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MyBatis-Plus 常用注解

mybatis 常用 注解 Plus
2023-06-13 09:16:11 时间

# MyBatis-Plus 常用注解

# @TableName

经过测试，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

# 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 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

# 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

//设置实体类所对应的表名
@TableName("t_user")
@Data
public class User {

    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;

}

# 结果

...
==>  Preparing: INSERT INTO t_user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
==> Parameters: 1514954860712968193(Long), 张三(String), 23(Integer), zhangsan@atschool.com(String)
<==    Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@3e1a3801]
result:1
id:1514954860712968193
2022-04-15 21:12:40.432  INFO 21548 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 21:12:40.439  INFO 21548 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

# 通过全局配置解决问题

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

#配置mybatis日志
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  #设置mybatis-plus的全局配置
  global-config:
    db-config:
      #设置实体类表的统一前缀
      table-prefix: t_

# @Tableld

经过测试，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

# 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 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

# 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

@Data
public class User {

    @TableId
    private Long uid;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;

}

# 结果

...
==>  Preparing: INSERT INTO t_user ( uid, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )
==> Parameters: 1514961328925437954(Long), 张三(String), 23(Integer), zhangsan@atschool.com(String)
<==    Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@54f4a7f0]
result:1
id:1514961328925437954
2022-04-15 21:38:22.589  INFO 23732 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 21:38:22.708  INFO 23732 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

# @TableId的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，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'，即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")

public class User {

    //将属性所对应的字段指定为主键
    //@Table注解的value属性用于指定主键的字段
    @TableId("uid")
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;

}

# @TableId的type属性

type属性用来定义主键策略

# 常用的主键策略：

值

描述

IdType.ASSIGN_ID（默认）

基于雪花算法的策略生成数据id，与数据库id是否设置自增无关

IdType.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，否则无效

  • 修改表为自动递增
ALTER TABLE t_user MODIFY uid BIGINT AUTO_INCREMENT
@Data
public class User {

    //将属性所对应的字段指定为主键
    //@Table注解的value属性用于指定主键的字段
    @TableId(value = "uid",type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;

}

# 配置全局主键策略:

#配置mybatis日志
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  #设置mybatis-plus的全局配置
  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

# 雪花算法

  • 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。

  • 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：

  • 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。

  • 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

  1. 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 的子中。
  2. 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。
  3. 优点：表分布比较均匀。
  4. 缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。

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）。

  • 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。

# @TableField

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？

# 情况1

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 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

@Data
public class User {
    
    @TableId("uid")
    private Long id;
    private String userName;
    private Integer age;
    private String email;

}
...
==>  Preparing: INSERT INTO t_user ( user_name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ? )
==> Parameters: 张三(String), 23(Integer), zhangsan@atschool.com(String)
<==    Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@7d199c68]
result:1
id:9
2022-04-15 22:54:52.711  INFO 22932 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 22:54:52.750  INFO 22932 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

# 情况2

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 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

@Data
public class User {

    @TableId("uid")
    private Long id;
    //指定属性所对应的字段名
    @TableField("user_name")
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;

}
...
==>  Preparing: INSERT INTO t_user ( user_name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ? )
==> Parameters: 张三(String), 23(Integer), zhangsan@atschool.com(String)
<==    Updates: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@63411512]
result:1
id:10
2022-04-15 22:59:14.481  INFO 24940 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 22:59:14.489  INFO 24940 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

# @TableLogic

# 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

# 实现逻辑删除

step1：数据库中创建逻辑删除状态列，设置默认值为0

step2：实体类中添加逻辑删除属性

@Data
public class User {

    @TableId("uid")
    private Long id;
    //指定属性所对应的字段名
    @TableField("user_name")
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
    @TableLogic
    private Integer isDeleted;

}

step3:测试

    @Test
    public void testDeleteBatchIds(){
        List<Long> list = Arrays.asList(1L, 2L, 3L);
        int result = userMapper.deleteBatchIds(list);
        System.out.println("result:"+result);
    }
删除变成了修改,将is_deleted属性修改为1
==>  Preparing: UPDATE t_user SET is_deleted=1 WHERE uid IN ( ? , ? , ? ) AND is_deleted=0
==> Parameters: 1(Long), 2(Long), 3(Long)
<==    Updates: 3
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@35764bef]
result:3
2022-04-15 23:09:25.702  INFO 21568 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 23:09:25.715  INFO 21568 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

查询所有

...
==>  Preparing: SELECT uid AS id,user_name AS name,age,email,is_deleted FROM t_user WHERE is_deleted=0
==> Parameters: 
<==    Columns: id, name, age, email, is_deleted
<==        Row: 6, Sandy, 21, test4@baomidou.com, 0
<==        Row: 7, Billie, 24, test5@baomidou.com, 0
<==        Row: 8, 张三, 23, zhangsan@atschool.com, 0
<==        Row: 9, 张三, 23, zhangsan@atschool.com, 0
<==        Row: 10, 张三, 23, zhangsan@atschool.com, 0
<==      Total: 5
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@35cd68d4]
User(id=6, name=Sandy, age=21, email=test4@baomidou.com, isDeleted=0)
User(id=7, name=Billie, age=24, email=test5@baomidou.com, isDeleted=0)
User(id=8, name=张三, age=23, email=zhangsan@atschool.com, isDeleted=0)
User(id=9, name=张三, age=23, email=zhangsan@atschool.com, isDeleted=0)
User(id=10, name=张三, age=23, email=zhangsan@atschool.com, isDeleted=0)
2022-04-15 23:13:51.857  INFO 21936 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2022-04-15 23:13:51.870  INFO 21936 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource       : HikariPool-1 - Shutdown completed.

Process finished with exit code 0

result

测试查询功能，被逻辑删除的数据默认不会被查询

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