MyBatis-Plus学习笔记总结

一、查询

构造器分为QueryWrapper和LambdaQueryWrapper

创建实体类User

package com.system.mybatisplus.model;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.io.Serializable;

@TableName("user") // 指定表名,如果表名和类名一致，可以省略
@Data // 使用Lombok简化开发
public class User implements Serializable { // 实现序列化接口
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    @TableField("name") // 指定表字段名，如果字段名和属性名一致，可以省略
    private String name;
    // @TableField(select = false) // select = false 表示查询时不查询该字段
    private Integer age;
    private String email;
    @TableField(exist = false) // exist = false 表示该字段不是数据库字段，但是可以使用
    private Boolean isOnline;
}

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编写mapper接口UserMapper

package com.system.mybatisplus.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.system.mybatisplus.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

@Mapper // 此注解用于标记这是一个mybatis的mapper类，否则会报错，因为没有加@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {// 继承BaseMapper
    // 根据名称查询
    User selectByName(@Param("name") String name);
}
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编写service及其实现类

package com.system.mybatisplus.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.system.mybatisplus.model.User;
// 需要继承IService
public interface UserService extends IService<User> {

}
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package com.system.mybatisplus.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.system.mybatisplus.mapper.UserMapper;
import com.system.mybatisplus.model.User;
import com.system.mybatisplus.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service // 此注解用于标记这是一个service类，否则会报错，因为没有加@Service
// 此处继承ServiceImpl（ServiceImpl实现了IService接口），同时实现UserService接口
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
}
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1、等值查询

查询条件必须完全匹配才行，可以拼接多个eq

	@Test
    void testEq() {
        // 1、创建条件构造器
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        // 2、设置条件，指定字段名和字段值
        wrapper.eq("name", "jone");
        // 3、执行查询，使用selectOne方法，查询结果只能有一条，否则报错，如果查询结果有多条，使用selectList方法
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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	@Test
    void testEq() {
        // 简写
        System.out.println(userMapper.selectList(new QueryWrapper<User>().eq("name", "jone")));
    }
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相当于执行了如下SQL

SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name = ?)
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可以使用LambdaQueryWrapper

LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getName, "jone"); // 等价于wrapper.eq("name", "jone"); 但是这样写更安全，因为不会出现字段名写错的情况
System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
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同时多个查询条件，必须同时满足才行

    @Test
    void testEq() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getName, "jone").eq(User::getAge, 19); // 相当于并列条件
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name = ? AND age = ?)
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空值null的判断与处理

当某个查询条件值为空时，不参与拼接

一般用于多条件查询中

 @Test
    void testNull() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        String name = "jone";
        // 查询条件是否为null的判断
        wrapper.eq(name != null, User::getName, name); // 如果name不为空，就加入条件，否则不加入条件
        System.out.println(userMapper.selectOne(wrapper));
    }
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多条件查询也可以使用allEq

使用HashMap存储查询条件，就没法使用LambdaQueryWrapper

 @Test
    void testAllEq() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("name", "jone");
        map.put("age", 19);
        wrapper.allEq(map, false); // 等价于wrapper.eq("name", "jone").eq("age", 19); 如果第二个参数为false，表示如果map中有null值，就不加入条件
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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除了eq，还有ne，即不等值查询

@Test
    void testNe() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.ne("name", "jone"); // 不等于
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name <> ?)  <> 不等于
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2、范围查询

1. gt 大于

@Test
    void testGt() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.gt("age", 20); // 大于，适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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2. ge 大于等于

    @Test
    void testGe() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.ge("age", 20); // 大于等于，适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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3. lt 小于

 @Test
    void testLt() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.lt("age", 20); // 小于，适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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4. le 小于等于

 @Test
    void testLe() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.le("age", 20); // 小于等于，适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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5. between

    @Test
    void testBetween() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.between(User::getAge, 18, 20); // 适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段, 包含18和20
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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6. notBetween

    @Test
    void testNotBetween() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.notBetween(User::getAge, 18, 20); // 适用于数据类型为数字的字段和日期类型的字段, 不包含18和20
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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3、模糊查询

1. like

@Test
    void testLike() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.like(User::getName, "j"); // 模糊查询
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name LIKE %j%)
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2. notLike

