进阶篇

1.1 映射专题

• Mybatis 框架之所以能够简化数据库操作，是因为他内部的映射机制，通过自动映射，进行数据的封装，我们只要符合映射规则，就可以快速高效的完成SQL操作的实现
• 既然 MybatisPlus 是基于Mybatis 的增强工具，所以也具有这样的映射规则

1.1.1 自动映射

• 表名和实体类名映射 -> 表名user 实体类名User 【类名首字母小写后和表名相同】
• 字段名和实体类属性名映射 -> 字段名name 实体类属性名name 【字段名和属性名相同】
• 字段名下划线命名方式和实体类属性小驼峰命名方式映射 -> 字段名 user_email 实体类属性名 userEmail
  • MybatisPlus 支持这种映射规则，可以通过配置来设置 【在SpringBoot核心配置文件进行配置】

  map-underscore-to-camel-case: true 表示支持下划线到驼峰的映射
  map-underscore-to-camel-case: false 表示不支持下划线到驼峰的映射
  

1.1.2 表映射

• 如果我们的表名和实体类名不一致怎么办？

  • 通过 @TableName() 注解指定映射的数据库表名，就会按照指定的表名进行映射

  • 如：此时将数据库的表名改为powershop_user,要完成表名和实体类名的映射，需要将实体类名也要指定为 powershop_user

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  @TableName("powershop_user")
  public class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
  }
  

• 如果有很多实体类，对应到数据库中的很多表，我们不需要每个依次配置，只需要配置一个全局的设置，他都会给每个实体类名前面添加指定的前缀，这里我们演示一下全局配置的效果

mybatis-plus:global-config:db-config:table-prefix: powershop_

1.1.3 字段映射

• 表映射说明了表名与实体类名不一致的解决方法，那么什么场景下会改变字段映射呢？

• 当数据库字段和表实体类的属性不一致时，我们可以使用 @TableField() 注解改变字段和属性的映射，让注解中的名称和表字段保持一致

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableField("username")private String name;
  }
  

• 数据库字段和表实体类的属性一致，但是字段名为关键字，不能直接用于sql查询

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableField("`desc`")private String desc;
  }
  

1.1.4 字段失效

• 当数据库中有字段不希望被查询，我们可以通过@TableField(select = false)来隐藏这个字段，那在拼接SQL语句的时候，就不会拼接这个字段

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableField(select = false)private Integer age;
  }
  

1.1.5 视图属性

• 在实际开发中，有些字段不需要数据库存储，但是却需要展示，需要展示也就是意味着实体类中需要存在这个字段，我们称这些实体类中存在但是数据库中不存在的字段，叫做视图字段

• 根据之前的经验，框架会默认将实体类中的属性作为查询字段进行拼接，那我们来思考，像这种视图字段，能够作为查询条件么，显示是不能的。因为数据库中没有这个字段，所以查询字段如果包含这个字段，SQL语句会出现问题

• 我们通过 @TableField(exist = false) 来去掉这个字段，不让他作为查询字段

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableField(exist = false)private Integer online;
  }
  

1.2 条件构造器

• 什么是条件构造器？
  • 条件构造器（Wrapper）是MyBatisPlus框架提供的一种方便的查询构建器，用于构建复杂的查询条件。
  • 它是基于Lambda表达式的，可以使用面向对象的方式构建查询条件，不需要写复杂的SQL语句，大大简化了数据库操作代码的编写。

1️⃣ 条件构造器图谱

2️⃣ 展开介绍

• Wrapper 抽象类，条件类的顶层，提供了一些获取和判断相关的方法
• AbstractWrapper 抽象类，Wrapper的子类，提供了所有的条件相关方法
• AbstractLambdaWrapper 抽象类，AbstractWrapper的子类，确定字段参数为方法引用类型
• QueryWrapper 类，AbstractWrapper的子类，如果我们需要传递String类型的字段信息，创建该对象
• LambdaQueryWrapper 类，AbstractLambdaWrapper的子类，如果我们需要传递方法引用方式的字段信息，创建该对象

