四、高级篇
4.1主键策略
- 主键的作用就是唯一标识,我们可以通过这个唯一标识来定位到这条数据。
 - 对于表数据中的主键,我们可以自己设计生成规则,生成主键。但是在更多的场景中,没有特殊要求的话,我们每次自己手动生成的比较麻烦,我们可以借助框架提供好的主键生成策略来生成主键,这样比较方便。
 - 在MybatisPlus中提供了一个注解,是@TableId,该注解提供了各种的主键生成策略,我们可以通过使用该注解来对于新增的数据指定主键生成的策略。那么在以后新增数据的时候,数据就会按照我们指定的主键生成策略来生成对应的主键。
 
4.1.1AUTO策略
- 该策略为跟随数据库表的主键递增策略,前提是数据库表的主键要设置为自增。
 - 实体类添加主键,指定主键生成策略。
 
//设置主键自增
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
 
- 插入数据
 
@Test
void primary() {
    User user = new User();
    user.setName("Mary");
    user.setAge(30);
    user.setEmail("mary@qq.com");
    userMapper.insert(user);
}
 
在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2ee747beda9e4d20b0be7653ee3d424d.png)
4.1.2INPUT策略
- 该策略表示,必须由我们手动的插入id,否则无法添加数据。
 - 由于不使用AUTO了,所以将数据库中的自动递增去掉。
 
//手动设置主键值
@TableId(type = IdType.INPUT)
private Long id;
 
@Test
void primary() {
    User user = new User();
    user.setId(8L);
    user.setName("Mary");
    user.setAge(30);
    user.setEmail("mary@qq.com");
    userMapper.insert(user);
}
 

4.1.3ASSIGN_ID策略
- 如果我们将来一张表的数据量很大,我们需要进行分表。
 - 常见的分表策略有两种:
 
- 水平拆分
 

- 水平拆分就是将一个大的表按照数据量进行拆分
 
- 垂直拆分
 

-  
垂直拆分就是将一个大的表按照字段进行拆分
 -  
其实对于拆分后的数据,有三点需求,以水平拆分为例:
- 之前的表的主键是有序的,拆分后还是有序的。
 - 虽然做了表的拆分,但是每条数据还需要保证主键的唯一性
 - 主键最好不要直接暴露数据的数量,这样容易被外界知道关键信息
 
 -  
那就需要有一种算法,能够实现这三个需求,这个算法就是雪花算法。
 -  
雪花算法是由一个64位的二进制组成的,最终就是一个Long类型的数值。主要分为四部分存储
- 1位的符号位,固定值为0
 - 41位的时间戳
 - 10位的机器码,包含5位机器id和5位服务id
 - 12位的序列号
 
 

- 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。
 
//使用雪花算法,默认为type = IdType.ASSIGN_ID,可省略
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
private Long id;
 
@Test
void primary() {
    User user = new User();
    user.setName("Mary");
    user.setAge(30);
    user.setEmail("mary@qq.com");
    userMapper.insert(user);
}
 

- 在插入后发现一个19位长度的id,该id就是雪花算法生成的id,这是二进制的十进制表示形式。
 
4.1.4NONE策略
//不指定主键生成策略
@TableId(type = IdType.NONE)
private Long id;
 
- NONE策略表示不指定主键生成策略,当我们没有指定主键生成策略或者主键策略为NONE的时候,他跟随的是全局策略。
 
#主键生成策略全局配置(默认为assign_id)
mybatis-plus.global-config.db-config.id-type=assign_id
 
- 全局配置中id-type是用于配置主键生成策略的,id-type默认值为IdType.ASSIGN_ID
 
4.1.5ASSIGN_UUID策略
- UUID是全局唯一标识符,定义一个字符串主键,采用32位数字组成,编码采用16进制,定义了在时间和空间都完全唯一的系统信息。
 - UUID的编码规则: 
  
- 1~8位采用系统时间,在系统时间上精确到毫秒级保证时间上的唯一性
 - 9~16位采用底层的IP地址,在服务器集群中的唯一性
 - 17~24位采用当前对象的HashCode值,在一个内部对象上的唯一性
 - 25~32位采用调用方法的一个随机数,在一个对象内的毫秒级的唯一性
 
 - 通过以上4中策略可以保证唯一性,在系统中需要用到随机数的地方都可以考虑采用UUID算法。
 - 使用UUID需要将数据库表的字段类型改为varchar(50),将实体类的属性类型改为String,并指定主键生成策略。
 
//主键采用ASSIGN_UUID策略
@TableId(type = IdType.ASSIGN_UUID)
private String id;
 
- 完成数据的添加
 
@Test
void primary() {
    User user = new User();
    user.setName("Mary");
    user.setAge(30);
    user.setEmail("mary@qq.com");
    userMapper.insert(user);
}
 

