前面我们完成了基本的增删改查操作，但是对于删除操作来说，我们思考一个问题，在实际开发中我们真的会将数据完成从数据库中删除掉么？
当然是不会的，这里我们举个例子：
在电商网站中，我们会上架很多商品，这些商品下架以后，我们如果将这些商品从数据库中删除，那么在年底统计商品数据信息的时候，这个商品要统计的，所以这个商品信息我们是不能删除的。
如果商城中的商品下架了，这时候我们将商品从数据库删掉
那到了年终总结的时候，我们要总结一下这一年的销售额，发现少了20000，这肯定不合理。所以我们是不能将数据真实删除的。
这里我们就采取逻辑删除的方案，逻辑删除的操作就是增加一个字段表示这个数据的状态，如果一条数据需要删除，我们通过改变这条数据的状态来实现，这样既可以表示这条数据是删除的状态，又保留了数据以便以后统计，我们来实现一下这个效果。
【1】先在表中增加一列字段，表示是否删除的状态，这里我们使用的字段类型为int类型，通过1表示该条数据可用，0表示该条数据不可用
【2】实体类添加一个字段为Integer,用于对应表中的字段
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructorpublic class User extends Model<User> {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
@TableLogic(value = "1",delval = "0")
private Integer status;
}
【3】测试逻辑删除效果
@Testvoid logicDelete(){
userMapper.deleteById(7L);
}
查看拼接的SQL语句，我们发现在执行删除操作的时候，语句变成了修改，是将这条数据的状态由1变为的0，表示这条数据为删除状态
我们还可以通过全局配置来实现逻辑删除的效果
首先我们先来回顾一下枚举，什么是枚举呢？
当我们想要表示一组信息，这组信息只能从一些固定的值中进行选择，不能随意写，在这种场景下，枚举就非常的合适。
例如我们想要表示性别，性别只有两个值，要么是男性，要么是女性，那我们就可以使用枚举来描述性别。
【1】我们先在表中添加一个字段，表示性别，这里我们一般使用int来描述，因为int类型可以通过0和1这两个值来表示两个不同的性别
【2】编写枚举类
public enum GenderEnum {
_MAN_(0,"男"),
_WOMAN_(1,"女");
private Integer gender;
private String genderName;
GenderEnum(Integer gender, String genderName) {
this.gender = gender;
this.genderName = genderName;
}
}
【3】实体类添加相关字段
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructorpublic class User extends Model<User> {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private GenderEnum gender;
private Integer status;
}
【4】添加数据
@Testvoid enumTest(){
User user = new User();
user.setName("liu");
user.setAge(29);
user.setEmail("liu@powernode.com");
user.setGenderEnum(GenderEnum._MAN_);
user.setStatus(1);
userMapper.insert(user);
}
此时我们查看控制台，会发现添加失败了
原因是我们无法将一个枚举类型作为int数字插入到数据库中。不过我们对于枚举类型都给了对应的int的值，所以这里我们只需要进行一个配置，就可以将枚举类型作为数字插入到数据库中，为属性gender，添加上@EnumValue注解
public enum GenderEnum {
_MAN_(0,"男"),
_WOMAN_(1,"女");
@EnumValue
private Integer gender;
private String genderName;
GenderEnum(Integer gender, String genderName) {
this.gender = gender;
this.genderName = genderName;
}
}
此时我们再次执行添加操作，发现可以成功添加数据，而枚举类型的值也作为数据被插入到数据库中
在某些场景下，我们在实体类中是使用Map集合作为属性接收前端传递过来的数据的，但是这些数据存储在数据库时，我们使用的是json格式的数据进行存储，json本质是一个字符串，就是varchar类型。那怎么做到实体类的Map类型和数据库的varchar类型的互相转换，这里就需要使用到字段类型处理器来完成。
【1】我们先在实体类中添加一个字段，Map类型
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructorpublic class User extends Model<User> {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private GenderEnum gender;
private Integer status;
private Map<String,String> contact;**//联系方式**}
【2】在数据库中我们添加一个字段，为varchar类型
【3】为实体类添加上对应的注解，实现使用字段类型处理器进行不同类型数据转换
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@TableName(autoResultMap = true)**//查询时将json字符串封装为Map集合**public class User extends Model<User> {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private GenderEnum gender;
private Integer status;
@TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)**//指定字段类型处理器
