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天津市武清区建设银行网站/湖南百度推广公司

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天津市武清区建设银行网站,湖南百度推广公司,手机网站制作多少钱,山西建站便宜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！
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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, 'test1@baomidou.com'),
(2, 'Jack', 20, 'test2@baomidou.com'),
(3, 'Tom', 28, 'test3@baomidou.com'),
(4, 'Sandy', 21, 'test4@baomidou.com'),
(5, 'Billie', 24, 'test5@baomidou.com');

最后在Navicat中结果呈：
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述
settings中将group，artifact，type，Java Version，name换成自己需要的

2、引入依赖

在pom.xml文件中引入依赖

<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><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><!--mybatis-plus--><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.3.1</version></dependency><!--mysql运行时依赖--><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><!--lombok用来简化实体类--><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</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：

（1）spring boot 2.0（内置jdbc5驱动）

#mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mp_practice?characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.datasource.username=你的username
spring.datasource.password=你的password

（2）spring boot 2.1及以上（内置jdbc8驱动）

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mp_practice?serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=你的username
spring.datasource.password=你的password

注意：
1、这里的 url 使用了 ?serverTimezone=GMT%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 ‘ÖÐ¹ú±ê×¼Ê±¼ä’ 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;
}

在这里插入图片描述

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 BaseMapper<User> {
}

5、测试

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

此时红色波浪线消失（强迫症狂喜）

在这里插入图片描述

编写测试方法：

    @Testvoid testSelectList(){List<User> users = userMapper.selectList(null);users.forEach(System.out::println);}

控制台打印出如下内容，查询成功
在这里插入图片描述

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("1008611@qq.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 在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
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：

（1）join 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。
在这里插入图片描述

（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）。
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）。

在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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-type=auto

03、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("1008611@qq.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100+50=150元存入了数据库；小王将商品减了30元，并将100-30=70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;
}

（4）Mapper

package com.atguigu.mybatis_plus.mapper;
@Repository
public interface ProductMapper extends BaseMapper<Product> {}

（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 id=1
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 price=price+50, version=version+ 1 WHERE id=1 AND version=1

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(){List<User> 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(){HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("name","xubanxian");map.put("age",18);List<User> 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Page<User> page = new Page<>(1, 5);//queryWrapper，条件构造器Page<User> pageParam = userMapper.selectPage(page, null);List<User> 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//Page<User> page = new Page<>(1, 5);//QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();//queryWrapper.select("name", "age");//Page<User> pageParam = userMapper.selectPage(page, queryWrapper);////pageParam.getRecords().forEach(System.out::println);//条件构造器QueryWrapper<User> 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Page<Map<String,Object>> page = new Page<>(1, 5);//queryWrapper，条件构造器Page<Map<String, Object>> pageParam = userMapper.selectMapsPage(page, userQueryWrapper);List<Map<String, 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(){HashMap<String, 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-value=1
#未被删除时为0
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0

（4）测试

逻辑删除的本质是对delete进行修改，语句为：
UPDATE user SET deleted=1 WHERE id=? AND deleted=0

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：

在这里插入图片描述

（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 deleted=0

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

控制台运行结果如下：

在这里插入图片描述

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：

在最刚开始时候在这里插入图片描述 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，

在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述

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(){QueryWrapper<User> 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(){QueryWrapper<User> 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);}

sql：SELECT id,name,age,email,create_time,update_time,deleted FROM user WHERE deleted=0 AND (name = ?)

结果：
在这里插入图片描述

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(){QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.between("age",10,30);List<User> 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);}

sql：SELECT COUNT( 1 ) FROM user WHERE deleted=0 AND (age BETWEEN ? AND ?)

结果：
在这里插入图片描述

4、like、notLike、likeLeft、likeRight

selectMaps()返回Map集合列表，通常配合select()使用

    @Testpublic void testSelectMaps(){QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();queryWrapper.select("name","age").like("name","e").likeRight("email","t");List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(queryWrapper);maps.forEach(System.out::println);}

sql: SELECT name,age FROM user WHERE deleted=0 AND (name LIKE ? AND email LIKE ?)
Parameters: %e%(String), t%(String)

结果：
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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！