查询名称中不含 j的，不区分大小写

@Test
    void testLike() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.notLike(User::getName, "j"); // 模糊查询
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (name NOT LIKE %j%)
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3. likeLeft

区分大小写

    @Test
    void testLikeLeft() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.likeLeft(User::getName, "j"); // 左模糊查询, 等价于wrapper.like(User::getName, "%j")
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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4. likeRight

@Test
    void testLikeRight() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // 查找名字以j开头的用户，区分大小写
        wrapper.likeRight(User::getName, "j"); // 右模糊查询, 等价于wrapper.like(User::getName, "j%")
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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4、判空查询

1. isNull

    @Test
    void testIsNull() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.isNull(User::getEmail); // 查找email为null的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (email IS NULL)
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2. isNotNull

    @Test
    void testIsNull() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.isNotNull(User::getEmail); // 查找email不为null的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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5、包含查询

1. in

    @Test
    void testIn() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.in(User::getAge, Arrays.asList(18,19,20)); // 查找年龄为18,19,20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (age IN (?,?,?))
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2. notIn

    @Test
    void testNotIn() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.notIn(User::getAge, Arrays.asList(18,19,20)); // 查找年龄不为18,19,20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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3. inSql

可以编写嵌套查询

    @Test
    void testInSql() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.inSql(User::getId, "select id from user where id < 3"); // 查找id小于3的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id IN (select id from user where id < 3))
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4. notInSql

    @Test
    void testNotInSql() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.notInSql(User::getId, "select id from user where id < 3"); // 查找id不小于3的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id NOT IN (select id from user where id < 3))
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6、分组查询

使用groupBy分组

    @Test
    void testGroupBy() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.groupBy("age"); // 按照年龄分组
        // 这里使用字符串的方式，所以只能使用QueryWrapper，不能使用LambdaQueryWrapper
        wrapper.select("age, count(*) as count"); // 查询年龄和年龄的数量
        System.out.println(userMapper.selectMaps(wrapper)); // 返回类型为List>
    }
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SELECT age, count(*) as count FROM user GROUP BY age
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7、聚合查询

在6的基础上，过滤出count大于等于2的数据，就需要使用having过滤

先分组，再查询，最后过滤

    @Test
    void testHaving() {
        QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.groupBy("age"); // 按照年龄分组
        wrapper.select("age, count(*) as count"); // 查询年龄和年龄的数量
        wrapper.having("count >= 2"); // 查询数量大于等于2的年龄
        System.out.println(userMapper.selectMaps(wrapper)); // 返回类型为List>
    }
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SELECT age, count(*) as count FROM user GROUP BY age HAVING count >= 2
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[{count=2, age=18}, {count=2, age=20}]

8、排序查询

1. orderByASC 升序

    @Test
    void testOrderByAsc() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
        wrapper.orderByAsc(User::getAge); // 按照年龄升序排序
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age FROM user ORDER BY age ASC
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2. orderByDesc 降序

    @Test
    void testOrderByDesc() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
        wrapper.orderByDesc(User::getAge); // 按照年龄降序排序
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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3. orderBy

相比较前面两个，灵活性更高

    @Test
    void testOrderBy() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.select(User::getId, User::getName, User::getAge); // 查询id, name, age字段
        // 第一个参数表示当该字段值为null时，是否还要作为排序条件
        // 第二个参数表示是否升序排序
        // 第三个参数表示排序的字段
        wrapper.orderBy(true, true, User::getAge); // 按照年龄升序排序
        // 当年龄相同时，按照id降序排序
        wrapper.orderBy(true, false, User::getId); // 按照id降序排序
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age FROM user ORDER BY age ASC,id DESC
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9、逻辑查询

（1）内嵌逻辑查询func

当某个需求的条件有多个时，可以使用func

    @Test
    void testFunc() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // func函数需要传入一个Consumer接口，该接口的accept方法接收一个LambdaQueryWrapper对象
        wrapper.func(new Consumer<LambdaQueryWrapper<User>>() {
            @Override
            public void accept(LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper) {
                // 这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
                if(true) {
                    userLambdaQueryWrapper.eq(User::getId, 1);
                }else {
                    userLambdaQueryWrapper.ne(User::getId, 1);
                }
            }
        });
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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    @Test
    void testFunc() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // func函数需要传入一个Consumer接口，该接口的accept方法接收一个LambdaQueryWrapper对象
        // 使用Lambda表达式来简化代码
        wrapper.func(userLambdaQueryWrapper -> {
            // 这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
            if(true) {
                userLambdaQueryWrapper.eq(User::getId, 1);
            }else {
                userLambdaQueryWrapper.ne(User::getId, 1);
            }
        });
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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（2）and

