MyBatis Plus详细教程

DROP TABLE IF EXISTS user;

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)
);

2.3、插入 数据

DELETE FROM user;

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');

2.6、配置(连接 数据库)

在application.yml 配置文件中添加MySQL数据库的相关配置：

# DataSource Config
spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:mysql:///mybatis_plus?userUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

在spring boot启动类中添加@Map perScan注解，扫描Mapper 文件夹：

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.wen.mybatis_plus.mapper")  //扫描mapper
public class MybatisPlusApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args);
    }

}

2.7、编码

编写实体类User.java（此处使用Lombok简化代码）

import lombok.Data;

@Data
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

编写Mapper 包下的UserMapper 接口

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.wen.mybatis_plus.pojo.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

//再对应的mapper上面实现基本的接口 BaseMapper
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    //所有的CRUD都已经完成
    //不需要像以前一样配置一大堆文件：pojo-dao（连接mybatis，配置mapper.xml文件）==>service-controller
}

注意：

要在主启动类上去扫描 mapper 包下的所有接口：@MapperScan(“com.wen.mybatis_plus.mapper“)

2.8、开始使用

添加测试类，进行功能测试：

@SpringBootTest
class MybatisPlusApplicationTests {

    //继承了BaseMapper所有的方法，可以编写自己的扩展方法
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Test
    public void testSelect(){
        System.out.println("--------selectAll method test-------");
        //查询全部用户，参数是一个Wrapper，条件构造器，先不使用为null
        List<User> userList = userMapper.selectList(null);
        userList.forEach(System.out::println);
    }

提示：

UserMapper中的selectList()方法的参数为MP内置的条件封装器Wrapper，所以不填写就是无任何条件。

控制台输出：

User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com) User(id=2, name=Jack, age=20, email=test2@baomidou.com) User(id=3, name=Tom, age=28, email=test3@baomidou.com) User(id=4, name=Sandy, age=21, email=test4@baomidou.com) User(id=5, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com)

2.9、小结

以上几个步骤就已经实现User表的CRUD功能，甚至连XML文件都不用编写，以上步骤可以看出集成MyBatis-Plus非常的简单，只需要引入starter 工程，并配置mapper 扫描路径即可。方法都是MyBatis-Plus写好的，直接引用即可。

三、配置日志

所有的SQL都是不可见的，所以在后台是希望看到SQL是怎么执行的，就必须要配置日志。

在.yml 配置文件中配置日志：

#配置日志
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

四、CRUD

4.1、插入测试

//测试插入
@Test
public void testInsert(){
    User user = new User();
    user.setName("小文");
    user.setAge(21);
    user.setEmail("2312103645@qq.com");

    int insert = userMapper.insert(user);//如果没有设置id，那么会自动生成id
    System.out.println(insert);//受影响行数
    System.out.println(user);//id会自动回填
}

数据库插入ID默认值为全局唯一ID

4.2、自定义ID生成器

在复杂分布式系统中，往往需要大量的数据和消息进行唯一标识。比如支付宝每一个账号在数据库分表后都需要有一个唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。

所以，生成的ID需要具备一下特点：

全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。
趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。

上述123对应三类不同的场景，3和4需求还是互斥的，无法使用同一个方案满足。

在这里只讲两种自动生成ID的方案UUID和SnowFlake

可以查看有哪些方法，查看源码：

在用户ID上添加@TableId注解，里面的值便是使用主键自动生成的方法

自 3.3.0 开始,默认使用雪花算法+UUID(不含中划线)

@Data
public class User {
    //对应数据库中的主键（UUID、自增id、雪花算法、redis、zookeeper）
    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}

点击 IdType查看源码看有哪些自动生成方法

/**
 * 生成ID类型枚举类
 *
 * @author hubin
 * @since 2015-11-10
 */
@Getter
public enum IdType {
    /**
     * 数据库ID自增
     * <p>该类型请确保数据库设置了 ID自增 否则无效</p>
     */
    AUTO(0),
    /**
     * 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)
     */
    NONE(1),
    /**
     * 用户输入ID
     * <p>该类型可以通过自己注册自动填充插件进行填充</p>
     */
    INPUT(2),

    /* 以下3种类型、只有当插入对象ID 为空，才自动填充。 */
    /**
     * 分配ID (主键类型为number或string）,
     * 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(雪花算法)
     *
     * @since 3.3.0
     */
    ASSIGN_ID(3),
    /**
     * 分配UUID (主键类型为 string)
     * 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(UUID.replace("-",""))
     */
    ASSIGN_UUID(4);

    private final int key;