**private Map<String,String> contact;**//联系方式**}
【4】字段类型处理器依赖Fastjson这个Json处理器，所以我们需要引入对应的依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.76</version>
</dependency>
【5】测试添加操作
@Testvoid typeHandler(){
User user = new User();
user.setName("zhang");
user.setAge(28);
user.setEmail("zhang@powernode.com");
user.setGender(GenderEnum._MAN_);
user.setStatus(1);
HashMap<String, String> contact = new HashMap<>();
contact.put("phone","010-1234567");
contact.put("tel","13388889999");
user.setContact(contact);
userMapper.insert(user);
}
执行的SQL语句如下
==> Preparing: INSERT INTO powershop_user ( id, name, age, email, gender, status, contact ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )
==> Parameters: 1617915941843202049(Long), zhang(String), 28(Integer), zhang@powernode.com(String), 0(Integer), 1(Integer), {"phone":"010-1234567","tel":"13388889999"}(String)
<== Updates: 1
通过观察SQL语句，我们发现当插入一个Map类型的字段的时候，该字段会转换为String类型
查看数据库中的信息，发现添加成功
【6】测试查询操作，通过结果发现，从数据库中查询出来的数据，已经被转到Map集合
@Testvoid typeHandlerSelect(){
List<User> users = userMapper.selectList(null);
System._out_.println(users);
}
在项目中有一些属性，如果我们不希望每次都填充的话，我们可以设置为自动填充，比如常见的时间，创建时间和更新时间可以设置为自动填充。
【1】在数据库的表中添加两个字段
注意只有设置了下划线和小驼峰映射，这种mysql的写法才能和实体类完成映射
【2】在实体类中，添加对应字段，并为需要自动填充的属性指定填充时机
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@TableName(autoResultMap = true)public class User extends Model {
@TableId
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private Integer status;
private GenderEnum gender;
@TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
private Map<String,String> contact;
** **@TableField(fill = FieldFill.INSERT)
private Date createTime;
@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Date updateTime;
}
【3】编写自动填充处理器，指定填充策略
@Componentpublic class MyMetaHandler implements MetaObjectHandler {
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject);
setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
}
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
}
}
【4】这里在插入前先设置一下mysql时区
通过查看发现，目前时区时间正常
【5】再将配置文件的时区修改为serverTimezone=Asia/Shanghai
【6】测试插入操作
@Testvoid testFill(){
User user = new User();
user.setName("wang");
user.setAge(35);
user.setEmail("wang@powernode.com");
user.setGender(GenderEnum._MAN_);
user.setStatus(1);
HashMap<String, String> contact = new HashMap<>();
contact.put("phone","010-1234567");
contact.put("tel","13388889999");
userMapper.insert(user);
}
【7】测试更新操作
@Testvoid testFill2(){
User user = new User();
user.setId(6L);
user.setName("wang");
user.setAge(35);
user.setEmail("wang@powernode.com");
user.setGender(GenderEnum._MAN_);
user.setStatus(1);
HashMap<String, String> contact = new HashMap<>();
contact.put("phone","010-1234567");
contact.put("tel","13388889999");
userMapper.updateById(user);
}
在实际开发中，全表更新和删除是非常危险的操作，在MybatisPlus中,提供了插件和防止这种危险操作的发生
先演示一下全表更新的场景
@Testpublic void testUpdateAll(){
User user = new User();
user.setGender(GenderEnum._MAN_);
userService.saveOrUpdate(user,null);
}
这是很危险的
如何解决呢？