正常的拼接默认就是and，表示条件需要同时成立

    @Test
    void testAnd() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.gt(User::getAge, 18).lt(User::getAge, 25); // 查询年龄大于18并且小于20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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使用and嵌套

通常需要嵌套or

    @Test
    void testAnd() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getId, 1)
                .and(userLambdaQueryWrapper -> userLambdaQueryWrapper.eq(User::getAge, 18)
                        .or().eq(User::getAge, 20)); // 查询id为1并且年龄为18或20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (id = ? AND (age = ? OR age = ?))
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（3）or

表示多个条件只需要成立其中之一即可

    @Test
    void testOr() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.gt(User::getAge, 25)
                .or()
                .lt(User::getAge, 20); // 查询年龄大于25或小于20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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or也可以嵌套

（4）nested

表示嵌套查询

    @Test
    void testNested() {
        // nested表示嵌套查询, 用于构建复杂的查询条件
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.eq(User::getId, 1)
                .nested(userLambdaQueryWrapper -> userLambdaQueryWrapper.eq(User::getAge, 18)
                        .or().eq(User::getAge, 20)); // 查询id为1并且年龄为18或20的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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10、自定义查询

使用apply函数

可以定制更复杂的查询条件

    @Test
    void testApply() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // apply方法用于拼接SQL语句，这里需要使用实际开发中的业务逻辑来替换
        wrapper.apply("id = 1"); // 查询id为1的用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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11、last

last主要用于分页查询中，需要传入字符串参数

    @Test
    void testLast() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.last("limit 1"); // 查询第一个用户
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user limit 1
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    @Test
    void testLast() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        wrapper.last("limit 0, 2"); // 查询前两条数据
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user limit 0, 2
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12、exists

    @Test
    void testExists() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // 查询age为18的用户是否存在，如果存在则返回true，否则返回false
        // 返回true后，会继续执行后面的查询操作
        wrapper.exists("select id from user where age = 18");
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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SELECT id,name,age,email FROM user WHERE (EXISTS (select id from user where age = 18))
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    @Test
    void testNotExists() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // 查询age为18的用户是否不存在，如果不存在则返回true，否则返回false
        // 返回true后，会继续执行后面的查询操作
        wrapper.notExists("select id from user where age = 18");
        System.out.println(userMapper.selectList(wrapper));
    }
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二、主键策略

1、AUTO

需要在表的主键上设置自增，然后在实体类上的对应的属性上加上注解

@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
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这样设置后，每次增加一条数据时，会自动生成对应的id

2、INPUT

不需要在表的主键上设置自增，每次新增数据时需要自己设置id

@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
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3、ASSIGN_ID

使用雪花算法可以实现有序、唯一、且不直接暴露排序的数字

@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
private Long id;
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4、NONE

使用该策略表示不指定主键生成策略，而是跟随全局策略，可以在配置文件中使用id-type指定全局主键策略

@TableId(type = IdType.NONE)
private Long id;
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5、ASSIGN_UUID

UUID是全局唯一标识符，定义为一个字符串主键，采用32位字符组成，保证始终唯一，需要设置id的类型为字符串

@TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)
private Long id;
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三、分页查询

首先需要编写配置类

以下适用于mybatis-plus 3.5以上版本

@Configuration
// @MapperScan("com.system.mybatisplus.mapper") // 如果在启动类上已经配置了，这里就不需要再配置了
public class MybatisPlusConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // DbType.MYSQL 表示数据库类型是mysql
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
        return interceptor;
    }
}
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测试