3️⃣ 我们在编写代码的时候，只需要关注QueryWrapper和LambdaQueryWrapper

1.3 查询专题

1.3.1 等值查询

1️⃣ eq 等值查询

（1）使用QueryWrapper对象，构建查询条件

@Testvoid eq() {//创建我们QueryWrapper对象 [创建条件查询对象]QueryWrapper<User> userQueryWrapper = new QueryWrapper<>();//添加我们的查询条件 [此处演示的是等值查询] [设置查询条件，指定查询字段和匹配的值]userQueryWrapper.eq("name", "Jack");//调用我们的接口对象的方法 [进行条件查询]User user = userMapper.selectOne(userQueryWrapper);System.out.println(user);}

（2）使用 LambdaQueryWrapper 对象，构建查询条件

• 在构建字段时，使用方法引用的方式来选择字段，这样做可以避免字段拼写错误出现问题

@Testvoid eq2() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.eq(User::getName, "Jack");User user = userMapper.selectOne(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(user);}

• 还要考虑一种情况，我们构建的条件是从哪里来的？

  • 应该是从客户端通过请求发送过来的，由服务端接收的。
  • 在网站中一般都会有多个条件入口，用户可以选择一个或多个条件进行查询，那这个时候在请求时，我们不能确定所有的条件都是有值的，部分条件可能用户没有传值，那该条件就为null。
    • 比如在电商网站中，可以选择多个查询条件

• 那为null的条件，我们是不需要进行查询条件拼接的，否则就会出现如下情况，将为null的条件进行拼接，筛选后无法查询出结果

@Testvoid isNull() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.eq(User::getName, null);User user = userMapper.selectOne(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(user);}

• 当然我们要解决这个问题，可以先判断是否为空，根据判断结果选择是否拼接该字段，这个功能其实不需要我们写，由MybatisPlus的方法已经提供好了。

@Testvoid isNull2() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();String name = null;lambdaQueryWrapper.eq(name != null, User::getName, name);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ allEq

（1）先演示一下如何通过多个eq,构建多条件查询【这部分也可以采用链式调用】

@Testvoid allEq1() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(User::getName, "Tom");lambdaQueryWrapper.eq(User::getAge, 28);User user = userMapper.selectOne(lambdaQueryWrapper);System.out.println(user);}

（2）如果此时有多个条件需要同时判断，我们可以将这多个条件放入到Map集合中，更加的方便

@Testvoid allEq2() {//创建一个集合来保存我们的多个查询条件HashMap<String, Object> hashMap = new HashMap<>();hashMap.put("name", "Tom");//此处测试修改参数值为nullhashMap.put("age", null);//此时不能使用我们的LambdaQueryWrapper了，只能用QueryWrapperQueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.allEq(hashMap, true);User user = userMapper.selectOne(queryWrapper);System.out.println(user);}

• allEq(Map<R, V> params, boolean null2IsNull)

  • 参数params:表示传递的Map集合
  • 参数null2IsNull:表示对于为null的条件是否判断isNull

• 第二个参数设置为 false 的效果就是如果字段值为空，那么就不会拼接为查询条件
  

3️⃣ ne 不等查询

@Testvoid ne() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.ne(User::getName, "Tom");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.2 范围查询

1️⃣ gt 大于

@Testvoid gt() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.gt(User::getAge, 19);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ ge 大于等于

@Testvoid ge() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.ge(User::getAge, 18);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

3️⃣ lt 小于

@Testvoid lt() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.lt(User::getAge, 19);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

4️⃣ le 小于等于

@Testvoid le() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.le(User::getAge, 20);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

5️⃣ between 在范围内 【包括端点值】

@Testvoid between() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.between(User::getAge, 18, 21);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

6️⃣ notBetween 不在范围内

@Testvoid notBetween() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.notBetween(User::getAge, 18, 21);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.3 模糊查询

1️⃣ like 模糊查询

@Testvoid like() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.like(User::getName, "j");//全模糊匹配，只要包含JList<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ notLike 模糊查询

@Testvoid notLike() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.notLike(User::getName, "j");//全模糊匹配，只要包含JList<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

3️⃣ likeLeft 模糊查询 【以XXX结尾】

@Testvoid likeLeft() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.likeLeft(User::getName, "e");//以XX结尾List<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

4️⃣ likeRight 模糊查询【以XXX开头】

@Testvoid likeRight() {LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.likeRight(User::getName, "J");//以XX开头List<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.4 判空查询

1️⃣ isNull 是否为空

@Testvoid isNull3() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.isNull(User::getName);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ isNotNull 是否不为空

