【SSM 框架 ｜ day27 MP】

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一、MyBatis-Plus 简介

• 定义：基于 MyBatis 的增强工具，旨在简化开发、提高效率，不替代 MyBatis，仅做增强。

• 核心优势

  ：

  • 无侵入性：不改变 MyBatis 原有功能。

  • 内置通用 Mapper，简化单表 CRUD 操作。

  • 支持 Lambda 表达式、主键自动生成、分页插件等。

二、入门案例（SpringBoot 整合）

1. 环境准备：

   • 数据库表：创建 user 表（id, name, password, age, tel）。

   • 依赖：mybatis-plus-boot-starter、druid（数据源）、mysql-connector-java。

   • 配置：application.yml 配置数据源（驱动、URL、用户名、密码）。

2. 核心代码：

   • 实体类：User（对应表字段）。

   • Dao 接口：UserDao extends BaseMapper（继承 MP 通用 Mapper）。

   • 测试：通过 userDao.selectList(null) 实现查询所有数据。

三、标准数据层开发

1. 基础 CRUD（基于 BaseMapper）

操作	方法	说明
新增	int insert(T entity)	插入一条记录，返回影响行数
删除	int deleteById(Serializable id)	根据 ID 删除，返回影响行数
修改	int updateById(T entity)	根据 ID 修改（非 null 字段），返回影响行数
根据 ID 查询	T selectById(Serializable id)	返回单条记录
查询所有	List selectList(Wrapper queryWrapper)	查询所有（可加条件）

2. Lombok 简化实体类

• 注解

  ：

  • @Data：生成 setter、getter、toString、equals、hashCode。

  • @NoArgsConstructor：无参构造函数。

  • @AllArgsConstructor：全参构造函数。

• 作用：减少实体类中重复的模板代码。

3. 分页查询

1. 配置分页拦截器

   ：

   java

   @Configuration
   public class MybatisPlusConfig {@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mpInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor()); // 添加分页拦截器return interceptor;}
   }

2. 使用

   ：

   java

   运行

   IPage<User> page = new Page<>(1, 3); // 第1页，每页3条
   userDao.selectPage(page, null); // 执行分页查询
   // 分页结果：page.getCurrent()（当前页）、page.getSize()（每页条数）、page.getTotal()（总条数）等

四、DQL 编程控制（查询操作）

1. 条件查询（Wrapper）

• 核心类：

  • QueryWrapper：非 Lambda 方式，需手动写字段名（易出错）。

  • LambdaQueryWrapper：Lambda 方式，通过 User::getAge 避免字段名写错。

• 常用条件方法：

  • eq：等于（=)

  • lt/gt：小于（<）/ 大于（>）

  • le/ge：小于等于（<=）/ 大于等于（>=）

  • between：范围（BETWEEN ? AND ?）

  • like/likeLeft/likeRight：模糊查询（%值%/%值/值%）

  • and/or：逻辑与 / 或

• 示例：

  java

  运行

  LambdaQueryWrapper<User> lqw = new LambdaQueryWrapper<>();
  lqw.lt(User::getAge, 30).gt(User::getAge, 10); // 年龄 10 < age < 30
  List<User> list = userDao.selectList(lqw);

2. null 判定（动态条件）

• 解决场景：前端查询条件可能为 null（如年龄范围只输入最小值）。

• 方法：使用条件方法的

  condition

  参数（true 则添加条件）。

  java

  运行

  LambdaQueryWrapper<User> lqw = new LambdaQueryWrapper<>();
  lqw.lt(null != maxAge, User::getAge, maxAge) // 若 maxAge 不为 null，则添加 age < maxAge.gt(null != minAge, User::getAge, minAge); // 若 minAge 不为 null，则添加 age > minAge

3. 查询投影（指定字段 / 聚合 / 分组）

• 指定字段

  ：

  select
  

  方法

  java

  lqw.select(User::getId, User::getName); // 只查询 id 和 name

• 聚合查询

  ：结合

  selectMaps

  （返回 Map 结果）

  java

  运行

  QueryWrapper<User> qw = new QueryWrapper<>();
  qw.select("count(*) as count", "max(age) as maxAge"); // 统计总数、最大年龄
  List<Map<String, Object>> result = userDao.selectMaps(qw);
  