    IdType(int key) {
        this.key = key;
    }
}

4.2.1、UUID

UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000，到目前为止业界一共有5种方式生成UUID，详情见IETF发布的UUID规范 A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace。

优点：

性能非常高：本地生成，没有网络消耗。

缺点：

没有排序，无法保证趋势递增。
UUID往往使用字符串存储，查询的效率比较低。
不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题，比如做DB主键的场景下，UUID就非常不适用：
- MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好[4]，36个字符长度的UUID不符合要求。
- 对MySQL索引不利：如果作为数据库主键，在InnoDB引擎下，UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能。

4.2.2、SnowFlake（雪花算法）

这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等，比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图（图片来自网络）所示：

41-bit的时间可以表示（1L<<41）/(1000L360024*365)=69年的时间，10-bit 机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。

核心思想：

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,。

优点：

毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点：

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

4.3、更新操作

所有的SQL都是自动配置的

//测试更新
@Test
public void testUpdate(){
    User user = new User();
    //可以通过条件自动拼接动态SQL
    user.setId(5L);
    user.setName("id:5,修改过后");
    //updateById 参数是一个对象！
    int i = userMapper.updateById(user);
    System.out.println(i);
}

注意：updateById 参数是一个对象！而不是ID

五、自动填充

5.1、什么是自动填充

在常用业务中有些属性需要配置一些默认值，MyBatis-Plus提供了实现此功能的插件,也就是自动填充功能。比如创建时间、修改时间这些操作一般都是自动化完成的，是不用去手动更新的。

5.2、自动填充方式

方式一：数据库级别（不建议使用）

1、在表中新增字段 create_time,update_time

注意：在create_time里除了没有勾选根据当前时间戳更新外其他步骤都一样！

2、在此测试插入方法，需要将实体类同步！！

private Data createTime;
private Data updateTime;

3、在此更新查看

//测试更新
@Test
public void testUpdate(){
    User user = new User();
    //可以通过条件自动拼接动态SQL
    user.setId(5l);
    user.setName("id:5,修改过后");
    user.setAge(25);
    //updateById 参数是一个对象！
    int i = userMapper.updateById(user);
    System.out.println(i);
}

4、查看时间戳是否更新

方式二：代码级别

1、删除数据库的默认值，更新操作

2、注解填充字段 @TableField(.. fill = FieldFill.INSERT) 生成器策略部分也可以配置！

//注解填充字段 @TableField(.. fill = FieldFill.INSERT) 生成器策略部分也可以配置！
@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Data createTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Data updateTime;

3、自定义实现类 MyMetaObjectHandler 处理这个注解

@Slf4j
@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
    //插入时的填充策略
    @Override
    public void insertFill(MetaObject metaObject) {
        log.info("start intsert fill ....");
        //strictInsertFill(MetaObject metaObject, String fieldName, Class<T> fieldType, E fieldVal)
        this.strictInsertFill(metaObject,"createTime", LocalDateTime.class,LocalDateTime.now());// 起始版本 3.3.0(推荐使用)
    }

    //更新时的填充策略
    @Override
    public void updateFill(MetaObject metaObject) {
        log.info("start update fill ....");
        this.strictUpdateFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now()); // 起始版本 3.3.0(推荐)
    }
}

六、乐观锁和悲观锁

6.1、什么是乐观锁

乐观锁：十分乐观，认为不会出现问题，无论干什么都不会去上锁，如果出现问题，就再次更新测试值

乐观锁是对于数据冲突保持一种乐观态度，操作数据时不会对操作的数据进行加锁（这使得多个任务可以并行的对数据进行操作），只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突(一般实现方式是通过加版本号然后进行版本号的对比方式实现);

特点：乐观锁是一种并发类型的锁，其本身不对数据进行加锁而是通过业务实现锁的功能，不对数据进行加锁就意味着允许多个请求同时访问数据，同时也省掉了对数据加锁和解锁的过程，这种方式因为节省了悲观锁加锁的操作，所以可以一定程度的的提高操作的性能，不过在并发非常高的情况下，会导致大量的请求冲突，冲突导致大部分操作无功而返而浪费资源，所以在高并发的场景下，乐观锁的性能却反而不如悲观锁。

6.2、什么是悲观锁

悲观锁：十分悲观，认为总是出现问题，无论干什么都会上锁，再去操作

悲观锁是基于一种悲观的态度类来防止一切数据冲突，它是以一种预防的姿态在修改数据之前把数据锁住，然后再对数据进行读写，在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作，直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁，然后才可以对数据进行操作，一般数据库本身锁的机制都是基于悲观锁的机制实现的;