注入MybatisPlusInterceptor类，并配置BlockAttackInnerInterceptor拦截器
@Configurationpublic class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType._MYSQL_));
interceptor.addInnerInterceptor(new BlockAttackInnerInterceptor());
return interceptor;
}
}
测试全表更新，会出现抛出异常，防止了全表更新
@SpringBootTestpublic class QueryTest {
@Autowired
private UserService userService;
@Testvoid allUpdate(){
User user = new User();
user.setId(999L);
user.setName("wang");
user.setEmail("wang@powernode.com");
userService.saveOrUpdate(user,null);
}
}
MybatisX是一款IDEA提供的插件，目的是为了我们简化Mybatis以及MybatisPlus框架而生。
我们来看一下，如何在IDEA中安装插件
【1】首先选择File -> Settings
【2】选择Plugins
【3】搜索MybatisX，点击安装
【4】这种效果就是安装完毕了
【5】在已安装的目录下，我们可以看到有了这个IDEA插件
【6】此时我们勾选他，表示启用
【7】重启IDEA，让该插件生效，至此MybatisX插件就安装完毕了
插件安装好以后，我们来看一下插件的功能
1、Mapper接口和映射文件的跳转功能
2、逆向工程
逆向工程就是通过数据库表结构，逆向产生Java工程的结构
包括以下几点：
（1）实体类
（2）Mapper接口
（3）Mapper映射文件
（4）Service接口
（5）Service实现类
在这里我们创建一个模块，用于测试逆向工程功能
引入依赖，和编写对应的配置文件信息
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.31</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.2.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
spring:
datasource:
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
【1】首先使用IDEA连接mysql
【2】填写连接信息，测试连接通过
【3】找到表右键，选择插件的逆向工程选项
【4】编写逆向工程配置信息
【5】编写生成信息
【6】观察生成结构，发现下面这些内容都已产生
（1）实体类
（2）Mapper接口
（3）Mapper映射文件
（4）Service接口
（5）Service映射文件
【7】接下来我们在Mapper接口上添加@Mapper注解
@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}
【8】测试代码环境
虽然Mapper接口中提供了一些常见方法，我们可以直接使用这些常见的方法来完成sql操作，但是对于实际场景中各种复杂的操作需求来说，依然是不够用的，所以MybatisX提供了更多的方法，以及可以根据这些方法直接生成对应的sql语句，这样使得开发变得更加的简单。
可以根据名称联想常见的操作
@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
**//添加操作
**int insertSelective(User user);
**//删除操作
**int deleteByNameAndAge(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);
**//修改操作
**int updateNameByAge(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);
**//查询操作
**List<User> selectAllByAgeBetween(@Param("beginAge") Integer beginAge, @Param("endAge") Integer endAge);
}
在映射配置文件中，会生成对应的sql，并不需要我们编写
<insert id="insertSelective">
insert into powershop_user
<trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides=",">
<if test="id != null">id,</if>
<if test="name != null">name,</if>
<if test="age != null">age,</if>
<if test="email != null">email,</if>
</trim>
values
<trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides=",">
<if test="id != null">#{id,jdbcType=BIGINT},</if>
<if test="name != null">#{name,jdbcType=VARCHAR},</if>
<if test="age != null">#{age,jdbcType=INTEGER},</if>
<if test="email != null">#{email,jdbcType=VARCHAR},</if>
</trim>
</insert>
<delete id="deleteByNameAndAge">
delete
from powershop_user
where name = #{name,jdbcType=VARCHAR}
AND age = #{age,jdbcType=NUMERIC}
</delete>
<update id="updateNameByAge">
update powershop_user
set name = #{name,jdbcType=VARCHAR}
where age = #{age,jdbcType=NUMERIC}
</update>
<select id="selectAllByAgeBetween" resultMap="BaseResultMap">
select