@Testvoid isNotNull() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.isNotNull(User::getName);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.5 包含查询

1️⃣ in 包含在范围内 【也可以用or实现】

@Testvoid in() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();Collections.addAll(arrayList, 18, 20, 21);lambdaQueryWrapper.in(User::getAge, arrayList);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ notIn 不包含在范围内

@Testvoid notIn() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();Collections.addAll(arrayList, 18, 20, 21);lambdaQueryWrapper.notIn(User::getAge, arrayList);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

3️⃣ inSql 包含在范围内(自己拼接SQL的形式)

• 通过自己拼接SQL的方式来完成包含查询
  • 字节写个字符串充当集合，多个元素用逗号分隔开
  • 也可以通过 inSql 实现嵌套查询，将一个查询结果作为另一个查询条件

@Testvoid inSql() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.inSql(User::getAge, "18, 20, 22");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

@Testvoid inSql2() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.inSql(User::getAge, "select age from user where age > 20");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

4️⃣ notInSql 不包含在范围内(自己拼接SQL的形式)

@Testvoid notInSql() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.notInSql(User::getAge, "18, 20, 22");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

@Testvoid notInSql2() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.notInSql(User::getAge, "select age from user where age > 20");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.6 分组查询

1️⃣ groupBy 按指定字段分组

@Testvoid groupBy() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();//分组字段，我们通过groupBy方法指定按哪个字段分组queryWrapper.groupBy("age");//查询字段，我们要查询出来哪些数据queryWrapper.select("age", "count(*) as field_count");List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(queryWrapper);System.out.println(maps);}

1.3.7 聚合查询

• 在分组查询的基础上，通过 having 来实现聚合查询
  

@Testvoid having() {QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();//分组字段queryWrapper.groupBy("age");//查询字段queryWrapper.select("age", "count(*) as field_count");//聚合筛选queryWrapper.having("field_count >= 2");List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(queryWrapper);System.out.println(maps);}

1.3.8 排序查询

1️⃣ orderByAsc 升序查询

@Testvoid orderByAsc() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.orderByAsc(User::getAge, User::getId);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ orderByDesc 降序查询

@Testvoid orderByDesc() {LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.orderByDesc(User::getAge, User::getId);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

3️⃣ orderBy 可同时指定升序降序查询

• 自己定制实现根据某些字段做升序、某些字段做降序排序
  • 多次调用 orderBy 方法
  • 第一个参数代表 如果字段值为空，是否还参与排序
  • 第二个参数代表 是否为升序排序
  • 第三个参数代表 我们选择排序的字段

@Testvoid orderBy(){LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.orderBy(false, true, User::getAge);userLambdaQueryWrapper.orderBy(true, false, User::getId);List<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

• 有一个需要注意的地方：说明我们将orderBy的第一个条件设置为 false，那么只要查询范围内有一条数据的age为空，那么就会导致 age 这个字段不参与排序

1.3.9 func查询

• 根据不同的业务情况来封装查询条件：【此处为了演示效果直接指定了boolean的类型】
  • 就是不同条件下我们的查询内容是不同的

1️⃣ 使用匿名内部类的形式 【可以简化为 Lambda 表达式的形式】

2️⃣ 下面为简化为Lambda表达式的形式

• 在上面的代码按 Alt + Enter 就会提示我们进行转换

@Testvoid func(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.func(userLambdaQueryWrapper -> {if(true){lambdaQueryWrapper.eq(User::getId, 1);}else {lambdaQueryWrapper.ne(User::getId, 1);}});List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

• 引申知识点：
  • 什么情况下， Java匿名内部类可以简化为Lambda表达式形式
    
  • 接口中的方法不都是抽象方法吗？
    

1.3.10 逻辑查询

1️⃣ and 与查询

• 我们通过链式调用，默认就是与查询

@Testvoid and(){LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();userLambdaQueryWrapper.gt(User::getAge, 18).lt(User::getAge, 22);List<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

• 也可以采用嵌套的方式实现与查询
  

@Testvoid and2(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(User::getName, "jack").and(i -> i.gt(User::getAge, 26).or().lt(User::getAge, 22));List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ or 或查询

• 链式查询直接点调用 or() 代表或查询

@Testvoid or(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.lt(User::getAge, 20).or().gt(User::getAge, 22);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