    @Test
    void testPage() {
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        // 创建一个分页对象，传入两个参数：当前页和每页显示的记录数
        IPage<User> pageParam = new Page<>(1, 2);
        // 调用分页查询的方法，将分页对象和查询条件对象传入
        userMapper.selectPage(pageParam, wrapper);
        // 从分页对象中获取分页数据
        System.out.println("总页数：" + pageParam.getPages());
        System.out.println("总记录数：" + pageParam.getTotal());
        System.out.println("当前页码：" + pageParam.getCurrent());
        System.out.println("每页显示的记录数：" + pageParam.getSize());
    }
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一般会自定义查询语句，所以通用的写法如下

controller中

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/users/{page}/{limit}")
    public IPage<User> listPage(@PathVariable("page") Long page, @PathVariable("limit") Long limit) {
        // 创建一个分页对象，传入两个参数：当前页和每页显示的记录数
        IPage<User> pageParam = new Page<>(page, limit);
        // 调用Service中的方法，一般还会传入一个条件查询对象
        return userService.listPage(pageParam);
    }
}
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Service中

public interface UserService extends IService<User> {

    IPage<User> listPage(IPage<User> pageParam);
}
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@Service // 此注解用于标记这是一个service类，否则会报错，因为没有加@Service
// 此处继承ServiceImpl（ServiceImpl实现了IService接口），同时实现UserService接口
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Override
    public IPage<User> listPage(IPage<User> pageParam) {
        return userMapper.selectUserByPage(pageParam);
    }
}
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mapper中

@Mapper // 此注解用于标记这是一个mybatis的mapper类，否则会报错，因为没有加@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
	// 返回值是一个IPage对象
    IPage<User> selectUserByPage(IPage<User> pageParam); // 传入分页参数
}
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DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.system.mybatisplus.mapper.UserMapper">
    <select id="selectUserByPage" resultType="com.system.mybatisplus.model.User">
        select * from user
    select>
mapper>
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四、SimpleQuery

SimpleQuery可以对selectList查询后的结果使用Stream流进行了一些封装，使其可以返回一些指定结果，简化了Api的调用。

1、list

例如，查询出所有User的姓名，返回一个List

使用Stream流

    @Test
    void testList() {
        List<User> users = userMapper.selectList(null);
        // 自己调用Stream的Api
        List<String> names = users.stream().map(User::getName).toList();
        names.forEach(System.out::println);
    }
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使用SimpleQuery的list

// 必须传入一个wrapper，而不能写null       
List<String> names = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getName);
        names.forEach(System.out::println);
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获取年龄为20的用户姓名列表

        List<String> names = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>()
                .eq(User::getAge, 20), User::getName);
        System.out.println(names);
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[Jack, Billie]
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2、map

可以指定键值对

以id为键，user对象为值

        Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<>(), User::getId);
        System.out.println(map);
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只查询age为20的User

        Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getAge, 20), User::getId);
        System.out.println(map);
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以id为键，name为值

这里需要使用map方法，第二、三个参数分别表示要获得的键、值

        Map<Long, String> longUserMap = SimpleQuery.map(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId, User::getName);
        System.out.println(longUserMap);
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{1=Jone, 2=Jack, 3=Tom, 4=Sandy, 5=Billie, 6=test}

3、group

可以按照字段进行分组

比如，按照年龄进行分组

使用group方法，第二个参数是待分组字段

        Map<Integer, List<User>> group = SimpleQuery.group(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getAge);
        System.out.println(group);
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五、逻辑删除

逻辑删除的目的是方便做统计，状态可恢复（用户的可用与禁用）

首先数据库中的表字段添加status

并使用默认值1，表示未删除

然后Java实体类添加对应的属性

    @TableLogic(value = "1", delval = "0") // value是默认值，即未删除，delVal是删除时的值
    private Integer status;
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测试

    @Test
    void testLogicDelete() {
        userMapper.deleteById(4L);
        System.out.println(userMapper.selectList(null));
    }
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首先执行

UPDATE user SET status=0 WHERE id=? AND status=1
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将id为4的user的status更新为0，表示删除

然后再次查询

SELECT id,name,age,email,status FROM user WHERE status=1
1

查询时都会看status是否为1（未删除）

可以全局配置逻辑删除字段及其值

六、通用枚举

例如，对性别字段使用枚举

0–女性， 1–男性

数据库表中添加字段

Java中编写枚举

public enum GenderEnum {
    MAN(1, "男"), WOMAN(0, "女");
    @EnumValue // 表示插入到数据库中的是gender，即0或1
    private Integer gender;
    private String genderName;

    GenderEnum(Integer gender, String genderName){
        this.gender = gender;
        this.genderName = genderName;
    }
}
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User属性

private GenderEnum gender; // 必须是gender，对应0或1
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测试插入

