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Mybatis Plus 官方文档已经很完善了,为什么还要写一个这样的文档?
- 官方文档注重知识结构的整理,没有注重学习者的学习顺序
- 官方文档中的案例注重 API 描述,比较适合学会 mybatis plus 之后,遇到问题再去翻阅。对于第一次使用 Mybatis 的初学者进行学习不是非常友好。
- 官方文档考虑的是全面完整的介绍 Mybatis Plus,我考虑的角度是:“最佳实践”。
- 世界上很多东西都符合 2 / 8 原则,本文档的目的是将: 最重要最常用的那 20% 帮你提炼出来、快速上手应用!。另外的那 80% 都是不常用的,有空自己再去官方文档里面学吧!
官网文档地址:https://mybatis.plus/guide/
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一、Spring Boot 整合 Mybatis Plus
通过 maven 坐标引入依赖
<!-- mybatis -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
<!-- mysql -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- lombok -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
application 配置数据源及日志输出级别
# 配置数据源
spring:
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: test
password: < 填上数据库访问密码 >
# 配置日志
logging:
level:
root: warn
com.zimug.boot.launch.mapper: trace
第三步:配置 Mybatis 的 Mapper 类文件的包扫描路径
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = {"com.zimug.boot.launch.mapper"})
public class BootLaunchApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(BootLaunchApplication.class, args);
}
}
二、编码构建实体和 Mapper
编写实体类 User.java
,对应的数据库表创建 SQL 在文末。
@Data //lombok 注解
public class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
}
编写 Mapper 类 UserMapper.java
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {}
三、CRUD 基础使用案例
3.1. 增加一条记录
User user = new User();
user.setName("字母哥");
user.setAge(18);
int row = userMapper.insert(user);
System.out.println("影响记录数:"+row);
System.out.println("雪花算法 id:"+user.getId());
写了上面的 java 代码,MP 将会自动的根据 java 代码构造下面的 SQL 去数据库执行。注意:主键默认采用雪花算法
# 主键自动填充了雪花算法
INSERT INTO user (id, name, age)
VALUES (?, ?, ?)
3.2. 根据主键删除一条记录
int rows = userMapper.deleteById(1170243901535006722L);
System.out.println("影响记录数:" + rows);
1170243901535006722L 是数据插入的时候根据雪花算法生成的 id
DELETE FROM user
WHERE id=?
3.3. 根据条件删除记录
// 构造条件
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","字母哥");
map.put("age",18);
// 执行删除
int rows = userMapper.deleteByMap(map);
System.out.println("影响记录数:" + rows);
DELETE FROM user
WHERE name = ?
AND age = ?
3.4. 根据主键查询一条数据
User user = userMapper.selectById(1089911557332887553L);
System.out.println(user);
SELECT id,name,age,email
FROM user
WHERE id=?
3.5. 根据 ids 批量查找数据
List<Long> ids = Arrays.asList(
1087982257332887553L,
1094590409767661570L,
1094592041087729666L
);
List<User> list = userMapper.selectBatchIds(ids);
list.forEach(System.out::println);
SELECT id,name,age,email
FROM user
WHERE id IN (? , ? , ?)
3.6. 根据指定参数查询
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
//map 的 key 指代的是 mysql 表中的列名,并非 java 实体的属性名
map.put("name", "Jone");
List<User> list = userMapper.selectByMap(map);
list.forEach(System.out::println);
SELECT id,name,age,email
FROM user
WHERE name = ?
3.7. 指定查询结果字段
1.
QueryWrapper<User> query = new QueryWrapper<>();
query.select("name", "age") // 指定查询结果字段
.in("age", Arrays.asList(30, 31, 34, 35))
.last("limit 1");
List<User> list = userMapper.selectList(query);
list.forEach(System.out::println);
SELECT name,age
FROM user
WHERE age IN (?,?,?,?)
LIMIT 1
2.
QueryWrapper<User> query = new QueryWrapper<>();
query.like("name", "J%") //like 是 MP 的条件构造器,表示 "模糊查询"
.lt("age", 40) //lt 是 MP 的条件构造器,表示 "小于" 关系
.select("name", "age");
List<Map<String, Object>> maps = userMapper.selectMaps(query);
maps.forEach(System.out::println);
SELECT name,age
FROM user
WHERE name LIKE ?
AND age < ?
3.8. 通过主键 id 修改数据
User user = new User();
user.setId(1088248199570832385L);
user.setAge(18);
user.setEmail("hadoopcn2@163.com");
int rows = userMapper.updateById(user);
System.out.println("影响记录数:" + rows);
UPDATE user
SET age=?, email=?
WHERE id=?
3.9. 根据 UpdateWrapper 自定义条件修改数据
UpdateWrapper<User> update = new UpdateWrapper<>();
update.eq("name", "Jack").eq("age", 28); //eq 是 MP 的条件构造器,表示 "等于" 关系
User user = new User();
user.setAge(29);
user.setEmail("hadoopcn2@163.com");
int rows = userMapper.update(user, update);
System.out.println("影响记录数:" + rows);
UPDATE user
SET age=?, email=?
WHERE name = ?
AND age = ?
附录 — 测试 SQL:
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)
);
其对应的数据库 Data 脚本如下:
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');
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正文完