这里写目录标题

建立数据库
- utf8mb4是什麽？为什么要用这个呢？
- utf8mb4_unicode_ci、utf8mb4_general_ci的区别总结
数据库连接配置文件
创建实体类模型
- sql日志的输出
创建springboot的测试类
- 批量查询
- 自定义Mapper
service
tableName注解
雪花算法
分布式算法
- TableField
- 数据库中时间戳
- @TableLogic
- 分页插件

建立数据库

注意一下，这个表应该这么去建

utf8mb4是什麽？为什么要用这个呢？

2.1 utf8
是针对Unicode的一种可变长度字符编码。

由于对可以用Ascll表示的字符，使用Unicode并不高效，因为Unicode比Ascll占用大一倍的空间，而对ASCII来说高字节的0对他毫无用处。

为了解决这个问题，就出现了一些中间格式的字符集，他们被称为通用转换格式，即UTF（Unicode Transformation Format）。

2.2 utf8mb4（mb4 = most bytes 4）
所以utf8是utf8mb4的子集，除了将编码改为utf8mb4外不需要做其他转换。

MySQL在5.5.3之后增加了这个utf8mb4的编码，mb4就是most bytes 4的意思，专门用来兼容四字节的unicode。好在utf8mb4是utf8的超集，除了将编码改为utf8mb4外不需要做其他转换。当然，为了节省空间，一般情况下使用utf8也就够了。

既然utf8应付日常使用完全没有问题，那为什么还要使用utf8mb4呢?

低版本的MySQL支持的utf8编码，最大字符长度为 3 字节，如果遇到 4 字节的字符就会出现错误了。

三个字节的 UTF-8 最大能编码的 Unicode 字符是 0xFFFF，也就是 Unicode 中的基本多文平面（BMP）。

也就是说，任何不在基本多文平面的 Unicode字符，都无法使用MySQL原有的 utf8 字符集存储。

可以到以下的链接，看unicode编码区从1 ~ 126就属于传统utf8区,当然utf8mb4也兼容这个区,126行以下就是utf8mb4扩充区,什么时候你需要存储那些字符,你才用utf8mb4,否则只是浪费空间
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「骑台风走」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52385631/article/details/123019036

utf8mb4_unicode_ci、utf8mb4_general_ci的区别总结

https://blog.csdn.net/weixin_45839894/article/details/128096805

数据库连接配置文件

#mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456

数据库连接这个别自己瞎写了。

创建实体类模型

实体类模型，用于接收数据库中的数据情况
所以

@Data
public class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email;
}

必须要一一对应，小数据，要用包装类，ID可能会很长，所以要用长整型。

@Data这个是干嘛呢的呢，就是你装上Lombok插件之后，可以自动生成Getter和Setter方法，或者重写hashcode等方法。

這個可以看类的结构。

package com.atguigu.mybatisplus.Mapper;import com.atguigu.mybatisplus.entity.User;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {//你必须告诉电脑，你需要输入的泛型是啥
}

注意这里头有泛型的。

一个实体类，对应一个Mapper
Mapper应该去继承BASEMAPPER
BASEMAPPER中，所有曾删改查的方法，都被USERMAPPER给继承了，相当于省去了我们自己写增删改查。

加一個扫描注解，把Mapper这个包扫描进入

springboot天然給安排了一個测试类，主要是需要這個注解

在测试里创建接口类，然后对接口类进行注入。

把数据库的东西打印一下，看看，连接没连接上

sql日志的输出

往配置文件裏加一句話就行。

创建springboot的测试类

CTRL + H可以看到类的结构

批量查询

我们可以根据，我们可以往里面放个List，list里面的都是id

自定义Mapper

1.先创建接口

这个配置文件下的mapper基本就相当于一个实现类了
里面的xml写法：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.atguigu.mybatisplus.mapper.UserMapper"><sql id="Base_Column_List">id, name, age, email</sql><select id="selectAllByName" resultType="com.atguigu.mybatisplus.entity.User">select<include refid="Base_Column_List"/>from userwherename = #{name}</select>
</mapper>

service

父类本身具有泛型，那么子类继承父类后，就不用写泛型了。

比如後續用到UserService之后，就不用泛型了

服務端接口实现类，直接点那个小鸟，就能去实现类。

tableName注解

简单的来说，你的类名，叫User,但是实际开发中，会有好多张表，一张表理论上应该对应一个实体类作为模型去接收

但是，问题在于，我们很多好多表
比如管理员表
t_User
商人表
bu_User
老板股东表
bo_User
我们不好一一建立类，对吧？？那就用这个注解

參考一下TableName去生成数据库表名。

雪花算法

为了提高数据库效率，我们可以用分表的方式，解决
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 和 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 和 sex 两个字段进行查询**，而 nickname 和 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 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。**

简单来说就是User是一张表
User_info是一张表，User上存储主要检索信息，User_info上存细节
有点像身份证和在电脑上数据

如果我们把身份证上存太多信息，身份证就很大，很难带。

垂直分表
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

简单来说，就是数据量太大了，行太多了

分布式算法

雪花算法：
解决分表后，或者多个表一起处理时候，应该怎么做。

雪花算法，分布式处理Id

想讓ID应用雪花算法，就在ID上加入这个注解。

这样可以告诉数据库，我所有的IDEA程序中id，都映射的是你数据库中的那个uid
这种情况是为了解决一个问题，什么问题呢，就是本来我模型和业务，都是做的id对应你表中那个uid,结果好家伙，你就跟我说id这个名字，我看着不顺眼，强制把数据库中那个改成uid了，那我总不到到程序中去一个个改吧？？？

那直接用这种注解，去一个个做映射就行了。我告诉你我这里头的id和你那个里的uid是一一对应的。

TableField

做映射的，告訴數據庫,我这个对象，对应的是你那个里面的，username

数据库中时间戳

經常性去更新这两个时间太麻烦了，一个简单办法

Update時間戳這樣处理，可以保证每次添加或者更新自动更新时间

創建的时间只要这个一个就行了，只会在创建的时候，有数据更新。

@TableLogic

1、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

其实就是做一个假性删除，我们在检索时候普遍都带上Is_deleted =0
这样所有被删除的数据都不会被检索了。

帶上這個标记后，我们执行的就是update语句了，把那个数据改成了1状态，假性删除。

这里我们强调的，全部都是BaseMapper里头的数据。

分页插件

先建立好一個配置類

package com.atguigu.mybatisplus.config;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class MybatisPlusConfig {@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));return interceptor;}
}

然然後做測試

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