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url: "jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?serverTimezone=UTC useUnicode=true characterEncoding=utf-8"
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.mj.demomptest.entity.User;
public interface UserMapper extends BaseMapper User {
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.mj.demomptest.mapper")
mapper 是一个interface接口动态生成实现类对象
动态生成对象默认找不到
@MapperScan 才能找到动态生成的对象
public class DemomptestApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemomptestApplication.class, args);
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.List;
@SpringBootTest
class DemomptestApplicationTests {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
//修改
@Test
public void testUpdate(){
User user = new User();
user.setId(1585808430935887874L);
user.setName("Mary");
int count = userMapper.updateById(user);
System.out.println(count);
4.组件策略
1、插入操作
//添加
@Test
public void testAdd() {
User user = new User();
user.setName("lucy");
user.setAge(20);
user.setEmail("1243@qq.com");
int insert = userMapper.insert(user);
System.out.println(insert);
注意：数据库插入id值默认为：全局唯一id
1585808430935887874
2、MP的主键策略
2.1 ASSIGN_ID
MyBatis-Plus默认的主键策略是：ASSIGN_ID （使用了雪花算法）
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)``private String id;
雪花算法：分布式ID生成器
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。
2.2 AUTO 自增策略
需要在创建数据表的时候设置主键自增
实体字段中配置 @TableId(type = IdType.AUTO)
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
要想影响所有实体的配置，可以设置全局主键配置
#全局设置主键生成策略
mybatis-plus.global-config.db-config.id-type=auto
5.mp自动填充 乐观锁
使用相同的方式填充
import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Date;
@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
//mp执行添加操作时
@Override
public void insertFill(MetaObject metaObject) {
//属性名称，设置的值(当前时间),metaObject对象 ;当前时间 set createTime中去
this.setFieldValByName("createTime",new Date(),metaObject);
this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
//mp执行修改时
@Override
public void updateFill(MetaObject metaObject) {
this.setFieldValByName("updateTime",new Date(),metaObject);
多线程操作中或并发操作中，多人更改同一条数据，最后提交的事务，把之前的事务覆盖，丢失更新问题
取出记录时，获取当前的版本号 version
更新时，带上当前version
执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion 比较当前修改数据版本和数据库版本是否一样
如果 version 不对 ，就更新失败
创建包config，创建文件MybatisPlusConfig.java
此时可以删除主类中的 @MapperScan 扫描注解
package com.mj.demomptest.config;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.OptimisticLockerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@MapperScan("com.mj.demomptest.mapper")
public class MpConfig {
//乐观锁插件
@Bean
public OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {
return new OptimisticLockerInterceptor();
List User users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1, 2, 3));
System.out.println(users);
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
return new PaginationInterceptor();
long pages = userPage.getPages();//总页数
long current = userPage.getCurrent();//当前页
List User records = userPage.getRecords();//查询数据集合
long total = userPage.getTotal();//总记录数
boolean hasNext = userPage.hasNext();//现在当前页是否有下一页
boolean hasPrevious = userPage.hasPrevious();//现在当前页是否有上一页
public void testDeleteBatchIds() {
int result = userMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(8, 9, 10));
system.out.println(result);
逻辑删除：表中数据还存在，但在查询时，查不出来
在表添加字段，作为逻辑删除标志，每次删除时，修改标志位
测试
注意：被删除前，数据的deleted 字段的值必须是 0，才能被选取出来执行逻辑删除的操作
@Test
public void testLogicDelete() {
int result = userMapper.deleteById(1585882038232223746L);
System.out.println(result);
数据库中的数据并没有被删除，只是修改了 deleted的值 为1
1，wapper介绍
Wrapper ： 条件构造抽象类，最顶端父类
AbstractWrapper ： 用于查询条件封装，生成 sql 的 where 条件
QueryWrapper ： 查询条件封装
UpdateWrapper ： Update 条件封装
AbstractLambdaWrapper ： 使用Lambda 语法
LambdaQueryWrapper ：用于Lambda语法使用的查询Wrapper
LambdaUpdateWrapper ： Lambda 更新封装Wrapper
2，测试用例
QueryWrapper User queryWrapper = new QueryWrapper ();
//表中的字段名字，值 age 大于等于21的
queryWrapper.ge("age",21);//大于等于
List User users = userMapper.selectList(queryWrapper);
System.out.println(users);
eq(等于)、ne(不等于)
注意：seletOne()返回的是一条实体记录，当出现多条时会报错
//eq ne
@Test
public void testSelectOne(){
QueryWrapper User queryWrapper = new QueryWrapper ();
queryWrapper.eq("name","Tom");
List User users = userMapper.selectList(queryWrapper);
System.out.println(users);
QueryWrapper User queryWrapper = new QueryWrapper ();
//字段，开始值，结束值 age [22,28]
queryWrapper.between("age",22,28);
List User users = userMapper.selectList(queryWrapper);
System.out.println(users);
like、notlike、likeLeft、likeRight（%的右边）
update user set name like %张
selectMap()返回Map集合列表，通常配合select()使用
@Test
public void testSelectB(){
QueryWrapper User queryWrapper = new QueryWrapper ();
queryWrapper.like("name","J");
List User users = userMapper.selectList(queryWrapper);
System.out.println(users);
queryWrapper.orderByDesc("id");
List User users = userMapper.selectList(queryWrapper);
System.out.println(users);
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