// 案例先展示需要完成的SQL语句，后展示Wrapper的写法
// 1. 名字中包含佳，且年龄小于25
// SELECT * FROM user WHERE name like '%佳%' AND age < 25
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.like("name", "佳").lt("age", 25);
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
// 下面展示SQL时，仅展示WHERE条件；展示代码时, 仅展示Wrapper构建部分
// 2. 姓名为黄姓，且年龄大于等于20，小于等于40，且email字段不为空
// name like '黄%' AND age BETWEEN 20 AND 40 AND email is not null
wrapper.likeRight("name","黄").between("age", 20, 40).isNotNull("email");
// 3. 姓名为黄姓，或者年龄大于等于40，按照年龄降序排列，年龄相同则按照id升序排列
// name like '黄%' OR age >= 40 order by age desc, id asc
wrapper.likeRight("name","黄").or().ge("age",40).orderByDesc("age").orderByAsc("id");
// 4.创建日期为2021年3月22日，并且直属上级的名字为李姓
// date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2021-03-22' AND manager_id IN (SELECT id FROM user WHERE name like '李%')
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = {0}", "2021-03-22") // 建议采用{index}这种方式动态传参, 可防止SQL注入
.inSql("manager_id", "SELECT id FROM user WHERE name like '李%'");
// 上面的apply, 也可以直接使用下面这种方式做字符串拼接，但当这个日期是一个外部参数时，这种方式有SQL注入的风险
wrapper.apply("date_format(create_time, '%Y-%m-%d') = '2021-03-22'");
// 5. 名字为王姓，并且（年龄小于40，或者邮箱不为空）
// name like '王%' AND (age < 40 OR email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").and(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"));
// 6. 名字为王姓，或者（年龄小于40并且年龄大于20并且邮箱不为空）
// name like '王%' OR (age < 40 AND age > 20 AND email is not null)
wrapper.likeRight("name", "王").or(
q -> q.lt("age",40)
.gt("age",20)
.isNotNull("email")
// 7. (年龄小于40或者邮箱不为空) 并且名字为王姓
// (age < 40 OR email is not null) AND name like '王%'
wrapper.nested(q -> q.lt("age", 40).or().isNotNull("email"))
.likeRight("name", "王");
// 8. 年龄为30，31，34，35
// age IN (30,31,34,35)
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35));
wrapper.inSql("age","30,31,34,35");
// 9. 年龄为30，31，34，35, 返回满足条件的第一条记录
// age IN (30,31,34,35) LIMIT 1
wrapper.in("age", Arrays.asList(30,31,34,35)).last("LIMIT 1");
// 10. 只选出id, name 列 (QueryWrapper 特有)
// SELECT id, name FROM user;
wrapper.select("id", "name");
// 11. 选出id, name, age, email, 等同于排除 manager_id 和 create_time
// 当列特别多, 而只需要排除个别列时, 采用上面的方式可能需要写很多个列, 可以采用重载的select方法，指定需要排除的列
wrapper.select(User.class, info -> {
String columnName = info.getColumn();
return !"create_time".equals(columnName) && !"manager_id".equals(columnName);
Condition
条件构造器的诸多方法中，均可以指定一个boolean类型的参数condition，用来决定该条件是否加入最后生成的WHERE语句中，比如
实体对象作为条件
调用构造函数创建一个Wrapper对象时，可以传入一个实体对象。后续使用这个Wrapper时，会以实体对象中的非空属性，构建WHERE条件（默认构建等值匹配的WHERE条件，这个行为可以通过实体类里各个字段上的@TableField注解中的condition属性进行改变）
执行结果如下。可以看到，是根据实体对象中的非空属性，进行了等值匹配查询。
若希望针对某些属性，改变等值匹配的行为，则可以在实体类中用@TableField注解进行配置，示例如下
运行下面的测试代码
从下图得到的结果来看，对于实体对象中的name字段，采用了like进行拼接
@TableField中配置的condition属性实则是一个字符串，SqlCondition类中预定义了一些字符串以供选择
SqlCondition中提供的配置比较有限，当我们需要<或>等拼接方式，则需要自己定义。比如
