 resultMap 则不会进行 resultMap 的自动构建与注入) | | excludeProperty | String[] | 否 | {} | 需要排除的属性名 @since 3.3.1 | ### 二、@TableId > 经过以上的测试,`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` #### 2.1 问题 > **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会自动识别uid为主键列吗?** + 我们实体类中的属性`id`改为`uid`,将表中的字段`id`也改为`uid`,测试添加功能。 ![04.MyBatis-Plus常用注解03.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/1118384584.png) ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { private Long uid; private String name; private Integer age; private String email; } ``` + 程序抛出异常,`Field ‘uid’ doesn’t have a default value`,说明MyBatis-Plus没有将`uid`作为主键赋值。 ![04.MyBatis-Plus常用注解04.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/1971747373.png) #### 2.2 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 ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { @TableId //将属性所对应的字段指定为主键 private Long uid; private String name; private Integer age; private String email; } ``` #### 2.3 @TableId两个属性 ##### (1)value属性 + 若实体类中主键对应的属性为 id,而表中表示主键的字段为uid。 ![04.MyBatis-Plus常用注解05.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/3954453068.png) ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { @TableId //将属性所对应的字段指定为主键 private Long id; private String name; private Integer age; private String email; } ``` + 此时若只在属性 id 上添加注解 @TableId,则抛出异常`Unknown column ‘id’ in ‘field list’`。 ![04.MyBatis-Plus常用注解06.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/1672919765.jpg) 此时 MyBatis-Plus 仍然会将 id 作为表的主键操作,而表中表示主键的是字段 uid 此时需要通过`@TableId`注解的value属性,指定表中的主键字段,`@TableId("uid")`或`@TableId(value="uid")`。 ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { //将属性所对应的字段指定为主键 //value属性用于指定主键的字段 @TableId(value = "uid") private Long id; private String name; private Integer age; private String email; } ``` ##### (2)type属性 > **type 属性用来定义主键策略:默认雪花算法** **常用的主键策略**: | 值 | 描述 | | ----------------- | ------------------------------------------------------------ | | AUTO | 使用数据库的自增策略,注意,该类型请确保数据库设置了id自增 | | NONE | 无状态,该类型为未设置主键类型(注解里等于跟随全局,全局里约等于 INPUT) | | INPUT | 插入前自行设置主键值 | | ASSIGN_ID(默认) | 默认策略,使用雪花算法自动生成主键 ID,主键类型为整形或字符串。
(雪花算法:Twitter开源的分布式 ID 生成算法,使用一个64位的 Long 类型数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛,且 ID 引入了时间戳,基本上保持自增) | | ASSIGN_UUID | 自动生成排除中划线的 UUID 作为主键,主键类型为字符串。 | **设置自增主键**: > 1. 数据库设置主键递增 > 2. 使用@TableId注解的type属性为IdType.AUTO ```java @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_users") public class User { @TableId(value = "uid",type = IdType.AUTO) //将当前属性所对应的字段作为主键 private Long id; private String name; private Integer age; private String email; } ``` **全局配置主键生成策略** **方式一** 在yml配置文件中增加全局配置 ```yaml mybatis-plus: configuration: # 配置MyBatis日志 log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl global-config: db-config: # 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀 table-prefix: t_ # 配置MyBatis-Plus的主键策略 id-type: auto ``` **方式二** 在核心配置文件 `mybatis-config.xml`,中添加如下配置 ```xml
``` #### 2.4 雪花算法 ##### 1、背景 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。 ##### 2、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**: ![04.MyBatis-Plus常用注解06.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/2217553928.png) - **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 - **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** 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。 **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。 **优缺点** + **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 1 条,而另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。 > **取模** 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。 **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。 **优缺点** + **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** 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) ![04.MyBatis-Plus常用注解07.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/3978905233.png) 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。 ### 三、@TbaleField > 经过以上的测试,我们可以发现,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,会出现什么问题呢? #### 3.1 情况一 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`。 + **表中字段** ![04.MyBatis-Plus常用注解08.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/315072431.png) + **User实体类** ```java private String userName; ``` 此时MyBatis-Plus会自动将下划线命名风格转化为驼峰命名风格,相当于在MyBatis中配置。 #### 3.2 情况二 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` + **表中字段** ![04.MyBatis-Plus常用注解09.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/3861206793.png) + **User实体类** ```java private String name; ``` 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 ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { //将属性所对应的字段指定为主键 //value属性用于指定主键的字段 @TableId(value = "uid") private Long id; @TableField("username") //指定属性所对应的字段名 private String name; private Integer age; private String email; } ``` #### 3.3 属性说明 > + **@TableField作用**:在属性和列名不同的情况下,指定映射关系 > > + **位置**:非主键属性上方 **属性值** | 属性 | 类型 | 必须指定 | 默认值 | 描述 | | :--------------- | :--------------------------- | :------- | :----------------------- | :----------------------------------------------------------- | | value | String | 否 | "" | 数据库字段名 | | exist | boolean | 否 | true | 是否为数据库表字段 | | condition | String | 否 | "" | 字段 `where` 实体查询比较条件,有值设置则按设置的值为准,没有则为默认全局的 `%s=#{%s}` | | update | String | 否 | "" | 字段 `update set` 部分注入,例如:当在version字段上注解`update="%s+1"` 表示更新时会 `set version=version+1` (该属性优先级高于 `el` 属性) | | insertStrategy | Enum | 否 | FieldStrategy.DEFAULT | 举例:NOT_NULL
`insert into table_a(
column
) values (
#{columnProperty}
)` | | updateStrategy | Enum | 否 | FieldStrategy.DEFAULT | 举例:IGNORED `update table_a set column=#{columnProperty}` | | whereStrategy | Enum | 否 | FieldStrategy.DEFAULT | 举例:NOT_EMPTY
`where
column=#{columnProperty}
` | | fill | Enum | 否 | FieldFill.DEFAULT | 字段自动填充策略 | | select | boolean | 否 | true | 是否进行 select 查询 | | keepGlobalFormat | boolean | 否 | false | 是否保持使用全局的 format 进行处理 | | jdbcType | JdbcType | 否 | JdbcType.UNDEFINED | JDBC 类型 (该默认值不代表会按照该值生效) | | typeHandler | Class extends TypeHandler> | 否 | UnknownTypeHandler.class | 类型处理器 (该默认值不代表会按照该值生效) | | numericScale | String | 否 | "" | 指定小数点后保留的位数 | **FieldStrategy 属性** | 值 | 描述 | | :-------- | :---------------------------------------------------------- | | IGNORED | 忽略判断 | | NOT_NULL | 非 NULL 判断 | | NOT_EMPTY | 非空判断(只对字符串类型字段,其他类型字段依然为非 NULL 判断) | | DEFAULT | 追随全局配置 | **FieldFill属性值** | 值 | 描述 | | :------------ | :------------------- | | DEFAULT | 默认不处理 | | INSERT | 插入时填充字段 | | UPDATE | 更新时填充字段 | | INSERT_UPDATE | 插入和更新时填充字段 | ### 四、@TableLogic #### 4.1 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 #### 4.2 实现逻辑删除 **(1)数据库中创建逻辑删除状态列,设置默认值为0** ![04.MyBatis-Plus常用注解10.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2022/12/1894190458.jpg) **(2)实体类中添加逻辑删除属性** ```java @Data //lombok注解 @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @TableName("t_user") //设置实体类对应的表名 public class User { //将属性所对应的字段指定为主键 //value属性用于指定主键的字段 @TableId(value = "uid") private Long id; private String name; private Integer age; private String email; @TableLogic private int isDeleted; } ``` **(3)测试删除功能** ```java @Test public void testDeleteById() { //通过id删除用户信息 int result = userMapper.deleteById(1604678366476881922L); //ID为long类型,后面需要跟L进行标识 System.out.println("受影响行数:" + result); } ``` **运行结果** ``` ==> Preparing: UPDATE t_user SET is_deleted=1 WHERE uid=? AND is_deleted=0 ==> Parameters: 1604678366476881922(Long) <== Updates: 1 Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@4fc142ec] 受影响行数:1 ``` 删除功能,真正执行的是修改操作。 **(4)测试查询功能** ```java @Test public void testSelectById(){ //根据id查询用户信息 User user = userMapper.selectById(4L); System.out.println(user); } ``` **运行结果** ``` ==> Preparing: SELECT uid AS id,name,age,email,is_deleted FROM t_user WHERE uid=? AND is_deleted=0 ==> Parameters: 4(Long) <== Columns: id, name, age, email, is_deleted <== Row: 4, admin, 22, test4@baomidou.com, 0 <== Total: 1 ``` 在进行查询操作时,会默认在末尾拼接上条件`AND is_deleted=0`,只查询未删除的数据。 *附参考文章链接* *《尚硅谷MyBatisPlus教程》*
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