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1.SpringBoot配置yaml文件

spring:datasource:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?characterEncoding=utf8&useSSL=falseusername: rootpassword: 123456

注意：

1、驱动类driver-class-name spring boot 2.0（内置jdbc5驱动），

驱动类使用：driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver

spring boot 2.1及以上（内置jdbc8驱动），

驱动类使用：driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

否则运行测试用例的时候会有 WARN 信息

2、连接地址url

MySQL5.7版本的url： jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus?characterEncoding=utf-8&useSSL=false

MySQL8.0版本的url： jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_plus? serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8&useSSL=false

否则运行测试用例报告如下错误： java.sql.SQLException: The server time zone value 'ÖÐ¹ú±ê×¼Ê±¼ä' is unrecognized or represents more

@Autowired private UserMapper userMapper;

userMapper常常爆红的原因：

配置了mapper自动扫描，会将mapper文件和bean映射，ioc只能映射实体类的bean，不能映射接口中的bean；原理：是把userMapper动态生成的代理类交给了ioc容器管理，idea在编译的时候，会认为userMapper是无法装配的，在运行阶段没有错。

2.配置日志

# 配置MyBatis日志
mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

3.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_或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.StdOutImplglobal-config:db-config:# 配置MyBatis-Plus操作表的默认前缀table-prefix: t_

4.@TableName 和 @TableId

Name：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

ID：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,并在插入数据时，默认基于雪花算法的策略生成id。value属性：指定数据库表中主键字段。type属性：IdType.AUTO、IdType.ASSIGN_ID（默认）

mybatis-plus:global-config:db-config:# 配置MyBatis-Plus的主键策略id-type: auto

5.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

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。

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

主键自增

①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。 ②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。 ③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。 ④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

①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 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中，ID 为 10086 的用户放到编号为 6 的子表中。 ②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。 ③优点：表分布比较均匀。 ④缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。

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（5个bit是数据中心，5个bit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 个 ID）。

②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。

6.@TableField

实体类中的属性名和字段名不一致的情况

7. @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

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

8.分页插件

配置类

@Configuration
@MapperScan("com.atguigu.mybatisplus.mapper") //可以将主类中的注解移到此处
public class MybatisPlusConfig {@Beanpublic MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(newPaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));return interceptor;}
}

9.枚举

配置

mybatis-plus:# 配置扫描通用枚举type-enums-package: com.atguigu.mybatisplus.enums

10.MyBatisX插件

MyBatisX插件用法：https://baomidou.com/pages/ba5b24/

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