• 当然我们的或查询也支持嵌套调用
  • 我们需要注意，是先完成内部查询再完成外部查询（先满足最内层的查询条件进行筛选)

@Testvoid or2(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.eq(User::getName, "Jack").or(i -> i.gt(User::getAge, 22).lt(User::getAge, 26));//IDEA中通过 Ctrl + Alt + V 可以快速生成变量名List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

3️⃣ nested 快速构建查询

@Testvoid nested(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.nested(i -> i.eq(User::getName, "Tom").gt(User::getAge, 18));List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.11 自定义条件查询

• 通过 apply 方法可以实现自定义查询

@Testvoid apply(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();//会将这部分的内容拼接到SQL的where后面lambdaQueryWrapper.apply("id = 1");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.12 last查询

• 通过last查询可以将我们指定的查询条件拼接到我们sql语句的最后【可以实现简单的分页查询】

@Testvoid last(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();//limit用于分页，两个参数代表从第几条开始获得几条数据lambdaQueryWrapper.last("limit 0, 2");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.13 exists查询

1️⃣ exists 存在查询

• 就是根据子查询语句的结果来选择主查询的结果是否保留

@Testvoid exists(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.exists("select id from user where age = 18");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

2️⃣ notExists 不存在查询

• notExists 的作用是子查询有数据–主查询不保留，子查询没数据–主查询保留

@Testvoid notExists(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.notExists("select id from user where age = 18");List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

1.3.14 字段查询

• 通过 select 方法指定我们要查询哪些字段

@Testvoid select(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();lambdaQueryWrapper.select(User::getId, User::getName);List<User> users = userMapper.selectList(lambdaQueryWrapper);System.out.println(users);}

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高阶篇

2.1 主键策略

2.1.1 主键生成策略介绍

• 首先大家先要知道什么是主键，主键的作用就是唯一标识，我们可以通过这个唯一标识来定位到这条数据。
• 当然对于表数据中的主键，我们可以自己设计生成规则，生成主键。
• 在MybatisPlus中提供了一个注解 @TableId,该注解提供了各种的主键生成策略，我们可以通过使用该注解来对于新增的数据指定主键生成策略
• 那么在以后新增数据的时候，数据就会按照我们指定的主键生成策略来生成对应的主键。

2.1.2 AUTO策略

• 该策略为跟随数据库表的主键递增策略，前提是数据库表的主键要设置为自增

• 实体类添加注解，指定主键生成策略

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableId(type = IdType.AUTO)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
  }
  

• 测试程序:

  @Test
  void primaryKey(){User user = new User();user.setName("Mary");user.setAge(35);user.setEmail("test7@powernode.com");userMapper.insert(user);
  }
  

• 拼接的SQL语句如下
  

2.1.3 INPUT策略

• 该策略表示，必须由我们手动的插入id,否则无法添加数据

  @Data
  @AllArgsConstructor
  @NoArgsConstructor
  public class User {@TableId(type = IdType.INPUT)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
  }
  

• 由于我们不使用AUTO了，所以把自动递增去掉
  

• 这里如果我们省略不写id,会发现，无法插入数据

  @Test
  void primaryKey(){User user = new User();user.setName("Jerry");user.setAge(38);user.setEmail("test8@powernode.com");userMapper.insert(user);
  }
  

• 但是我们自己指定了id,发现可以添加成功

  @Test
  void primaryKey(){User user = new User();user.setId(8L);user.setName("Jerry");user.setAge(38);user.setEmail("test8@powernode.com");userMapper.insert(user);
  }
  

2.1.4 ASSIGN_ID策略

• 如果我们将来一张表的数据量很大，我们需要进行分表。

• 常见的分表策略有两种：

  • 水平拆分: 就是将一个大的表按照数据量进行拆分
    

  • 垂直拆分: 垂直拆分就是将一个大的表按照字段进行拆分
    

• 其实我们对于拆分后的数据，有三点需求，就拿水平拆分来说：

  • 之前的表的主键是有序的，拆分后还是有序的
  • 虽然做了表的拆分，但是每条数据还需要保证主键的唯一性
  • 主键最好不要直接暴露数据的数量，这样容易被外界知道关键信息