特点：可以完全保证数据的独占性和正确性，因为每次请求都会先对数据进行加锁，然后进行数据操作，最后再解锁，而加锁释放锁的过程会造成消耗，所以性能不高;

6.3、配置乐观锁

本文主要讲解乐观锁机制

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 = newVers ion where version = oldVers ion
如果version不对，就更新失败

当要更新一条记录时，是希望这条记录没有被更新的

-- 乐观锁：1、先查询，获取版本号 version=1
-- A线程
update user name = "tian" ,version = version +1
where id = 2 and version = 1
-- 如果B线程抢先完成，这个时候version=2，就会导致A线程修改失败
-- B线程
update user name = "tian" ,version = version +1
where id = 2 and version = 1

测试MP的乐观锁插件

6.3.1、数据库中添加version字段

添加完成后查看是否更改完成

6.3.2、同步 实体类

记得在实体类上加上@Version注解

@Version    //乐观锁version注解
private Integer version;

6.3.3、配置插件

spring xml 方式：

<bean class="com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor" id="optimisticLockerInnerInterceptor"/>

<bean id="mybatisPlusInterceptor" class="com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor">
    <property name="interceptors">
        <list>
            <ref bean="optimisticLockerInnerInterceptor"/>
        </list>
    </property>
</bean>

这里讲解的是springboot的注解方式

spring boot 的注解方式

@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
    MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
    interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
    return interceptor;
}

首先创建配置类文件 config，在该文件下创建配置类MyBatisPlusConfig，该类需要添加三个注解：

@Configuration  //配置类
@MapperScan("com.wen.mybatis_plus.mapper")  //扫描mapper
@EnableTransactionManagement    //自动管理事务，默认是开启的

@MapperScan()是将原先MybatisPlusAppli cation中的扫描换到这里的,所以MybatisPlusAppli cation中就不需要@MapperScan()，在该配置类里添加@MapperScan()即可

创建完MyBatisPlusConfig类并添加完注解后，就可以将上面的组件的注解方式填入进来

@Configuration  //配置类
@MapperScan("com.wen.mybatis_plus.mapper")  //扫描mapper
@EnableTransactionManagement
public class MyBatisPlusConfig {
    //注册乐观锁插件
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
        return interceptor;
    }
}

此时乐观锁就已经配置完成了！

6.3.4、测试乐观锁

在测试类中分别对成功与失败进行测试

测试成功：

//测试成功的乐观锁
@Test
void testOptimisticLocker_success() {
    //1.查询用户信息
    User user = userMapper.selectById(1l);
    //2.修改用户信息
    user.setName("tian");
    user.setAge(21);
    //3.执行更新操作
    userMapper.updateById(user);
}

结果如下：

测试失败：

模拟多线程的方式执行插队操作

@Test
void testOptimisticLocker_failure() {
    //模拟多线程实现插队效果
    //线程1
    User user = userMapper.selectById(1l);
    user.setName("tian");
    user.setAge(21);
    //线程2
    User user2 = userMapper.selectById(1l);
    user2.setName("xiaotian");
    user2.setAge(19);
    userMapper.updateById(user2);   //在这里插队

    userMapper.updateById(user);    //如果没有乐观锁就会覆盖插队线程的值
}

查看控制台输出：

从数据库看结果：

七、增删 改查

7.1、查询操作

1.通过Id查询用户

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

结果：

2.批量查询

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

批量查询通过selectBatchIds方法，方法内放入的是集合，可以通过源码看

selectBatchIds方法源码：

/**
 * 查询（根据ID 批量查询）
 *
 * @param idList 主键ID列表(不能为 null 以及 empty)
 */
List<T> selectBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION) Collection<? extends Serializable> idList);

可以看到参数是Collection也就是集合，这里使用的是Arrays集合

结果：

3.条件查询

通过自定义条件查询

//条件查询
@Test
public void selectByMap(){
    HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();
    //自定义查询
    map.put("name","小文");
    map.put("age",20);
    List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
    users.forEach(System.out::println);
}

可以看出，map类的参数（字段名，参数）会被MySQLPlus自动组合成查询条件

7.2、分页查询

原始的limit进行分页
pageHelper第三方插件
MyBatisPlus内置分页插件

支持数据库：

mysql，oracle，db2，h2，hsql，sqlite，postgresql，sql server，Phoenix，Gauss ，clickhouse，Sybase，OceanBase，Firebird，cubrid，goldiloc ks，csiidb
达梦数据库，虚谷数据库，人大金仓数据库，南大通用(华库)数据库，南大通用数据库，神通数据库，瀚高数据库