从下图得到的结果，可以看出，name属性是用like拼接的，而age属性是用>拼接的
allEq方法
allEq方法传入一个map，用来做等值匹配
当allEq方法传入的Map中有value为null的元素时，默认会设置为is null
若想忽略map中value为null的元素，可以在调用allEq时，设置参数boolean null2IsNull为false
若想要在执行allEq时，过滤掉Map中的某些元素，可以调用allEq的重载方法allEq(BiPredicate<R, V> filter, Map<R, V> params)
lambda条件构造器
lambda条件构造器，支持lambda表达式，可以不必像普通条件构造器一样，以字符串形式指定列名，它可以直接以实体类的方法引用来指定列。示例如下
像普通的条件构造器，列名是用字符串的形式指定，无法在编译期进行列名合法性的检查，这就不如lambda条件构造器来的优雅。
另外，还有个链式lambda条件构造器，使用示例如下
上面介绍的都是查询操作,现在来讲更新和删除操作。
BaseMapper中提供了2个更新方法
updateById(T entity)
根据入参entity的id（主键）进行更新，对于entity中非空的属性，会出现在UPDATE语句的SET后面，即entity中非空的属性，会被更新到数据库，示例如下
由于BaseMapper提供的2个更新方法都是传入一个实体对象去执行更新，这在需要更新的列比较多时还好，若想要更新的只有那么一列，或者两列，则创建一个实体对象就显得有点麻烦。针对这种情况，UpdateWrapper提供有set方法，可以手动拼接SQL中的SET语句，此时可以不必传入实体对象，示例如下
BaseMapper一共提供了如下几个用于删除的方法
deleteById 根据主键id进行删除
deleteBatchIds 根据主键id进行批量删除
deleteByMap 根据Map进行删除（Map中的key为列名，value为值，根据列和值进行等值匹配）
delete(Wrapper wrapper) 根据条件构造器Wrapper进行删除
与前面查询和更新的操作大同小异，不做赘述
自定义SQL
当mp提供的方法还不能满足需求时，则可以自定义SQL。
原生mybatis
xml方式
使用xml时，若xml文件与mapper接口文件不在同一目录下，则需要在application.yml中配置mapper.xml的存放路径
若有多个地方存放mapper，则用数组形式进行配置
测试代码如下
mybatis-plus
也可以使用mp提供的Wrapper条件构造器，来自定义SQL
xml方式
BaseMapper中提供了2个方法进行分页查询，分别是selectPage和selectMapsPage，前者会将查询的结果封装成Java实体对象，后者会封装成Map<String,Object>。分页查询的食用示例如下
创建mp的分页拦截器，注册到Spring容器中
执行分页查询
注意到，分页查询总共发出了2次SQL，一次查总记录数，一次查具体数据。若希望不查总记录数，仅查分页结果。可以通过Page的重载构造函数，指定isSearchCount为false即可
在实际开发中，可能遇到多表联查的场景，此时BaseMapper中提供的单表分页查询的方法无法满足需求，需要自定义SQL，示例如下（使用单表查询的SQL进行演示，实际进行多表联查时，修改SQL语句即可）
在mapper接口中定义一个函数，接收一个Page对象为参数，并编写自定义SQL
ActiveRecord模式，通过操作实体对象，直接操作数据库表。与ORM有点类似。
让实体类User继承自Model
直接调用实体对象上的方法
在定义实体类时，用@TableId指定主键，而其type属性，可以指定主键策略。
mp支持多种主键策略，默认的策略是基于雪花算法的自增id。全部主键策略定义在了枚举类IdType中，IdType有如下的取值
数据库ID自增，依赖于数据库。在插入操作生成SQL语句时，不会插入主键这一列
未设置主键类型。若在代码中没有手动设置主键，则会根据主键的全局策略自动生成（默认的主键全局策略是基于雪花算法的自增ID）
INPUT
需要手动设置主键，若不设置。插入操作生成SQL语句时，主键这一列的值会是null。oracle的序列主键需要使用这种方式
ASSIGN_ID
当没有手动设置主键，即实体类中的主键属性为空时，才会自动填充，使用雪花算法
ASSIGN_UUID
当实体类的主键属性为空时，才会自动填充，使用UUID
....（还有几种是已过时的，就不再列举）
可以针对每个实体类，使用@TableId注解指定该实体类的主键策略，这可以理解为局部策略。若希望对所有的实体类，都采用同一种主键策略，挨个在每个实体类上进行配置，则太麻烦了，此时可以用主键的全局策略。只需要在application.yml进行配置即可。比如，配置了全局采用自增主键策略
下面对不同主键策略的行为进行演示
在User上对id属性加上注解，然后将MYSQL的user表修改其主键为自增。
可以看到，代码中没有设置主键ID，发出的SQL语句中也没有设置主键ID，并且插入结束后，主键ID会被写回到实体对象。
在MYSQL的user表中，去掉主键自增。然后修改User类（若不配置@TableId注解，默认主键策略也是NONE）
插入时，若实体类的主键ID有值，则使用之；若主键ID为空，则使用主键全局策略，来生成一个ID。
其余的策略类似，不赘述
AUTO依赖于数据库的自增主键，插入时，实体对象无需设置主键，插入成功后，主键会被写回实体对象。
INPUT完全依赖于用户输入。实体对象中主键ID是什么，插入到数据库时就设置什么。若有值便设置值，若为null则设置null
其余的几个策略，都是在实体对象中主键ID为空时，才会自动生成。
NONE会跟随全局策略，ASSIGN_ID采用雪花算法，ASSIGN_UUID采用UUID
全局配置，在application.yml中进行即可；针对单个实体类的局部配置，使用@TableId即可。对于某个实体类，若它有局部主键策略，则采用之，否则，跟随全局策略。
mybatis plus有许多可配置项，可在application.yml中进行配置，如上面的全局主键策略。下面列举部分配置项
configLocation：若有单独的mybatis配置，用这个注解指定mybatis的配置文件（mybatis的全局配置文件）
mapperLocations：mybatis mapper所对应的xml文件的位置
typeAliasesPackage：mybatis的别名包扫描路径
.....