• 那就需要有一种算法，能够实现这三个需求，这个算法就是雪花算法

• 雪花算法是由一个64位的二进制组成的，最终就是一个Long类型的数值, 主要分为四部分存储【转为十进制是19位】

  • 1位的符号位，固定值为0
  • 41位的时间戳
  • 10位的机器码，包含5位机器id和5位服务id
  • 12位的序列号

• 使用雪花算法可以实现有序、唯一、且不直接暴露排序的数字

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
}

@Test
void primaryKey(){User user = new User();user.setName("Jerry");user.setAge(38);user.setEmail("test8@powernode.com");userMapper.insert(user);
}

我们可以在插入后发现一个19位长度的id,该id就是雪花算法生成的id,这是二级制的十进制表示形式

2.1.5 NONE策略

• NONE策略表示不指定主键生成策略，当我们没有指定主键生成策略或者主键策略为NONE的时候，他跟随的是全局策略

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {@TableId(type = IdType.NONE)private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
}

那我们来看一下他的全局策略默认是什么,全局配置中 id-type是用于配置主键生成策略的，我们可以看一下id-type的默认值

通过查看源码发现，id-type的默认值就是雪花算法

2.1.6 ASSIGN_UUID策略

• UUID（Universally Unique Identifier）全局唯一标识符，定义为一个字符串主键，采用32位数字组成，编码采用16进制，定义了在时间和空间都完全唯一的系统信息。

• UUID的编码规则：

  • 1~8位采用系统时间，在系统时间上精确到毫秒级保证时间上的唯一性；
  • 9~16位采用底层的IP地址，在服务器集群中的唯一性；
  • 17~24位采用当前对象的HashCode值，在一个内部对象上的唯一性；
  • 25~32位采用调用方法的一个随机数，在一个对象内的毫秒级的唯一性。

• 通过以上4种策略可以保证唯一性,在系统中需要用到随机数的地方都可以考虑采用UUID算法。

• 我们想要演示UUID的效果，需要改变一下表的字段类型和实体类的属性类型

  • 将数据库表的字段类型改为varchar(50)
    

将实体类的属性类型改为String,并指定主键生成策略为 IdType.ASSIGN_UUID

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {@TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)private String id;private String name;private Integer age;private String email;
}

完成数据的添加

@Test
void primaryKey(){User user = new User();user.setName("Jerry");user.setAge(38);user.setEmail("test8@powernode.com");userMapper.insert(user);
}

我们会发现，成功添加了一条数据，id为uuid类型

小结: 本章节讲解了主键生成策略，我们可以通过指定主键生成策略来生成不同的主键id,从而达到对于数据进行唯一标识的作用。

2.2 分页

• 分页操作在实际开发中非常的常见，我们在各种平台和网站中都可以看到分页的效果

  • 例如：京东商城的分页效果
    

  • 例如：百度的分页效果
    

• 在MybatisPlus中的查询语句是怎么实现的，我们可以通过两种方式实现查询语句

  • 通过MybatisPlus提供的方法来实现条件查询
  • 通过自定义SQL语句的方式来实现查询

• 接下来我们就来演示这两种分页方式如何实现

2.2.1 分页插件

• 在大部分场景下，如果我们的SQL没有这么复杂，是可以直接通过MybatisPlus提供的方法来实现查询的，在这种情况下，我们可以通过配置分页插件来实现分页效果

• 分页的本质就是需要设置一个拦截器，通过拦截器拦截了SQL，通过在SQL语句的结尾添加limit关键字，来实现分页的效果
  

接下来看一下配置的步骤

1️⃣ 通过配置类来指定一个具体数据库的分页插件，因为不同的数据库的方言不同，具体生成的分页语句也会不同，这里为Mysql数据库

@Configuration
public class MybatisPlusConfig {@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));return interceptor;}
}

2️⃣ 实现分页查询效果

@Testvoid page(){LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<User>();//当前页是第几页，每页包含多少条信息IPage<User> userPage = new Page<>(2, 3);//执行查询userMapper.selectPage(userPage, lambdaQueryWrapper);//获取分页查询信息System.out.println("数据总条数: " + userPage.getTotal());System.out.println("总页数: " + userPage.getPages());System.out.println("每页显示数: " + userPage.getSize());System.out.println("当前是第几页: " + userPage.getCurrent());System.out.println("当前页包含的信息: " + userPage.getRecords());}