<include refid="Base_Column_List"/>
from powershop_user
where
age between #{beginAge,jdbcType=INTEGER} and #{endAge,jdbcType=INTEGER}
</select>
首先我们先要了解开发中的一个常见场景，叫做并发请求。并发请求就是在同一时刻有多个请求同时请求服务器资源，如果是获取信息，没什么问题，但是如果是对于信息做修改操作呢，那就会出现问题。
这里举一个具体的例子，比如目前商品的库存只剩余1件了，这个时候有多个用户都想要购买这件商品，都发起了购买商品的请求，那么能让这多个用户都购买到么，肯定是不行的，因为多个用户都买到了这件商品，那么就会出现超卖问题，库存不够是没法发货的。所以在开发中就要解决这种超卖的问题
抛开超卖这一种场景，诸如此类并发访问的场景非常多，这类场景的核心问题就是，一个
请求在执行的过程中，其他请求不能改变数据，如果是一次完整的请求，在该请求的过程中其他请求没有对于这个数据产生修改操作，那么这个请求是能够正常修改数据的。如果该请求在改变数据的过程中，已经有其他请求改变了数据，那该请求就不去改变这条数据了。
想要解决这类问题，最常见的就是加锁的思想，锁可以用验证在请求的执行过程中，是否有数据发生改变。
常见的数据库锁类型有两种，悲观锁和乐观锁。
一次完成的修改操作是，先查询数据，然后修改数据。
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。等到这次请求完毕以后，再释放锁，释放了锁以后，其他请求才可以对于这条数据完成读写
这样做的操作能够保证读取到的信息就是当前的信息，保证了信息的正确性，但是并发效率很低，在实际开发中使用悲观锁的场景很少，因为在并发时我们是要保证效率的。
乐观锁：乐观锁是通过表字段完成设计的，他的核心思想是，在读取的时候不加锁，其他请求依然可以读取到这个数据，在修改的时候判断一个数据是否有被修改过，如果有被修改过，那本次请求的修改操作失效。
具体的通过sql是这样实现的
Update 表 set 字段 = 新值，version = version + 1 where version = 1
这样做的操作是不会对于数据读取产生影响，并发的效率较高。但是可能目前看到的数据并不是真实信息数据，是被修改之前的，但是在很多场景下是可以容忍的，并不是产生很大影响，例如很多时候我们看到的是有库存，或者都加入到购物车了，但是点进去以后库存没有了。
接下来我们来看一下乐观锁的使用
【1】在数据库表中添加一个字段version,表示版本，默认值是1
生成后的效果
【2】找到实体类，添加对应的属性，并使用@Version标注为这是一个乐观锁字段信息
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructorpublic class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
@Version
private Integer version;
}
【3】因为要对每条修改语句完成语句的增强，这里我们通过拦截器的配置，让每条修改的sql语句在执行的时候，都加上版本控制的功能
@Configurationpublic class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor(){
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
return interceptor;
}
}
【4】测试效果，这里我们模拟先查询，再修改
@Testvoid updateTest(){
User user = userMapper.selectById(6L);
user.setName("li");
userMapper.updateById(user);
}
我们通过查看拼接好的SQL语句发现，查询时将User的数据查询出来，是包含version版本信息的
当我们完成修改时，他会将版本号 + 1
此时查看数据发现，更改姓名后，version已经为2了
接下来我们模拟一下，当出现多个修改请求的时候，是否能够做到乐观锁的效果。
乐观锁的效果是，一个请求在修改的过程中，是允许另一个请求查询的，但是修改时会通过版本号是否改变来决定是否修改，如果版本号变了，证明已经有请求修改过数据了，那这次修改不生效，如果版本号没有发生变化，那就完成修改。
@Testvoid updateTest2(){
**//模拟操作1的查询操作
**User user1 = userMapper.selectById(6L);
**//模拟操作2的查询操作
**User user2 = userMapper.selectById(6L);
**//模拟操作2的修改操作
**user2.setName("lisi");
userMapper.updateById(user2);
**//模拟操作1的修改操作
**user1.setName("zhangsan");
userMapper.updateById(user1);
}
我们来看下这段代码的执行过程，这段代码其实是两次操作，只不过操作1在执行的过程中，有操作2完成了对于数据的修改，这时操作1就无法再次进行修改了
操作1的查询：此时版本为2
操作2的查询：此时版本为2
操作2的修改：此时检查版本，版本没有变化，所以完成修改，并将版本改为3
操作1的修改：此时检查版本，版本已经有最初获取的版本信息发生了变化，所以杜绝修改
代码生成器和逆向工程的区别在于，代码生成器可以生成更多的结构，更多的内容，允许我们能够配置生成的选项更多。在这里我们演示一下代码生成器的用法。
【1】参考官网，使用代码生成器需要引入两个依赖
**<!--代码生成器依赖-->**<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>3.5.3</version>
</dependency>
**<!--freemarker模板依赖-->**<dependency>
<groupId>org.freemarker</groupId>
<artifactId>freemarker</artifactId>
<version>2.3.31</version>
</dependency>
【2】编写代码生成器代码
@SpringBootTestclass GeneratorApplicationTests {
public static void main(String[] args) {
FastAutoGenerator._create_("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false", "root", "root")