    @Test
    void testEnum() {
        User user = new User();
        user.setName("zzs");
        user.setGender(GenderEnum.MAN); // 使用枚举值
        userMapper.insert(user);
    }
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测试查询

System.out.println(userMapper.selectList(null));
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[User(id=1, name=Jone, age=18, email=test1@baomidou.com, isOnline=null, status=1, gender=MAN), User(id=2,

输出的gender是MAN

七、字段处理器

实体类中使用Map集合作为属性接受前端传递的数据，但是这些数据在数据库中存储时，是使用JSON格式的数据进行存储，JSON本质上是一个字符串，即数据库中的varchar类型。要将实体类的Map类型和数据库中的varchar类型的数据相互转换，可以使用字段处理器来完成。

首先在实体类中添加一个Map集合

private Map contact; // 联系方式，可以有两种，即手机号和座机号
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在数据库中添加对应的表字段contact，设置为varchar类型。

再次修改实体类，需要添加两个地方

@TableName(value = "user", autoResultMap = true) 


@TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
private Map<String, String> contact; // 联系方式，可以有两种，即手机号和座机号
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整体代码如下：

// 使用字段处理器，需要 autoResultMap = true
@TableName(value = "user", autoResultMap = true) // 指定表名,如果表名和类名一致，可以省略
@Data
public class User implements Serializable { // 实现序列化接口
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    @TableField("name") // 指定表字段名，如果字段名和属性名一致，可以省略
    private String name;
    // @TableField(select = false) // select = false 表示查询时不查询该字段
    private Integer age;
    private String email;
    @TableField(exist = false) // exist = false 表示该字段不是数据库字段，但是可以使用
    private Boolean isOnline;

    @TableLogic(value = "1", delval = "0") // value是默认值，即未删除，delVal是删除时的值
    private Integer status;


    private GenderEnum gender;

    // 使用FastjsonTypeHandler
    @TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
    private Map<String, String> contact; // 联系方式，可以有两种，即手机号和座机号
}
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添加fastjson依赖

<!-- fastjson-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.31_noneautotype</version>
        </dependency>
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测试插入，即Map转JSON

    @Test
    void testMapToJson(){
        User user = new User();
        user.setName("xxx");
        user.setAge(23);
        user.setGender(GenderEnum.MAN);
        // 添加Map集合
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("phone", "19122345566");
        map.put("tel", "001-123456");
        user.setContact(map);
        userMapper.insert(user);
    }
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在数据库中contact字段存储如下

{"phone":"19122345566","tel":"001-123456"}
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测试查询，即JSON转Map

    @Test
    void testJsonToMap(){
        System.out.println(userMapper.selectList(null));
    }
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contact={phone=19122345566, tel=001-123456}
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八、自动填充

有一些属性，比如时间，我们可以设置为自动填充

在实体类User中添加两个属性

    private Date createTime;

    private Date updateTime;
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数据库对应字段 ,都是datetime类型

需要开启下划线和驼峰映射 map-underscore-to-camel-case: true

# mybatis-plus配置
mybatis-plus:
  global-config:
    banner: false
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl # 打印sql语句
    map-underscore-to-camel-case: true # 下划线和小驼峰映射
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设置自动填充时间

写一个工具类MyMetaHandler，定义插入和更新数据时怎么自动填充

@Component
public class MyMetaHandler implements MetaObjectHandler {
    @Override
    public void insertFill(MetaObject metaObject) {
        // 插入数据时，两个时间都填充
        setFieldValByName("createTime", new Date(), metaObject);
        setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
    }

    @Override
    public void updateFill(MetaObject metaObject) {
        setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);
    }
}
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在属性上写上注解

    @TableField(fill = FieldFill.INSERT) // 插入时填充
    private Date createTime;

    @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) // 插入或更新时填充
    private Date updateTime;
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设置时区对应

yml文件中连接数据库修改serverTimezone=Asia/Shanghai

    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
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数据库中新增查询，设置全局时间

SET GLOBAL time_zone = '+8:00';

SELECT NOW(); // 测试，看是否与本地时间相同
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测试，是否能够实现时间自动填充

插入新数据时，createTime和updateTime都自动填充

@Test
void testFillTime(){
    User user = new User();
    user.setName("nihao");
    user.setAge(23);
    user.setGender(GenderEnum.MAN);
    userMapper.insert(user);
}
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修改数据时，updateTime自动修改