mapUnderscoreToCamelCase：是否开启自动驼峰命名规则映射。（默认开启）
dbTpe：数据库类型。一般不用配，会根据数据库连接url自动识别
fieldStrategy：（已过时）字段验证策略。该配置项在最新版的mp文档中已经找不到了，被细分成了insertStrategy，updateStrategy，selectStrategy。默认值是NOT_NULL，即对于实体对象中非空的字段，才会组装到最终的SQL语句中。
有如下几种可选配置
这个配置项，可在application.yml中进行全局配置，也可以在某一实体类中，对某一字段用@TableField注解进行局部配置
这个字段验证策略有什么用呢？在UPDATE操作中能够体现出来，若用一个User对象执行UPDATE操作，我们希望只对User对象中非空的属性，更新到数据库中，其他属性不做更新，则NOT_NULL可以满足需求。
而若updateStrategy配置为IGNORED，则不会进行非空判断，会将实体对象中的全部属性如实组装到SQL中，这样，执行UPDATE时，可能就将一些不想更新的字段，设置为了NULL。
IGNORED：忽略校验。即，不做校验。实体对象中的全部字段，无论值是什么，都如实地被组装到SQL语句中（为NULL的字段在SQL语句中就组装为NULL）。
NOT_NULL：非NULL校验。只会将非NULL的字段组装到SQL语句中
NOT_EMPTY：非空校验。当有字段是字符串类型时，只组装非空字符串；对其他类型的字段，等同于NOT_NULL
NEVER：不加入SQL。所有字段不加入到SQL语句
tablePrefix：添加表名前缀
然后将MYSQL中的表做一下修改。但Java实体类保持不变（仍然为User）。
可以看到拼接出来的SQL，在表名前面添加了前缀
代码生成器
mp提供一个生成器，可快速生成Entity实体类，Mapper接口，Service，Controller等全套代码。
public class GeneratorTest {
@Test
public void generate() {
AutoGenerator generator = new AutoGenerator();
// 全局配置
GlobalConfig config = new GlobalConfig();
String projectPath = System.getProperty("user.dir");
// 设置输出到的目录
config.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java");
config.setAuthor("yogurt");
// 生成结束后是否打开文件夹
config.setOpen(false);
// 全局配置添加到 generator 上
generator.setGlobalConfig(config);
// 数据源配置
DataSourceConfig dataSourceConfig = new DataSourceConfig();
dataSourceConfig.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yogurt?serverTimezone=Asia/Shanghai");
dataSourceConfig.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSourceConfig.setUsername("root");
dataSourceConfig.setPassword("root");
// 数据源配置添加到 generator
generator.setDataSource(dataSourceConfig);
// 包配置, 生成的代码放在哪个包下
PackageConfig packageConfig = new PackageConfig();
packageConfig.setParent("com.example.mp.generator");
// 包配置添加到 generator
generator.setPackageInfo(packageConfig);
// 策略配置
StrategyConfig strategyConfig = new StrategyConfig();
// 下划线驼峰命名转换
strategyConfig.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
strategyConfig.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel);
// 开启lombok
strategyConfig.setEntityLombokModel(true);
// 开启RestController
strategyConfig.setRestControllerStyle(true);
generator.setStrategy(strategyConfig);
generator.setTemplateEngine(new FreemarkerTemplateEngine());
// 开始生成
generator.execute();
运行后，可以看到生成了如下图所示的全套代码
高级功能的演示需要用到一张新的表user2
