mybitsplus

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MybitsPlus快速入门

mybitsPlus->基于mybits-进行了一系列的开发

1.BaseMapper类


mapper->继承该方法-这些方法名也是说的非常易懂的

2.Mybits 映射Pojo


驼峰命名法是一种命名约定，其中每个单词的首字母大写，没有空格或标点符号来分隔单词，例如：camelCase。

3.注解@TableName -表名注解


4.主键注解 @Tableid


@TableId
private Long id;
属性


5.普通字段注解@TableField

@TableField("isMarried")
private Boolean isMarried;



6.常见配置


---

mybitspro 也支持手写sql


mybitsx+mybitsplus->可以支持跳转写-具体方法就是mybits

7.条件构造器

1.构造器了解

除了新增以外，修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外，还支持更加复杂的where条件。


Wrapper关系


1.AbstractWrapper

提供了where中包含的所有条件构造方法


2.QueryWrapper

拓展了一个select方法，允许指定查询字段


3.UpdateWrapper



4.LambdaQueryWrapper

-无论是QueryWrapper还是UpdateWrapper在构造条件的时候都需要写死字段名称，会出现字符串魔法值。这在编程规范中显然是不推荐的。



自定义sql-注解


改


基于注解写sql-是mybitsplus功能

Service接口

1.Service了解

MybatisPlus不仅提供了BaseMapper，还提供了通用的Service接口及默认实现，封装了一些常用的service模板方法。

通用接口为IService，默认实现为ServiceImpl，其中封装的方法可以分为以下几类：


2.新增


3.删除


3.更新


4.查找单个


5.查询集合


6.计数


7.分页查询


Lambda





改造根据id修改用户余额的接口，要求如下

• 如果扣减后余额为0，则将用户status修改为冻结状态（2）


动态sql

mybits批量处理

IService中的lambdaUpdate方法可以非常方便的实现复杂更新业务

---也就是不需要构造条件-直接可以用lambda-进行查询

Mybits批处理

逐条插入


mybits批处理


每1000条批量插入一次

为什么mybits插入速度就快

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
//传入集合和集合大小
    
String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
获取预处理sql
    
return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}
->
public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
    Assert.isFalse(batchSize < 1, "batchSize must not be less than one");///断言语句
///三元运算
    return 
!CollectionUtils.isEmpty(list)//检查集合是否为空
 && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
        int size = list.size();
        int idxLimit = Math.min(batchSize, size);
        int i = 1;
        for (E element : list) {
            consumer.accept(sqlSession, element);
            if (i == idxLimit) {
                sqlSession.flushStatements();
                idxLimit = Math.min(idxLimit + batchSize, size);
            }
            i++;
        }
    });

executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> { ... }): 这是一个方法调用，调用了名为 executeBatch 的方法，并传递了 entityClass、log 和一个 Lambda 表达式作为参数。Lambda 表达式中的代码块将会在 executeBatch 方法内部执行。

Lambda 表达式内部的逻辑：

首先，获取集合 list 的大小，并将其存储在变量 size 中。
然后，计算循环的上限索引 idxLimit，它等于批处理大小 batchSize 和集合大小 size 中的较小值。
接着，初始化变量 i 为 1，用于追踪当前处理的元素索引。
在循环中，遍历集合 list 中的每个元素 element：
    使用 consumer.accept(sqlSession, element) 方法处理当前元素，其中 consumer 是一个函数接口，用于执行特定的操作。
    如果当前处理的索引 i 等于上限索引 idxLimit，则调用 sqlSession.flushStatements() 方法来刷新 SQL 语句，并更新上限索引 idxLimit 为下一个批次的上限索引。
    最后，增加索引变量 i 的值，进入下一轮循环。

整个 Lambda 表达式的执行结果将作为 executeBatch 方法的返回值。

}

以发现其实MybatisPlus的批处理是基于PrepareStatement的预编译模式，然后批量提交，最终在数据库执行时还是会有多条insert语句，逐条插入数据。SQL类似这样：


-------开启重新批处理

****


mybitsplus->代码生成

在使用MybatisPlus以后，基础的Mapper、Service、PO代码相对固定，重复编写也比较麻烦





MybitsPlus静态

有的时候Service之间也会相互调用，为了避免出现循环依赖问题，MybatisPlus提供一个静态工具类：Db，其中的一些静态方法与IService中方法签名基本一致，也可以帮助我们实现CRUD功能



案例

改造根据id用户查询的接口，查询用户的同时返回用户收货地址列表


逻辑删除优化


确实
比如云盘项目-就是要过滤这些条件


配置逻辑删除


查询测试


通用枚举


mybits->提供枚举类型与数据库类型自动转换


---


同时，为了使页面查询结果也是枚举格式，我们需要修改UserVO中的status属性：


0---会自动根据数字-对应正常或者冻结

json类型处理器

数据库的user表中有一个info字段，是JSON类型
而目前User实体类中却是String类型
无法快捷拿出

info的类型最好是一个Map或者实体类。

而一旦我们把info改为对象类型，就需要在写入数据库时手动转为String，

再读取数据库时-json，手动转换为对象，这会非常麻烦。

因此MybatisPlus提供了很多特殊类型字段的类型处理器，解决特殊字段类型与数据库类型转换的问题。例如处理JSON就可以使用JacksonTypeHandler处理器。


--自动将json->对象

对象->转json

分页查询

1.配置分页插件


2.分页api