属性介绍

属性名	类型	默认值	描述
overflow	boolean	false	溢出总页数后是否进行处理(默认不处理)
maxLimit	Long		单页分页条数限制(默认无限制)
dbType	DbType		数据库类型(根据类型获取应使用的分页方言)
dialect	IDialect		方言实现类

建议单一数据库类型的均设置 dbType

如何使用MyBatisPlus内页插件？

1、配置拦截器组件即可

/**
 * 注册插件
 */
@Bean
public MybatisPlusInterceptor paginationInterceptor() {

    MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
    // 添加分页插件
    PaginationInnerInterceptor pageInterceptor = new PaginationInnerInterceptor();
    // 设置请求的页面大于最大页后操作，true调回到首页，false继续请求。默认false
    pageInterceptor.setOverflow(false);
    // 单页分页条数限制，默认无限制
    pageInterceptor.setMaxLimit(500L);
    // 设置数据库类型
    pageInterceptor.setDbType(DbType.MYSQL);

    interceptor.addInnerInterceptor(pageInterceptor);
    return interceptor;
}

2、分页组件测试

//测试MybatisPlus分页插件
@Test
public void testMybatisPlus_Page(){
    // 两个参数：current的值默认是1，从1开始，不是0。size是每一页的条数。
    Page<User> page = new Page<>(1, 4);
    userMapper.selectPage(page,null);
    page.getRecords().forEach(System.out::println);
}

结果分析：

查询第二页试试看

除此之外，Page 的方法还有很多比如：

//page的其他方法
System.out.println("当前页：" + page.getCurrent());
System.out.println("总页数：" + page.getPages());
System.out.println("记录数：" + page.getTotal());
System.out.println("是否有上一页：" + page.hasPrevious());
System.out.println("是否有下一页：" + page.hasNext());

结果：

7.3、删除操作

跟查询操作相似，就不详细讲解，直接上代码了

//测试删除
@Test
public void testDeleteById(){
    userMapper.deleteById(4L);
}

//批量删除
@Test
public void testDeleteBatchId(){
    userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(1L,2L));
}

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

7.4、逻辑 删除

物理删除：从数据库中直接删除

逻辑删除：在数据库中没有被删除，而是通过一个变量来让它失效。 deleted=0 ==》deleted=1

管理员可以查看被删除的记录，防止数据丢失，相当于回收站。

测试：

1、在数据表中增加一个deleted字段

2、同步实体类，在实体类上加上@TableLogic 注解

@TableLogic //逻辑删除
private Integer deleted;

3、配置application.yml 文件

#配置日志
mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-field: flag # 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置步骤2)
      logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1)
      logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)

4、测试

在这里直接使用之前的delete测试

//测试删除
@Test
public void testDeleteById(){
    userMapper.deleteById(4L);
}

查看日志输出可以看到，delete的语句以经发生了更改

实质上就是update（修改）语句，将deleted字段从1修改为0

5、对Id为4的用户进行查询

//测试查询
@Test
public void testSelectById(){
    User user = userMapper.selectById(4L);
    System.out.println(user);
}

查看日志输出可以看到，seletc的语句以经发生了更改

增加了deleted的判断语句，判断deleted是否为1，为1则能搜索，0则不能

6、小结

只对自动注入的SQL有效：

插入: 不作限制
查找: 追加 where 条件过滤掉已删除数据,且使用 wrapper.entity 生成的 where 条件会忽略该字段
更新: 追加 where 条件防止更新到已删除数据,且使用 wrapper.entity 生成的 where 条件会忽略该字段
删除: 转变为更新

比如：

删除语句转化为：update user set deleted=1 where id = 1 and deleted=0

查找语句转化为：select id,name,deleted from user where deleted=0

注意事项：

逻辑删除是为了方便数据恢复和保护数据本身价值等等的一种方案，但实际就是删除。

如果你需要频繁查出来看就不应使用逻辑删除，而是以一个状态去表示。

八、执行SQL分析 打印

可输出 SQL 语句以及其执⾏时间，建议开发测试时启⽤该功能，能快速揪出慢查询

注意：PerformanceInterceptor在3.2.0被移除了，如果想进⾏性能分析，⽤第三⽅的，官⽅这样写的“该插件 3.2.0 以上版本移除推荐使⽤第三⽅扩展执⾏SQL分析打印功能”。也就是p6spy。

使用步骤：

8.1、p6spy 依赖引入

Maven:

<dependency>
  <groupId>p6spy</groupId>
  <artifactId>p6spy</artifactId>
  <version>最新版本</version> <!--这里用的是>3.9.1版本-->
</dependency>

8.2、application.yml配置

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
    url: jdbc:p6spy:h2:mem:test
    ...