4.2分页
- 在MybatisPlus中的查询语句有两种实现方式 
  
- 通过MybatisPlus提供的方法来实现条件查询
 - 通过自定义SQL语句的方式来实现查询
 
 
4.2.1分页插件
- 在大部分情况下,如果我们的SQL没有这么复杂,是可以直接通过MybatisPlus提供的方法来实现查询的,在这种情况下,我们可以通过配置分页插件来实现分页效果。
 - 分页的本质就是需要设置一个拦截器,通过拦截器拦截了SQL,通过在SQL语句的结尾添加limit关键字来实现分页的效果
 
1.通过配置类来指定一个具体的数据库的分页插件,自动生成分页语句
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
        return interceptor;
    }
}
 
2.实现分页效果查询
@Test
void selectPage() {
    LambdaQueryWrapper<User> lambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
    //指定分页对象,分页对象包含分页信息 IPage
    Page<User> userPage = new Page<>(2, 3);
    //执行查询
    userMapper.selectPage(userPage, lambdaQueryWrapper);
    //获取分页查询的信息
    System.out.println("当前页:" + userPage.getCurrent());
    System.out.println("每页显示条数:" + userPage.getSize());
    System.out.println("总页数:" + userPage.getPages());
    System.out.println("总条数:" + userPage.getTotal());
    System.out.println("分页数据:" + userPage.getRecords());
}
 

4.2.2自定义分页插件
- 在某些场景下,我们需要自定义SQL语句来进行查询。
 
1.在UserMapper.xml映射配置文件中提供查询语句
<mapper namespace="com.hhb.mp02.mapper.UserMapper">
    <select id="selectByName" resultType="com.hhb.mp02.domain.User" parameterType="String">
        select * from t_user where username=#{name}
    </select>
</mapper>
 
2.在Mapper接口中提供对应的方法,方法中将Page对象作为参数传入
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    Page<User> selectByName(Page<User> page, String name);
}
 
3.实现分页查询效果
@Test
void selectPage2() {
    Page<User> userPage = new Page<>(1, 2);
    userMapper.selectByName(userPage,"Mary");
    System.out.println("当前页:" + userPage.getCurrent());
    System.out.println("每页显示条数:" + userPage.getSize());
    System.out.println("总页数:" + userPage.getPages());
    System.out.println("总条数:" + userPage.getTotal());
    System.out.println("分页数据:" + userPage.getRecords());
}
 
4.3ActiveRecord模式
1.实体类继承Model
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User extends Model<User> {
    private Long id;
    @TableField("username")
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
    @TableField("`desc`")
    private String desc;
}
 
- 我们可以看到,Model类中提供了一些增删改查的方法,这样的话我们就可以直接使用实体类对象调用这些增删改查方法了,简化了操作的语法,但是他的底层依然是需要UserMapper的,所以持久化层接口并不能省略。
 
2.测试ActiveRecord模式的增删改查
@SpringBootTest
public class ActiveRecordTest {
    //添加操作
    @Test
    void activeRecordAdd() {
        User user = new User();
        user.setName("张三");
        user.setEmail("zhang@qq.com");
        user.setAge(33);
        user.insert();
    }
    //删除操作
    @Test
    void activeRecordDelete() {
        User user = new User();
        user.setId(9L);
        user.deleteById();
    }
    //修改操作
    @Test
    void activeRecordUpdate() {
        User user = new User();
        user.setId(10L);
        user.setName("李四");
        user.setAge(26);
        user.setEmail("lisi@qq.com");
        user.updateById();
    }
    //查询操作
    @Test
    void activeRecordSelect() {
        User user = new User();
        user.selectAll();
    }
}
 
4.4SimpleQuery工具类
- SimpleQuery可以对selectList查询后的结构用Stream流进行一些封装,使其可以返回一些指定结果,简洁了API的调用。
 
4.4.1list
基于字段封装集合
@Test
void testList() {
    List<Long> list = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getName, "Mary"), User::getId);
    System.out.println(list);
}
 

对于封装后的字段进行lambda操作
@Test
void testList2() {
    List<String> list = SimpleQuery.list(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getName, "Mary"), User::getName, new Consumer<User>() {
        @Override
        public void accept(User user) {
            //map转化
           Optional.of(user.getName()).map(String::toLowerCase).ifPresent(user::setName);
        }
    });
    System.out.println(list);
}
 

4.4.2map
将所有的对象以id=实体类的方式封装为Map集合
@Test
void testMap() {
    Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId);
    System.out.println(map);
}
 

将单个对象以id=实体类的方式封装为Map集合
@Test
void testMap2() {
    Map<Long, User> map = SimpleQuery.keyMap(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getId, 1L), User::getId);
    System.out.println(map);
}
 
由id和name组成的map
@Test
void testMap3() {
    Map<Long, String> map = SimpleQuery.map(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getId, User::getName);
    System.out.println(map);
}
 

4.4.3Group
@Test
    void testGroup() {
        Map<String, List<User>> maps = SimpleQuery.group(new LambdaQueryWrapper<User>(), User::getName);
        for (Map.Entry<String, List<User>> stringListEntry : maps.entrySet()) {
            System.out.println(stringListEntry);
        }
    }
 



















