测试环境在上一篇MyBatis-Plus概述中搭建完成！

Mapper CRUD 接口

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Insert

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Delete

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Update

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Select

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配置日志

我们现在所有的sql现在是不可见的，我们希望知道它是怎么执行的，所以我们必须要看日志。配置配置文件开启日志输出。

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# 配置日志 控制台输出
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

查看测试查询全部效果

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插入操作

userMapper.insert();参数是实体类对象

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// 测试插入
   @Test
   void testInsert() {
       User user = new User();
       user.setName("kylin");
       user.setAge(3);
       user.setEmail("zhang171346168@qq.com");
       int result = userMapper.insert(user);//id会自动生成全局唯一id
       System.out.println(result);
   }

运行测试

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发现自动帮我们生成一个全局唯一主键ID值！

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主键生成策略

由上可知，当我们不配主键ID时，MyBatisPlus会帮我们自动生成一个全局唯一的主键值。哪它是按什么思路生成的呢？我们能配置主键生成策略吗？答案是可以的。

我们可以通过在实体类上的@TableId进行配置生成策略

值 描述
AUTO 数据库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 insert前自行set主键值
ASSIGN_ID 分配ID(主键类型为Number(Long和Integer)或String)(since 3.3.0),使用接口IdentifierGenerator的方法nextId(默认实现类为DefaultIdentifierGenerator雪花算法)
ASSIGN_UUID 分配UUID,主键类型为String(since 3.3.0),使用接口IdentifierGenerator的方法nextUUID(默认default方法)
ID_WORKER 分布式全局唯一ID 长整型类型(please use ASSIGN_ID)
UUID 32位UUID字符串(please use ASSIGN_UUID)
ID_WORKER_STR 分布式全局唯一ID 字符串类型(please use ASSIGN_ID)

默认值为ID_WORKER 全局唯一id。也就是上文生成的。(MyBatisPlus新版发生改变例如3.3.1)

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其采用的算法是雪花算法

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为 毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），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），最后还有一个符号位，永远是0。可以保证几乎全球唯 一！

主键自增

以配置主键自增为例。

1.首先我们要在实体类主键字段上加上@TableId(type = IdType.AUTO)

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2.主键自增需要修改数据库字段为自增

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3.再次测试插入

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此时的ID值则在原来去基础上自增1.其他主键策略修改type值就可以了。

更新操作

userMapper.updateById();注意参数是实体类对象，通过id作为条件进行更新

测试之前将主键生成策略改为input手动输入

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编写测试

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@Test
  void testUpdate() {
      User user = new User();
      user.setId(5L);
      user.setName("kylin");
      user.setAge(12);
      user.setEmail("zhang171346168@qq.com");
      int i = userMapper.updateById(user);
      System.out.println(i);
  }

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自动填充

创建时间、修改时间！这些个操作一遍都是自动化完成的，我们不希望手动更新！

阿里巴巴开发手册：所有的数据库表：gmt_create、gmt_modified几乎所有的表都要配置上！而且需 要自动化！

方式一：数据库级别（工作中不允许你修改数据库）

1、在表中新增字段 create_time, update_time

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2.再次测试插入方法前，我们需要先把实体类的属性与字段同步！

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MyBatisPlus是默认开启驼峰命名的。也就是实体类中属性createTime对应字段create_time。如果数据库中为create_time为createTime则会出现映射错误。

如果出现上面这种情况则需要配置MyBatisPlus的配置文件。关闭驼峰命名

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mybatis-plus.configuration.map-underscore-to-camel-case=false

测试插入方法

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3.插入成功后查看数据库

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发现数据库中已经更新了创建时间和更新时间。

注意：SpringBoot配置数据库时时区为UTC会造成写入数据库时与中国北京时间相差8小时。这时候我们就要修改时区为serverTimezone=GMT%2B8

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方式二：代码级别

1.删除数据库的默认值、更新操作!(navicat中把这两栏删掉，再重新创建)

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2.实体类字段属性上需要增加注解@TableField根据实际情况。updateTime应在对其进行任何操作时都要更新时间。所以要在插入和更新时都更新改字段。

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3.编写处理器来处理这个注解,在handle包下创建一个MyMetaObjectHandler 类实现 MetaObjectHandler接口，重写方法。

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4、测试插入

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5.测试更新

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查看数据库发现改用户的更新时间发生改变。成功！

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乐观锁

乐观锁 : 故名思意十分乐观，它总是认为不会出现问题，无论干什么不去上锁！如果出现了问题， 再次更新值测试。

悲观锁：故名思意十分悲观，它总是认为总是出现问题，无论干什么都会上锁！再去操作！

乐观锁实现方式

  • 取出记录时，获取当前 version
  • 更新时，带上这个version
  • 执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
  • 如果version不对，就更新失败