• 分组查询

  ：

  groupBy
  

  方法

  java

  qw.select("tel", "count(*) as count").groupBy("tel"); // 按 tel 分组统计数量

4. 映射匹配（表 / 字段名不一致）

• 表名映射：@TableName("tbl_user")（类注解，指定表名）。

• 字段名映射：@TableField("pwd")（属性注解，指定字段名）。

• 排除非表字段：@TableField(exist = false)（属性不对应表字段）。

• 隐藏查询字段：@TableField(select = false)（默认查询不包含该字段）。

五、DML 编程控制（增删改）

1. 主键生成策略（@TableId）

• 注解：@TableId(type = IdType.策略)

• 常用策略

  ：

  • AUTO：数据库自增（需表主键设为自增）。

  • INPUT：手动输入 ID。

  • ASSIGN_ID：雪花算法生成 Long 型 ID（分布式场景推荐）。

  • ASSIGN_UUID：生成 UUID 字符串（需主键为 varchar 类型）。

• 全局配置

  （避免每个实体类重复设置）：

  yaml

  mybatis-plus:global-config:db-config:id-type: assign_id # 全局默认主键策略

2. 多记录操作

• 批量删除

  ：

  deleteBatchIds(Collection<? extends Serializable> idList)

  java

  运行

  userDao.deleteBatchIds(Arrays.asList(1L, 2L)); // 删除 ID 为 1 和 2 的记录

• 批量查询：selectBatchIds(Collection idList)

3. 逻辑删除（假删除）

• 原理：通过字段标记数据是否删除（如 deleted 字段，0 = 正常，1 = 删除），本质是更新操作。

• 实现

  ：

  1. 表添加 deleted 字段（默认值 0）。

  2. 实体类添加属性：@TableLogic private Integer deleted;。

  3. 全局配置（可选）：

     yaml

     mybatis-plus:global-config:db-config:logic-delete-field: deleted # 逻辑删除字段名logic-not-delete-value: 0 # 未删除值logic-delete-value: 1 # 删除值

• 效果：删除时执行 UPDATE ... SET deleted=1；查询时自动添加 WHERE deleted=0。

4. 乐观锁（解决并发更新冲突）

• 原理：通过版本号（version）控制，更新时检查版本号是否匹配。

• 实现

  ：

  1. 表添加 version 字段（默认值 1）。

  2. 实体类添加属性：@Version private Integer version;。

  3. 配置乐观锁拦截器：

     java

     @Bean
     public MybatisPlusInterceptor mpInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor()); // 乐观锁拦截器return interceptor;
     }

• 效果：更新时执行 UPDATE ... SET version=version+1 WHERE ... AND version=?，版本不匹配则更新失败。

六、快速开发（代码生成器）

• 作用：根据数据库表自动生成实体类、Dao、Service、Controller 代码。

• 步骤

  ：

  1. 导入依赖：mybatis-plus-generator（代码生成器）、velocity-engine-core（模板引擎）。

  2. 编写生成配置（数据源、全局配置、包配置、策略配置）：

     java

     AutoGenerator autoGenerator = new AutoGenerator();
     // 1. 配置数据源
     DataSourceConfig dataSource = new DataSourceConfig();
     dataSource.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
     dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus_db");
     dataSource.setUsername("root");
     dataSource.setPassword("root");
     autoGenerator.setDataSource(dataSource);
     ​
     // 2. 全局配置（输出目录、作者、ID策略等）
     GlobalConfig globalConfig = new GlobalConfig();
     globalConfig.setOutputDir(System.getProperty("user.dir") + "/src/main/java");
     globalConfig.setAuthor("开发者");
     globalConfig.setIdType(IdType.ASSIGN_ID);
     autoGenerator.setGlobalConfig(globalConfig);
     ​
     // 3. 包配置（父包名、各层包名）
     PackageConfig packageInfo = new PackageConfig();
     packageInfo.setParent("com.aaa");
     packageInfo.setEntity("domain");
     packageInfo.setMapper("dao");
     autoGenerator.setPackageInfo(packageInfo);
     ​
     // 4. 策略配置（表名、前缀、Lombok、逻辑删除等）
     StrategyConfig strategyConfig = new StrategyConfig();
     strategyConfig.setInclude("tbl_user"); // 生成的表名
     strategyConfig.setTablePrefix("tbl_"); // 表前缀（生成类名会去掉前缀）
     strategyConfig.setEntityLombokModel(true); // 启用 Lombok
     autoGenerator.setStrategy(strategyConfig);
     ​
     // 执行生成
     autoGenerator.execute();

