Mybatis_Plus中的常用注解

目录

1、@TableName

@TableId

@TableId的type属性

@TableField 


1、@TableName

经过以上的测试,在使用MyBatis-Plus实现基本的CRUD时,我们并没有指定要操作的表,只是在 Mapper接口继承BaseMapper时,设置了泛型User,而操作的表为user

由此得出结论,  MyBatis-Plus在确定操作的表时,由BaseMapper的泛型决定,即实体类型决 定,且默认操作的表名和实体类型的类名一致

若实体类类型的类名和要操作的表的表名不一致,会出现什么问题?

我们将表user更名为t_user ,测试查询功能

程序抛出异常,  Table 'mybatis_plus.user'doesn't exist,因为现在的表名为t_user ,而默认操作 的表名和实体类型的类名一致,即user

通过@TableName解决问题

    在实体类类型上添加@TableName("t_user"),标识实体类对应的表,即可成功执行SQL语句

通过全局配置解决问题

在开发的过程中,我们经常遇到以上的问题,即实体类所对应的表都有固定的前缀,例如t_tbl_

此时,可以使用MyBatis-Plus提供的全局配置,为实体类所对应的表名设置默认的前缀,那么就 不需要在每个实体类上通过@TableName标识实体类对应的表

mybatis-plus:

configuration:

# 配置MyBatis日志

log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

global-config:

db-config:

# 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀

table-prefix: t_

@TableId

经过以上的测试,  MyBatis-Plus在实现CRUD时,会默认将id作为主键列,并在插入数据时,默认 基于雪花算法的策略生成id

a>问题

若实体类和表中表示主键的不是id,而是其他字段,例如uid MyBatis-Plus会自动识别uid为主 键列吗?

我们实体类中的属性id改为uid,将表中的字段id也改为uid,测试添加功能

程序抛出异常,  Field 'uid'doesn't have a default value,说明MyBatis-Plus没有将uid作为主键 赋值

 

通过@TableId解决问题

    在实体类中uid属性上通过@TableId将其标识为主键,即可成功执行SQL语句

c>@TableIdvalue属性

若实体类中主键对应的属性为id,而表中表示主键的字段为uid,此时若只在属性id上添加注解     @TableId,则抛出异常Unknown column'id'in'field list',即MyBatis-Plus仍然会将id作为表的 主键操作,而表中表示主键的是字段uid

此时需要通过@TableId注解的value属性,指定表中的主键字段,  @TableId("uid")

@TableId(value="uid")

 

 

@TableIdtype属性

    type属性用来定义主键策略

常用的主键策略:

描述

IdType.ASSIGN_ID (默 认)

基于雪花算法的策略生成数据id,与数据库id是否设置自增无关

IdType.AUTO

使用数据库的自增策略,注意,该类型请确保数据库设置了id自增, 否则无效

配置全局主键策略:

mybatis-plus:

configuration:

# 配置MyBatis日志

log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

global-config:

db-config:

# 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀

table-prefix: t_

# 配置MyBatis-Plus的主键策略

id-type: auto

 

雪花算法

  背景

需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量。

数据库的扩展方式主要包括:业务分库、主从复制,数据库分表。

  数据库分表

将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器,能够支撑百万甚至千万用户规模的业务,但如果业务 继续发展,同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如,淘宝的几亿用户数据,  如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中,肯定是无法满足性能要求的,此时就需要对单表数据进 行拆分。

单表数据拆分有两种方式:垂直分表和水平分表。示意图如下:

  垂直分表

垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。

例如,前面示意图中的 nickname description 字段,假设我们是一个婚恋网站,用户在筛选其他用  户的时候,主要是用 age sex 两个字段进行查询,而 nickname description 两个字段主要用于展 示, 一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长,因此我们可以将这两个字段独立到另外   一张表中,这样在查询 age sex 时,就能带来一定的性能提升。

  水平分表                                                                                                       

水平分表适合表行数特别大的表,有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表,这个数字可以 作为参考,但并不是绝对标准,关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表,可能超过 1000  万就要分表了;而对于一些简单的表,即使存储数据超过 1 亿行,也可以不分表。

但不管怎样,当看到表的数据量达到千万级别时,作为架构师就要警觉起来,因为这很可能是架构的性 能瓶颈或者隐患。

水平分表相比垂直分表,会引入更多的复杂性,例如要求全局唯一的数据id该如何处理

I   主键自增

以最常见的用户 ID 为例,可以按照 1000000 的范围大小进行分段,   1 ~ 999999 放到表 1中, 1000000 ~ 1999999 放到表2中,以此类推。

复杂点:分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多,增加维护复杂度;分段太大可能会 导致单表依然存在性能问题,  一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间,具体需要根据业务选取合适 的分段大小。

优点:可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如,现在的用户是 100 万,如果增加到 1000 万, 只需要增加新的表就可以了,原有的数据不需要动。

缺点:分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表,有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条,而 另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。

取模

同样以用户 ID 为例,假如我们一开始就规划了 10 个数据库表,可以简单地用 user_id % 10 的值来   表示数据所属的数据库表编号,  ID 985 的用户放到编号为 5 的子表中,   ID 10086 的用户放到编号6 的子表中。

复杂点:初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦,表数量太少又可能导致单表性能存在问题。

优点:表分布比较均匀。

缺点:扩充新的表很麻烦,所有数据都要重分布。

I    雪花算法

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。

①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 5bit是数据中心,  5bit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 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。

@TableField 

经过以上的测试,我们可以发现,  MyBatis-Plus在执行SQL语句时,要保证实体类中的属性名和 表中的字段名一致

如果实体类中的属性名和字段名不一致的情况,会出现什么问题呢?

a>情况1

若实体类中的属性使用的是驼峰命名风格,而表中的字段使用的是下划线命名风格

例如实体类属性userName,表中字段user_name

此时MyBatis-Plus会自动将下划线命名风格转化为驼峰命名风格

相当于在MyBatis中配置

b>情况2

若实体类中的属性和表中的字段不满足情况1

例如实体类属性name ,表中字段username

此时需要在实体类属性上使用@TableField("username")设置属性所对应的字段名

4@TableLogic

a>逻辑删除

  物理删除:真实删除,将对应数据从数据库中删除,之后查询不到此条被删除的数据

  逻辑删除:假删除,将对应数据中代表是否被删除字段的状态修改为被删除状态,之后在数据库

中仍旧能看到此条数据记录

  使用场景:可以进行数据恢复

b>实现逻辑删除

I    step1 数据库中创建逻辑删除状态列,设置默认值为0

step2 实体类中添加逻辑删除属性

step3 测试

测试删除功能,真正执行的是修改

UPDATE t_user SET is_deleted=1 WHERE id=? AND is_deleted=0

测试查询功能,被逻辑删除的数据默认不会被查询

SELECT id,username AS name,age,email,is_deleted FROM t_user WHERE is_deleted=0

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