注意： driver-class-name 为 p6spy 提供的驱动类 url 前缀为 jdbc:p6spy 跟着冒号为对应数据库连接地址

实际配置为：

spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
    url: jdbc:p6spy:mysql:///mybatis_plus?userUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8

8.3、spy.properties配置

#3.2.1以上使用
modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
#3.2.1以下使用或者不配置
#modulelist=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
# 自定义日志打印
logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger
#日志输出到控制台
appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger
# 使用日志系统记录 sql
#appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger
# 设置 p6spy driver 代理
deregisterdrivers=true
# 取消JDBC URL前缀
useprefix=true
# 配置记录 Log 例外,可去掉的结果集有error,info,batch,debug,statement,commit,rollback,result,resultset.
excludecategories=info,debug,result,commit,resultset
# 日期格式
dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
# 实际驱动可多个
#driverlist=org.h2.Driver
# 是否开启慢SQL记录
outagedetection=true
# 慢SQL记录标准 2 秒
outagedetectioninterval=2

8.4、测试

这里使用之前的分页查询来测试一下

//测试MybatisPlus分页插件
@Test
public void testMybatisPlus_Page(){
    // 两个参数：current的值默认是1，从1开始，不是0。size是每一页的条数。
    Page<User> page = new Page<>(2, 4);
    userMapper.selectPage(page,null);
    page.getRecords().forEach(System.out::println);
    //page的其他方法
    System.out.println("当前页：" + page.getCurrent());
    System.out.println("总页数：" + page.getPages());
    System.out.println("记录数：" + page.getTotal());
    System.out.println("是否有上一页：" + page.hasPrevious());
    System.out.println("是否有下一页：" + page.hasNext());
}

查看日志输出

因为在配置文件中设置了慢SQL的检查，为2s，所以这里的查询可以通过

但是只要超过了时长就会抛出异常

九、条件构造器

Wrapper，可以通过其构造复杂的SQL

注意：

1、耦合性高

2、传输wrapper相当于conroller用map接收值，后期维护极为困难

所以这里只是采取少量代码进行演示

9.1、代码演示

1、查询name、邮箱不为空且年龄大于等于20的用户

@Test
void WrapperTest(){
    //查询name、邮箱不为空且年龄大于等于20的用户
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper
            .isNotNull("name")
            .isNotNull("email")
            .ge("age",12);
    userMapper.selectList(wrapper).forEach(System.out::println);
}

2、查询姓名为小文的用户

@Test
void WrapperTest2(){
    //查询姓名为小文的用户
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.eq("name","小文");    //equals
    User user = userMapper.selectOne(wrapper); 
    System.out.println(user);
}

注意：

查询一个数据出现多个结果就使用List或map

3、查询年龄在19-23之间的用户

@Test
void WrapperTest3(){
    //查询年龄在19-23之间的用户
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.between("age", 19, 23);
    Long count = userMapper.selectCount(wrapper);//查询结果数
    System.out.println(count);
}

4、查询年龄在19-23之间的用户

@Test
void WrapperTest3(){
    //查询年龄在19-23之间的用户
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.between("age", 19, 23);
    Long count = userMapper.selectCount(wrapper);//查询结果数
    System.out.println(count);
}

这里的方法取值范围是左开右闭！

5、模糊查询

@Test
void WrapperTest4(){
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper
            .notLike("name","a")    //查询姓名中不包含a的用户
            .likeRight("email","t");   //左和右是代表%的位置 两边都要匹配则为%e%，这里是email以t开头的 t%
    List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(wrapper);
    maps.forEach(System.out::println);
}

6、联表查询

//联表查询
@Test
void WrapperTest5(){
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.inSql("id","select id from user where id < 4");
    List<Object> objects = userMapper.selectObjs(wrapper);
    objects.forEach(System.out::println);
}

7、通过ID进行排序

@Test
void WrapperTest6(){
    //通过ID进行排序
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
    wrapper.orderByAsc("id");   //通过id升序
    List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

十、代码自动生成器

MybatisPlus看官方文档即可，这里讲一个Idea插件Easy Code代码生成器

10.1、EasyCode

EasyCode是基于IntelliJ IDEA Ultimate版开发的一个代码生成插件，主要通过自定义模板（基于 velocity）来生成各种你想要的代码。通常用于生成Entity、Dao、Service、Controller。如果你动手能力强还可以用于生成HTML、JS、PHP等代码。理论上来说只要是与数据有关的代码都是可以生成的。

支持的数据库类型：