.globalConfig(builder -> {
builder.author("powernode") **// 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
**})
.packageConfig(builder -> {
builder.parent("com.powernode") **// 设置父包名
**.moduleName("mybatisplus") **// 设置父包模块名
**.pathInfo(Collections._singletonMap_(OutputFile._xml_, "D://")); **// 设置mapperXml生成路径
**})
.strategyConfig(builder -> {
builder.addInclude("powershop_user") **// 设置需要生成的表名
**.addTablePrefix("powershop"); **// 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();
}
}
【3】执行，查看生成效果
在我们日常开发工作当中，避免不了查看当前程序所执行的SQL语句，以及了解它的执行时间，方便分析是否出现了慢SQL问题。我们可以使用MybatisPlus提供的SQL分析打印的功能，来获取SQL语句执行的时间。
【1】由于该功能依赖于p6spy组件，所以需要在pom.xml中先引入该组件
<dependency>
<groupId>p6spy</groupId>
<artifactId>p6spy</artifactId>
<version>3.9.1</version>
</dependency>
【2】在application.yml中进行配置
将驱动和url修改
spring:
datasource:
driver-class-name: com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver
url: jdbc:p6spy:mysql
【3】在resources下，创建 spy.properties配置文件
modulelist=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.MybatisPlusLogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory
logMessageFormat=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.P6SpyLogger
#日志输出到控制台
appender=com.baomidou.mybatisplus.extension.p6spy.StdoutLogger
#appender=com.p6spy.engine.spy.appender.Slf4JLogger
deregisterdrivers=true
useprefix=true
excludecategories=info,debug,result,commit,resultset
dateformat=yyyy-MM-dd HH:mm:ss
#driverlist=org.h2.Driver
outagedetection=true
outagedetectioninterval=2
【4】测试
执行查询所有的操作，可以看到sql语句的执行时间
在学习多数据源之前，我们先来了解一下分库分表
当一个项目的数据库的数据十分庞大时，在完成SQL操作的时候，需要检索的数据就会更多，我们会遇到性能问题，会出现SQL执行效率低的问题。
针对这个问题，我们的解决方案是，将一个数据库中的数据，拆分到多个数据库中，从而减少单个数据库的数据量，从分摊访问请求的压力和减少单个数据库数据量这两个方面，都提升了效率。
我们来演示一下，在MybatisPlus中，如何演示数据源切换的效果
【1】先创建一个新的模块，将之前模块中的内容复制过来
结构如下
【2】引入依赖
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.1.0</version>
</dependency>
【3】创建新的数据库，提供多数据源环境
数据库
表数据
【4】编写配置文件，指定多数据源信息
spring:
datasource:
dynamic:
primary: master
strict: false
datasource:
master:
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
slave_1:
username: root
password: root
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus2?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
【5】创建多个Service，分别使用@DS注解描述不同的数据源信息
@Service
@DS("master")public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper,User> implements UserService {
}
@Service
@DS("slave_1")public class UserServiceImpl2 extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService{
}
【6】测试service多数据源环境执行结果
@SpringBootTestclass Mp03ApplicationTests {
@Autowired
private UserServiceImpl userServiceImpl;
@Autowired
private UserServiceImpl2 userServiceImpl2;
@Test
public void select(){
User user = userServiceImpl.getById(1L);
System._out_.println(user);
}
@Test
public void select2(){
User user = userServiceImpl2.getById(1L);
System._out_.println(user);
}
}
【7】观察测试结果，发现结果可以从两个数据源中获取