@Test
void updateTime(){
    User user = new User();
    user.setId(9L);
    userMapper.updateById(user);
}
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九、防止全表更新与删除插件

在实际开发中，全表更新和删除是非常危险的操作，Mybatis-plus提供了一个插件可以防止全表更新。

在mybatis-plus配置类中添加上

interceptor.addInnerInterceptor(new BlockAttackInnerInterceptor());
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整体代码

@Configuration
// @MapperScan("com.system.mybatisplus.mapper") // 如果在启动类上已经配置了，这里就不需要再配置了
public class MybatisPlusConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // DbType.MYSQL 表示数据库类型是mysql
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
        // 防止全表更新插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new BlockAttackInnerInterceptor());
        return interceptor;
    }
}
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测试

@Test
void updateBlock(){
    User user = new User();
    user.setGender(GenderEnum.MAN);
    userMapper.update(user, null);
}
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以上代码更新时未设置条件，就会导致所有数据的性别改为MAN

但是设置了防止全表更新的插件后，mybatis-plus会自动报错，抛出异常

十、逆向工程-MybatisX插件

在idea插件市场中找到插件并且安装

连接数据库，点击红线处

自动生成SQL

在mapper里面写上方法名，然后选中，再Alt+enter

十一、并发问题分析

• 乐观锁

乐观锁是通过表字段完成设计的，其核心思想是，在读取的时候不加锁，其他请求依然可以读取到这个数据，在修改的时候判断这个数据是否有被修改过，如果有被修改过，那么本次请求的修改操作失败。

具体的SQL是这样实现的

update 表 set 字段 = 新值， version = version + 1 where version = 1
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这样做不会对数据读取产生影响，并发的效率较高，但是目前看到的数据可能不是真实的数据，是被修改之前的，这在多数情况下是不会产生很大的影响。例如，有时候我们看到某种商品是有库存的，或者都加入到购物车了，但是点进去发现库存不足了。

• 悲观锁

悲观锁是在查询的时候就锁定数据，在这次请求未完成之前，不会释放锁。等到这次请求完毕后，再释放锁，释放了锁之后，其他请求才可以对这条数据完成读写。

这样做能够保证读取到的信息就是当前的信息，保证了信息的准确性，但是并发效率很低。

所以，实际开发中，使用悲观锁的场景很少，因为需要保持效率。

乐观锁实现

首先在数据库中添加字段version，默认值为1

然后在实体类User中添加对应的字段

    @Version
    private Integer version;
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在mybatis-plus配置类中添加乐观锁插件

        // 乐观锁插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
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测试并发修改

    @Test
    void testLock(){
        // 模拟操作1的查询
        User user1 = userMapper.selectById(9L);
        System.out.println("user1查询结果" + user1);
        // 模拟操作2的查询
        User user2 = userMapper.selectById(9L);
        System.out.println("user2查询结果" + user2);
        // 模拟操作1的修改
        user1.setName("zhangsan");
        userMapper.updateById(user1);
        // 模拟操作2的修改
        user2.setName("lisi");
        userMapper.updateById(user2);
    }
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结果只有操作1修改成功，说明乐观锁生效

都能查询到，但是只有操作1修改成功，因为操作1修改时，version未发生变化，但是操作2修改时，version被操作1修改为2了。

user1查询结果User(id=9, name=nihao, age=23, email=null, isOnline=null, status=1, gender=MAN, contact=null, createTime=Thu Sep 07 08:48:53 CST 2023, updateTime=Thu Sep 07 08:52:48 CST 2023, version=1)

user2查询结果User(id=9, name=nihao, age=23, email=null, isOnline=null, status=1, gender=MAN, contact=null, createTime=Thu Sep 07 08:48:53 CST 2023, updateTime=Thu Sep 07 08:52:48 CST 2023, version=1)
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十二、代码生成器

打开mybatis-plus的官网，找到代码生成器章节

适用版本：mybatis-plus-generator 3.5.1 及其以上版本，对历史版本不兼容！3.5.1 以下的请参考 代码生成器旧

首先引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.baomidougroupId>
    <artifactId>mybatis-plus-generatorartifactId>
    <version>最新版本version>
dependency>
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本人使用的mybatis-plus版本