并创建对应的实体类User2
以及Mapper接口
首先，为什么要有逻辑删除呢？直接删掉不行吗？当然可以，但日后若想要恢复，或者需要查看这些数据，就做不到了。逻辑删除是为了方便数据恢复，和保护数据本身价值的一种方案。
日常中，我们在电脑中删除一个文件后，也仅仅是把该文件放入了回收站，日后若有需要还能进行查看或恢复。当我们确定不再需要某个文件，可以将其从回收站中彻底删除。这也是类似的道理。
mp提供的逻辑删除实现起来非常简单
只需要在application.yml中进行逻辑删除的相关配置即可
可以看到，发出的SQL不再是DELETE，而是UPDATE
此时我们再执行一次SELECT
可以看到，发出的SQL语句，会自动在WHERE后面拼接逻辑未删除的条件。查询出来的结果中，没有了id为6的王软蛋。
若想要SELECT的列，不包括逻辑删除的那一列，则可以在实体类中通过@TableField进行配置
可以看到下图的执行结果中，SELECT中已经不包含deleted这一列了
前面在application.yml中做的配置，是全局的。通常来说，对于多个表，我们也会统一逻辑删除字段的名称，统一逻辑已删除和未删除的值，所以全局配置即可。当然，若要对某些表进行单独配置，在实体类的对应字段上使用@TableLogic即可
开启mp的逻辑删除后，会对SQL产生如下的影响
INSERT语句：没有影响
SELECT语句：追加WHERE条件，过滤掉已删除的数据
UPDATE语句：追加WHERE条件，防止更新到已删除的数据
DELETE语句：转变为UPDATE语句
注意，上述的影响，只针对mp自动注入的SQL生效。如果是自己手动添加的自定义SQL，则不会生效。比如
调用这个selectRaw，则mp的逻辑删除不会生效。
另，逻辑删除可在application.yml中进行全局配置，也可在实体类中用@TableLogic进行局部配置。
表中常常会有“新增时间”，“修改时间”，“操作人” 等字段。比较原始的方式，是每次插入或更新时，手动进行设置。mp可以通过配置，对某些字段进行自动填充，食用示例如下
在实体类中的某些字段上，通过@TableField设置自动填充
实现自动填充处理器
根据下图结果，可以看到对createTime进行了自动填充
注意，自动填充仅在该字段为空时会生效，若该字段不为空，则直接使用已有的值。如下
更新时的自动填充，测试如下
乐观锁插件
当出现并发操作时，需要确保各个用户对数据的操作不产生冲突，此时需要一种并发控制手段。悲观锁的方法是，在对数据库的一条记录进行修改时，先直接加锁（数据库的锁机制），锁定这条数据，然后再进行操作；而乐观锁，正如其名，它先假设不存在冲突情况，而在实际进行数据操作时，再检查是否冲突。乐观锁的一种通常实现是版本号，在MySQL中也有名为MVCC的基于版本号的并发事务控制。
在读多写少的场景下，乐观锁比较适用，能够减少加锁操作导致的性能开销，提高系统吞吐量。
在写多读少的场景下，悲观锁比较使用，否则会因为乐观锁不断失败重试，反而导致性能下降。
乐观锁的实现如下：
取出记录时，获取当前version
更新时，带上这个version
执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
如果oldVersion与数据库中的version不一致，就更新失败
这种思想和CAS（Compare And Swap）非常相似。
乐观锁的实现步骤如下
配置乐观锁插件
在实体类中表示版本的字段上添加注解@Version
执行之前先看一下数据库的情况
根据下图执行结果，可以看到SQL语句中添加了version相关的操作
当UPDATE返回了1，表示影响行数为1，则更新成功。反之，由于WHERE后面的version与数据库中的不一致，匹配不到任何记录，则影响行数为0，表示更新失败。更新成功后，新的version会被封装回实体对象中。
实体类中version字段，类型只支持int，long，Date，Timestamp，LocalDateTime
注意，乐观锁插件仅支持updateById(id)与update(entity, wrapper)方法
注意：如果使用wrapper，则wrapper不能复用！示例如下
可以看到在第二次复用wrapper时，拼接出的SQL中，后面WHERE语句中出现了2次version，是有问题的。
性能分析插件
该插件会输出SQL语句的执行时间，以便做SQL语句的性能分析和调优。
注：3.2.0版本之后，mp自带的性能分析插件被官方移除了，而推荐食用第三方性能分析插件
引入maven依赖
修改application.yml
在src/main/resources资源目录下添加spy.properties
随便运行一个测试用例，可以看到该SQL的执行时长被记录了下来
多租户SQL解析器
多租户的概念：多个用户共用一套系统，但他们的数据有需要相对的独立，保持一定的隔离性。
多租户的数据隔离一般有如下的方式：
不同租户使用不同的数据库服务器
优点是：不同租户有不同的独立数据库，有助于扩展，以及对不同租户提供更好的个性化，出现故障时恢复数据较为简单。
缺点是：增加了数据库数量，购置成本，维护成本更高
不同租户使用相同的数据库服务器，但使用不同的数据库（不同的schema）
优点是购置和维护成本低了一些，缺点是数据恢复较为困难，因为不同租户的数据都放在了一起
不同租户使用相同的数据库服务器，使用相同的数据库，共享数据表，在表中增加租户id来做区分