七、Service 层 CRUD

• 继承关系

  ：

  • 自定义 Service 接口：public interface UserService extends IService。

  • 实现类：public class UserServiceImpl extends ServiceImpl implements UserService。

• 优势：IService 提供了更多批量操作、分页查询等方法（如 list()、page()、saveBatch() 等）。

总结：MyBatis-Plus 核心是通过封装通用 Mapper 和 Service 简化单表操作，重点掌握条件构造、主键策略、分页、逻辑删除、乐观锁等功能，结合代码生成器可大幅提升开发效率。

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以下是 5 道 MyBatis-Plus（MP）相关的中大厂面试题，涵盖底层原理、分布式场景、并发控制、性能优化等核心考点，每道题均附详细解析，适配中高级开发岗位面试场景：

面试题 1：MyBatis-Plus 的主键生成策略有哪些？分布式系统中优先选哪种？为什么？

问题解析

该题考察对 MP 主键策略的全面理解，以及分布式场景下的技术选型能力，大厂尤其关注分布式 ID 的唯一性和性能问题。

参考答案

1. MP 核心主键生成策略（基于IdType枚举）

   策略	说明
   AUTO	依赖数据库自增主键，需数据库表设置主键自增，适用于单库单表场景。
   INPUT	手动输入主键，需开发者自行保证唯一性，风险高，极少使用。
   ASSIGN_ID	基于雪花算法生成 64 位 Long 型 ID，兼容数值和字符串类型，支持分布式。
   ASSIGN_UUID	生成 32 位 UUID 字符串，无需依赖数据库，但字符串存储占用空间大，不支持排序。
   （已过时）	ID_WORKER、ID_WORKER_STR 等，已被 ASSIGN_ID/ASSIGN_UUID 替代。

2. 分布式系统优先选ASSIGN_ID，原因如下
   • 唯一性保障：雪花算法通过 “时间戳 + 数据中心 ID + 机器 ID + 序列号” 组合生成 ID，避免分布式节点 ID 冲突。
   • 性能优异：本地生成 ID，无需与数据库交互，减少网络开销，吞吐量远高于数据库自增。
   • 有序性：基于时间戳生成，ID 整体有序，利于数据库索引优化（B + 树索引对有序数据插入效率更高）。
   • 对比ASSIGN_UUID：UUID 无序，会导致索引碎片，查询性能下降；且字符串存储比 Long 型占用更多空间。

面试题 2：MyBatis-Plus 的乐观锁实现原理是什么？它和悲观锁的适用场景有何区别？

问题解析

并发控制是大厂面试高频考点，乐观锁是 MP 的核心特性，需深入理解其底层逻辑和实际业务适配能力。

参考答案

1. MP 乐观锁实现原理MP 的乐观锁通过版本号机制实现，核心步骤如下
   1. 表中新增version字段（默认值 1），实体类对应字段添加@Version注解。
   2. 配置乐观锁拦截器OptimisticLockerInnerInterceptor，拦截更新 SQL。
   3. 更新时，MP 自动拼接条件WHERE version = 原版本号，并将版本号自增（SET version = version + 1）。
   4. 若更新影响行数为 0，说明版本号已被其他线程修改，更新失败，需开发者处理重试或提示。示例 SQL：

   sql

   -- 原始更新意图
   UPDATE tbl_user SET name = 'Jock888' WHERE id = 3;
   -- MP处理后SQL
   UPDATE tbl_user SET name = 'Jock888', version = 2 WHERE id = 3 AND version = 1;
   

2. 乐观锁与悲观锁适用场景区别

   锁类型	适用场景	特点
   乐观锁	读多写少、并发冲突少的场景（如商品详情查询、用户资料修改）	无锁开销，性能高，冲突时需手动处理重试
   悲观锁	写多读少、并发冲突多的场景（如秒杀、库存扣减）	直接锁定资源，冲突少，但性能开销大