2.2.2 自定义分页插件

在某些场景下，我们需要自定义SQL语句来进行查询,接下来我们来演示一下自定义SQL的分页操作

1️⃣ 在 UserMapper.xml 映射配置文件中提供查询语句

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapperPUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.powernode.mapper.UserMapper"><select id="selectByName" resultType="com.powernode.domain.User">select * from powershop_user where name = #{name}</select></mapper>

2️⃣ 在Mapper接口中提供对应的方法，方法中将IPage对象作为参数传入

@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {IPage<User> selectByName(IPage<User> page, String name);
}

3️⃣ 表数据为

4️⃣ 实现分页查询效果

@Testvoid page2(){IPage<User> userPage = new Page<>(1, 3);userMapper.selectByName(userPage, "Marry");System.out.println("当前页: " + userPage.getCurrent());System.out.println("每页显示条数: " + userPage.getSize());System.out.println("总页数: " + userPage.getPages());System.out.println("总条数: " + userPage.getTotal());System.out.println("分页数据: " + userPage.getRecords());}

小结: 这里我们学习了两种分页的配置方法，将来以后我们在进行条件查询的时候，可以使用分页的配置进行配置。

2.3 ActiveRecord模式

• ActiveRecord(活动记录，简称AR)，是一种领域模型模式，特点是一个模型类对应关系型数据库中的一个表，而模型类的一个实例对应表中的一行记录 【利用我们的实体类对象去操作数据库中的表】
• ActiveRecord 一直广受解释型动态语言（ PHP 、 Ruby 等）的喜爱，通过围绕一个数据对象进行CRUD操作
• 而 Java 作为准静态（编译型）语言，对于 ActiveRecord 往往只能感叹其优雅，所以 MP 也在 AR 道路上进行了一定的探索，仅仅需要让实体类继承 Model 类且实现主键指定方法，即可开启 AR 之旅。

那么如何使用 ActiveRecord 模式呢？

1️⃣ 让实体类继承Model类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User extends Model<User> {private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
}

• 我们可以看到，Model类中提供了一些增删改查方法，这样的话我们就可以直接使用实体类对象调用这些增删改查方法
• 简化了操作的语法，但是他的底层依然是需要UserMapper的，所以持久层接口并不能省略

测试ActiveRecord模式的增删改查

1️⃣ 添加操作

@Testvoid activeRecordAdd(){User user = new User();user.setName("LaoJiang");user.setAge(21);user.setEmail("LaoJiang@qq.com");user.insert();}

2️⃣ 删除操作

@Testvoid activeRecordDelete(){User user = new User();user.setId(1646343629209464834L);user.deleteById();}

3️⃣ 修改操作

@Testvoid activeRecordUpdate(){User user = new User();user.setId(1646342593128185857L);user.setName("雪花");user.updateById();}

4️⃣ 查询操作

@Testvoid activeRecordSelect(){User user = new User();user.setId(1L);user.selectById();}

2.3 SimpleQuery工具类

• SimpleQuery可以对selectList查询后的结果用Stream流进行了一些封装，使其可以返回一些指定结果，简洁了api的调用

1️⃣ list

演示基于字段封装集合 【在查询的同时支持Stream流的操作】

@Testvoid testList(){List<Long> ids = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getName, "Marry"), User::getId);System.out.println(ids);}

演示对于封装后的字段进行lambda操作 【获取到的数据再加工，不会修改表中的数据】

@Testvoid testList2(){List<String> list = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getName, "Marry"), User::getName, user -> Optional.of(user.getName()).map(String::toLowerCase).ifPresent(user::setName));System.out.println(list);}

2️⃣ map

演示将所有的对象以id,实体的方式封装为Map集合

@Testvoid testMap(){Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId);System.out.println(map);}

演示将单个对象以id,实体的方式封装为Map集合

@Testvoid testMap2(){//封装一条数据的Map集合Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getId, 2L), User::getId);System.out.println(map);}

演示只想要id和name组成的map

@Testvoid testMap3(){Map<Long, String> map = SimpleQuery.map(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId, User::getName);System.out.println(map);}

3️⃣ Group

@Testvoid testGroup(){Map<String, List<User>> group = SimpleQuery.group(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getName);System.out.println(group);}

小结： 在这一小节，我们演示了SimpleQuery提供的Stream流式操作的方法，通过这些操作继续为我们提供了查询方面简化的功能