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乐观锁插件测试

1.给数据库中增加version字段！

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2.我们实体类加对应的字段。使用@Version注解

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3.编写MybatisPlus配置类，注册组件。

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//@MapperScan("com.kylin.mapper")//扫描mapper文件夹
@EnableTransactionManagement//自动管理事务
@Configuration//配置类
public class MybatisPlusConfig {

    //注册乐观锁插件
    @Bean
    public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {
        return new OptimisticLockerInterceptor();
    }
}

4.测试一下

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//测试乐观锁
@Test
void testOptimisticLocker() {
    //1.查询用户信息
    User user = userMapper.selectById(1L);
    //2.修改用户信息
    user.setName("kylin");
    user.setEmail("zhang171346168@qq.com");
    //3.执行更新操作
    int i = userMapper.updateById(user);
    System.out.println(i);
}

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正常更新~

5.模拟另一个线程执行了插队操作测试

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//测试乐观锁失败~多线程下
 @Test
 void testOptimisticLocker2() {
     //线程1
     User user = userMapper.selectById(1L);
     user.setName("kylin111");
     user.setEmail("zhang171346168@qq.com");

     //模拟另一个线程执行了插队操作
     User user2 = userMapper.selectById(1L);
     user2.setName("kylin222");
     user2.setEmail("zhang171346168@qq.com");
     //执行更新操作
     userMapper.updateById(user2);
     userMapper.updateById(user);//如果没有乐观锁就会覆盖插队线程的值
 }

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查询操作

userMapper.selectById()

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@Test
void testSelectById(){
    User user = userMapper.selectById(1L);
    System.out.println(user);
}

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批量查询userMapper.selectBatchIds()

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//测试批量查询
  @Test
  void testSelectByBatchId(){
      List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1,2,3));
      users.forEach(System.out::println);
  }

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按条件查询之一 通过mapuserMapper.selectByMap()

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//测试条件查询之一 通过map
@Test
void testSelectByBatchIds(){
    HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();

    //自定义查询
    map.put("name","kylin");
    map.put("age",3);

    List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
    users.forEach(System.out::println);
}

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分页查询

进行分页查询可以使用原始的limit进行分页，或者使用pageHelper第三方插件。而MaBatisPlus也内置了分页插件。

1.在MybatisPlus的配置类中注册拦截器组件

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//注册分页插件
   @Bean
   public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
       return new PaginationInterceptor();
   }

2.测试。直接使用Page对象即可！ userMapper.selectPage(page,null);//条件表达式为空

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//测试分页查询
  @Test
  void testPage(){
      //参数一：当前页 参数二：页面大小
      Page<User> page = new Page<>(2,5);
      userMapper.selectPage(page,null);//条件表达式为空
      page.getRecords().forEach(System.out::println);
  }

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删除操作

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根据 id 删除记录userMapper.deleteById()

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//测试删除。根据id删除
@Test
void testDeleteById(){
    userMapper.deleteById(1251338727926538241L);
}

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通过id批量删除userMapper.deleteBatchIds()

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//通过id批量删除
@Test
void testDeleteBatchId(){
  userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1251338727926538242L,1251338727926538243L));
}

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通过map删除userMapper.deleteByMap()

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//通过map删除
@Test
void testDeleteMap(){
    HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();
    map.put("name","kylin222");
    userMapper.deleteByMap(map);
}

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逻辑删除

物理删除 ：从数据库中直接移除

逻辑删除 ：再数据库中没有被移除，而是通过一个变量来让他失效！ deleted = 0 => deleted = 1

应用场景：管理员可以查看被删除的记录！防止数据的丢失，类似于回收站！

1.在数据表中增加一个 deleted 字段

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2.实体类中增加属性。通过@TableLogic

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3.在MybatisPlus配置类中注册逻辑删除。3.1.1不用注册Bean

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//逻辑删除组件
@Bean
public ISqlInjector sqlInjector() {
    return new LogicSqlInjector();
}

4.在SpringBoot配置文件中配置逻辑删除的默认值

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#配置逻辑删除 默认为0 逻辑删除后为1
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value=1
mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value=0

5.通过删除操作进行测试

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在使用查询全部操作，看看是否能查询到此条记录。

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性能分析插件

我们在平时的开发中，会遇到一些慢sql。druid数据源也是有性能分析的。

作用：性能分析拦截器，用于输出每条 SQL 语句及其执行时间 MP也提供性能分析插件，如果超过这个时间就停止运行！

性能分析是需要消耗系统性能的，所以设置当处于开发环境dev，和测试环境test中开启。

1.配置MyBatis配置类注册插件

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2.测试。为了展示效果设置了sql语句运行超过1毫米就不执行。随便点击一个测试

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使用性能分析插件能帮我们直观的展示Sql语句运行的效率~