        <dependency>
            <groupId>com.baomidougroupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
            <version>3.5.3.1version>
        dependency>
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所以mybatis-plus-generator我也使用3.5.3.1

写个main方法执行

FastAutoGenerator.create("url", "username", "password")
    .globalConfig(builder -> {
        builder.author("baomidou") // 设置作者
            .enableSwagger() // 开启 swagger 模式
            .fileOverride() // 覆盖已生成文件
            .outputDir("D://"); // 指定输出目录
    })
    .dataSourceConfig(builder -> builder.typeConvertHandler((globalConfig, typeRegistry, metaInfo) -> {
        int typeCode = metaInfo.getJdbcType().TYPE_CODE;
        if (typeCode == Types.SMALLINT) {
            // 自定义类型转换
            return DbColumnType.INTEGER;
        }
        return typeRegistry.getColumnType(metaInfo);

    }))
    .packageConfig(builder -> {
        builder.parent("com.baomidou.mybatisplus.samples.generator") // 设置父包名
            .moduleName("system") // 设置父包模块名
            .pathInfo(Collections.singletonMap(OutputFile.xml, "D://")); // 设置mapperXml生成路径
    })
    .strategyConfig(builder -> {
        builder.addInclude("t_simple") // 设置需要生成的表名
            .addTablePrefix("t_", "c_"); // 设置过滤表前缀
    })
    .templateEngine(new FreemarkerTemplateEngine()) // 使用Freemarker引擎模板，默认的是Velocity引擎模板
    .execute();
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十三、SQL分析打印

需要查看执行的SQL语句时，以及了解它的执行时间，方便分析是否出现了慢SQL问题，可以使用mybatis-plus提供的SQL分析打印的功能，来获取SQL语句执行的时间。

首先引入依赖

        
        <dependency>
            <groupId>p6spygroupId>
            <artifactId>p6spyartifactId>
            <version>3.9.1version>
        dependency>
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修改yml文件中连接数据库的驱动和URL

jdbc:p6spy:mysql

driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver

# 配置数据库
spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:p6spy:mysql://localhost:3306/mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver #com.mysql.cj.jdbc.Driver
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创建

module.log=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
# 自定义日志打印
logMessageFormat=com.p6spy.engine.spy.appender.SingleLineFormat
#logMessageFormat=com.p6spy.engine.spy.appender.CustomLineFormat
#customLogMessageFormat=%(currentTime) | SQL耗时： %(executionTime) ms | 连接信息： %(category)-%(connectionId) | 执行语句： %(sql)
# 使用控制台记录sql
appender=com.p6spy.engine.spy.appender.StdoutLogger
## 配置记录Log例外
excludecategories=info,debug,result,batc,resultset
# 设置使用p6spy driver来做代理
deregisterdrivers=true
# 日期格式
dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
# 实际驱动
driverlist=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 是否开启慢SQL记录
outagedetection=true
# 慢SQL记录标准 秒
outagedetectioninterval=2
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十四、多数据源

首先添加依赖

        
        <dependency>
            <groupId>com.baomidougroupId>
            <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starterartifactId>
            <version>3.1.0version>
        dependency>
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spring:
  datasource:
    dynamic:
      primary: master #设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为master
      strict: false #严格匹配数据源,默认false. true未匹配到指定数据源时抛异常,false使用默认数据源
      datasource:
        master:
          url: jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/dynamic
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 3.2.0开始支持SPI可省略此配置
        slave_1:
          url: jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3307/dynamic
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        slave_2:
          url: ENC(xxxxx) # 内置加密,使用请查看详细文档
          username: ENC(xxxxx)
          password: ENC(xxxxx)
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
       #......省略
       #以上会配置一个默认库master，一个组slave下有两个子库slave_1,slave_2
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# 多主多从                      纯粹多库（记得设置primary）                   混合配置
spring:                               spring:                               spring:
  datasource:                           datasource:                           datasource:
    dynamic:                              dynamic:                              dynamic:
      datasource:                           datasource:                           datasource:
        master_1:                             mysql:                                master:
        master_2:                             oracle:                               slave_1:
        slave_1:                              sqlserver:                            slave_2:
        slave_2:                              postgresql:                           oracle_1:
        slave_3:                              h2:                                   oracle_2:
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使用 @DS 切换数据源。

@DS 可以注解在方法上或类上，同时存在就近原则 方法上注解 优先于 类上注解。