优点是，购置和维护成本最低，支持用户最多，缺点是隔离性最低，安全性最低
食用实例如下
添加多租户拦截器配置。添加配置后，在执行CRUD的时候，会自动在SQL语句最后拼接租户id的条件
package com.example.mp.config;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TenantLineHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.TenantLineInnerInterceptor;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.expression.LongValue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
interceptor.addInnerInterceptor(new TenantLineInnerInterceptor(new TenantLineHandler() {
@Override
public Expression getTenantId() {
// 返回租户id的值, 这里固定写死为1
// 一般是从当前上下文中取出一个 租户id
return new LongValue(1);
** 通常会将表示租户id的列名，需要排除租户id的表等信息，封装到一个配置类中（如TenantConfig）
@Override
public String getTenantIdColumn() {
// 返回表中的表示租户id的列名
return "manager_id";
@Override
public boolean ignoreTable(String tableName) {
// 表名不为 user2 的表, 不拼接多租户条件
return !"user2".equals(tableName);
// 如果用了分页插件注意先 add TenantLineInnerInterceptor 再 add PaginationInnerInterceptor
// 用了分页插件必须设置 MybatisConfiguration#useDeprecatedExecutor = false
return interceptor;
@Test
public void testTenant() {
LambdaQueryWrapper<User2> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.likeRight(User2::getName, "王")
.select(User2::getName, User2::getAge, User2::getEmail, User2::getManagerId);
user2Mapper.selectList(wrapper);
动态表名SQL解析器
当数据量特别大的时候，我们通常会采用分库分表。这时，可能就会有多张表，其表结构相同，但表名不同。例如order_1，order_2，order_3，查询时，我们可能需要动态设置要查的表名。mp提供了动态表名SQL解析器，食用示例如下
先在mysql中拷贝一下user2表
配置动态表名拦截器
条件构造器AbstractWrapper中提供了多个方法用于构造SQL语句中的WHERE条件，而其子类QueryWrapper额外提供了select方法，可以只选取特定的列，子类UpdateWrapper额外提供了set方法，用于设置SQL中的SET语句。除了普通的Wrapper，还有基于lambda表达式的Wrapper，如LambdaQueryWrapper，LambdaUpdateWrapper，它们在构造WHERE条件时，直接以方法引用来指定WHERE条件中的列，比普通Wrapper通过字符串来指定要更加优雅。另，还有链式Wrapper，如LambdaQueryChainWrapper，它封装了BaseMapper，可以更方便地获取结果。
条件构造器采用链式调用来拼接多个条件，条件之间默认以AND连接
当AND或OR后面的条件需要被括号包裹时，将括号中的条件以lambda表达式形式，作为参数传入and()或or()
特别的，当()需要放在WHERE语句的最开头时，可以使用nested()方法
条件表达式时当需要传入自定义的SQL语句，或者需要调用数据库函数时，可用apply()方法进行SQL拼接
条件构造器中的各个方法可以通过一个boolean类型的变量condition，来根据需要灵活拼接WHERE条件（仅当condition为true时会拼接SQL语句）
使用lambda条件构造器，可以通过lambda表达式，直接使用实体类中的属性进行条件构造，比普通的条件构造器更加优雅
若mp提供的方法不够用，可以通过自定义SQL（原生mybatis）的形式进行扩展开发
使用mp进行分页查询时，需要创建一个分页拦截器（Interceptor），注册到Spring容器中，随后查询时，通过传入一个分页对象（Page对象）进行查询即可。单表查询时，可以使用BaseMapper提供的selectPage或selectMapsPage方法。复杂场景下（如多表联查），使用自定义SQL。
AR模式可以直接通过操作实体类来操作数据库。让实体类继承自Model即可
链接：juejin.cn/post/6961721367846715428