面试题 3：MyBatis-Plus 的条件构造器 Wrapper 有几种？LambdaQueryWrapper 相比 QueryWrapper 的优势是什么？

问题解析

条件构造器是 MP 简化查询的核心，考察对 MP API 的使用熟练度，以及代码健壮性的理解，大厂注重代码低出错率和可维护性。

参考答案

1. MP 条件构造器核心类型
   • AbstractWrapper：抽象基类，定义通用条件方法（如 eq、lt、like 等）。
   • QueryWrapper：非 Lambda 方式，需手动传入字段名字符串（如qw.eq("name", "Tom")）。
   • LambdaQueryWrapper：Lambda 方式，通过方法引用获取字段（如lqw.eq(User::getName, "Tom")）。
   • UpdateWrapper：用于构建更新条件的构造器。
2. LambdaQueryWrapper 的核心优势
   • 类型安全，避免字段名写错：QueryWrapper 需手动写字符串字段名，若字段名修改或拼写错误，编译时无法发现，只能运行时报错；Lambda 方式通过User::getName关联字段，字段名错误会直接编译失败。
   • 代码可读性更高：直接关联实体类属性，无需记忆数据库字段名，尤其适合字段名复杂的场景。
   • 适配字段重构：若数据库字段名通过注解映射（如@TableField("user_name")），Lambda 方式无需修改查询代码，QueryWrapper 需手动修改字符串。

面试题 4：MyBatis-Plus 的分页插件底层是如何实现的？如何优化分页查询的性能？

问题解析

分页是业务系统高频操作，考察对 MP 插件机制的理解和数据库性能优化能力，大厂关注大数据量下的分页效率问题。

参考答案

1. 分页插件底层实现原理MP 的分页依赖PaginationInnerInterceptor拦截器，核心流程如下
   1. 开发者通过new Page<>(current, size)构建分页参数。
   2. 拦截器拦截目标方法（如selectPage），获取原始 SQL。
   3. 根据数据库类型（如 MySQL、Oracle）拼接分页 SQL：
      • MySQL：拼接LIMIT ?, ?；
      • Oracle：通过ROWNUM实现分页。
   4. 执行分页 SQL，同时执行COUNT(*)查询获取总条数。
   5. 将查询结果封装到IPage对象（包含当前页数据、总条数、总页数等）。
2. 分页查询性能优化方案
   • 避免查询总条数：若业务无需总页数（如滚动加载），可通过page.setSearchCount(false)关闭COUNT(*)查询，减少一次全表扫描。
   • 优化大数据量分页：MySQL 的LIMIT 100000, 10会扫描前 100010 条数据，效率极低。可改为基于主键的游标分页：

   java

   运行

   // 游标分页，基于上一页最后一条ID
   LambdaQueryWrapper<User> lqw = new LambdaQueryWrapper<>();
   lqw.gt(User::getId, lastId).last("LIMIT 10");
   

   • 添加索引：分页查询的WHERE条件字段和排序字段需建立索引，避免全表扫描。
   • 分库分表：若单表数据量超千万，可通过分库分表（如 Sharding-JDBC）拆分数据，降低单表分页压力。

面试题 5：MyBatis-Plus 的逻辑删除和物理删除有什么区别？实际业务中如何选择？

问题解析

考察对数据删除机制的理解，以及业务设计中的数据安全和性能权衡能力，大厂注重数据可追溯性和系统稳定性。

参考答案

1. 逻辑删除与物理删除的核心区别

   维度	逻辑删除	物理删除
   实现方式	新增deleted字段标记（0 = 正常，1 = 删除），删除时执行 UPDATE 操作	执行 DELETE 语句，直接删除表中数据
   数据可恢复性	可恢复，修改deleted字段即可	不可直接恢复，需依赖数据库备份
   查询影响	MP 自动拼接WHERE deleted = 0，无需手动过滤	无影响，查询结果不包含已删除数据
   性能影响	长期会导致表数据量增大，需定期归档	数据量减少，查询性能可能提升

2. 实际业务选型建议
   • 选逻辑删除的场景：
   1. 需数据追溯的场景（如订单、用户操作日志），删除后可能需对账或排查问题；
   2. 关联数据多的场景（如员工表关联合同表，删除员工后合同数据需保留关联关系）；
   3. 合规要求场景（如金融、医疗数据，需长期留存）。
   • 选物理删除的场景：
   1. 临时数据场景（如缓存表、会话表），数据无追溯价值；
   2. 高频写入删除的场景（如秒杀临时订单），避免表数据膨胀影响性能；
   3. 敏感数据场景（如用户临时输入的隐私信息，删除后需彻底清除）。
   • 补充：逻辑删除需配合定期归档策略（如将 3 个月前的删除数据迁移至历史表），避免主表数据量过大。