MyBatis-Plus 插件
MyBatis-Plus（简称 MP）是基于 MyBatis 的增强工具，在保留原生功能的基础上，提供了简化开发、自动 CRUD、分页、代码生成等特性。以下从核心功能、插件模块及使用示例展开说明。
核心功能
代码生成器
通过AutoGenerator可快速生成 Entity、Mapper、Service、Controller 层代码，支持自定义模板。
条件构造器
提供QueryWrapper和UpdateWrapper，通过链式调用构建动态 SQL 条件，无需手动拼接 SQL。
分页插件
内置PaginationInnerInterceptor，支持多种数据库分页逻辑，与Page对象配合实现物理分页。
乐观锁插件
通过@Version注解标记版本号字段，自动实现乐观锁控制。
性能分析插件PerformanceInterceptor可输出 SQL 执行时间，帮助优化慢查询。
常用插件配置示例
分页插件配置
在 Spring Boot 中配置分页插件：
@Configuration public class MybatisPlusConfig { @Bean public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() { MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL)); return interceptor; } }代码生成器示例
AutoGenerator generator = new AutoGenerator(); generator.setDataSource(new DataSourceConfig() .setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test") .setUsername("root") .setPassword("123456")); StrategyConfig strategy = new StrategyConfig() .setInclude("user", "order") // 指定生成表 .setEntityLombokModel(true); // 使用 Lombok generator.setStrategy(strategy); generator.execute();动态表名插件
适用于分库分表场景，通过实现TableNameHandler动态解析表名：
public class DynamicTableNameParser implements TableNameHandler { @Override public String dynamicTableName(String sql, String tableName) { return tableName + "_2023"; // 动态拼接表名 } }注意事项
- 避免在 Wrapper 中直接拼接用户输入，防止 SQL 注入。
- 分页插件需依赖数据库方言（如
DbType.MYSQL）。 - 乐观锁字段需为数值类型，且更新时自动递增版本号。
通过合理使用插件，可显著减少样板代码，提升开发效率。
mybatis-Plus扩展功能
逻辑删除
逻辑删除是一种软删除方式，通过标记字段（如is_deleted）的状态区分数据是否被删除，而非物理删除数据库记录。MyBatis-Plus提供了内置支持，简化逻辑删除的实现。
配置逻辑删除字段
在实体类中标记逻辑删除字段，使用@TableLogic注解：
@Data public class User { private Long id; private String name; @TableLogic private Integer isDeleted; // 1表示删除，0表示未删除 }全局配置（可选）
在application.yml中配置逻辑删除的默认值，避免在每个实体类中重复定义：
mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: isDeleted # 全局逻辑删除字段名 logic-not-delete-value: 0 # 未删除时的值 logic-delete-value: 1 # 删除时的值自动过滤逻辑删除数据
MyBatis-Plus会在查询时自动过滤标记为已删除的数据，无需手动添加条件。例如：
userMapper.selectList(null); // 自动生成SQL: WHERE is_deleted = 0手动调用删除方法
使用deleteById或delete方法会触发逻辑删除：
userMapper.deleteById(1L); // 执行UPDATE语句，设置is_deleted = 1查询包含已删除数据
若需查询包含逻辑删除的数据，需自定义SQL或使用条件构造器忽略逻辑删除字段：
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.isNull("is_deleted").or().eq("is_deleted", 1); userMapper.selectList(wrapper);注意事项
- 数据库表需存在逻辑删除字段（如
is_deleted）。 - 逻辑删除与唯一索引冲突时，需调整业务逻辑或索引设计。
- 关联查询时需手动处理逻辑删除条件。
通过上述配置，MyBatis-Plus可无缝集成逻辑删除功能，减少冗余代码。
自动填充功能
MyBatis-Plus的自动填充功能用于在数据库操作时自动填充字段值，例如创建时间、更新时间、操作人等。通过实现MetaObjectHandler接口，可以自定义填充逻辑。
实现自动填充的步骤
定义填充字段注解
在实体类字段上使用@TableField注解标记自动填充行为，例如：
@TableField(fill = FieldFill.INSERT) private LocalDateTime createTime; @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) private LocalDateTime updateTime;FieldFill.INSERT：仅在插入时填充FieldFill.UPDATE：仅在更新时填充FieldFill.INSERT_UPDATE：插入和更新时均填充
实现MetaObjectHandler接口
创建类实现MetaObjectHandler，重写insertFill和updateFill方法：
@Component public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler { @Override public void insertFill(MetaObject metaObject) { this.strictInsertFill(metaObject, "createTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now()); this.strictInsertFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now()); } @Override public void updateFill(MetaObject metaObject) { this.strictUpdateFill(metaObject, "updateTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now()); } }strictInsertFill/strictUpdateFill：严格模式填充，要求字段类型匹配- 非严格模式可使用
setFieldValByName方法
注意事项
- 字段类型需与填充值类型一致，否则会抛出异常。
- 填充字段需在数据库中存在，且为非主键字段。
- 若填充逻辑依赖其他服务（如获取当前用户），可通过Spring上下文注入依赖。
高级用法
动态填充
通过MetaObject获取当前操作数据，实现条件填充：
@Override public void insertFill(MetaObject metaObject) { Object status = metaObject.getValue("status"); if ("draft".equals(status)) { this.setFieldValByName("publishTime", null, metaObject); } else { this.setFieldValByName("publishTime", LocalDateTime.now(), metaObject); } }多数据源适配
在多数据源场景下，需确保MetaObjectHandler实现类被所有数据源识别，通常将其声明为Spring Bean即可自动生效。
常见问题解决
- 填充不生效：检查字段注解
fill值是否与操作类型匹配，或是否漏注@Component。 - 类型不匹配错误：使用
strictFill方法时，确认填充值与字段类型一致。 - 覆盖问题：手动设置的字段值会优先于自动填充值。
SpringBoot集成Druid数据源
Druid 概述
Druid 是一个开源的分布式实时数据分析系统，专为快速查询和实时摄入大规模数据而设计。它结合了数据仓库、时序数据库和搜索系统的特性，适用于高性能的 OLAP（在线分析处理）场景。
核心特性
- 实时与批量摄入：支持从 Kafka 等流式数据源实时摄入数据，也支持批量导入历史数据。
- 列式存储：数据按列存储，优化聚合和扫描性能。
- 分布式架构：通过横向扩展处理 PB 级数据，支持高可用和容错。
- 时间分区：数据按时间分片，便于高效查询和时间范围过滤。
- 近似计算：提供 HyperLogLog 等算法，支持快速去重和近似计算。
适用场景
- 实时监控与日志分析
- 用户行为分析
- 广告技术（AdTech）中的点击流分析
- IoT 设备数据时序分析
架构组件
- Coordinator：管理数据分片的分布和负载均衡。
- Overlord：控制数据摄入任务的分配。
- Broker：接收查询请求并路由到数据节点。
- Historical：存储和提供历史数据查询。
- MiddleManager：处理实时数据摄入。
查询能力
- 支持 SQL 和原生 JSON 查询。
- 提供聚合、过滤、分组、排序等操作。
- 低延迟响应，适用于交互式分析。
与其他工具的对比
- 对比 Elasticsearch：Druid 更擅长聚合分析，Elasticsearch 侧重全文检索。
- 对比 Hadoop：Druid 提供亚秒级查询，Hadoop 更适合离线批处理。
部署方式
- 可独立部署或集成 Kubernetes 等容器化平台。
- 社区版开源，企业版提供额外功能和支持。
Druid 的官方文档和社区资源丰富，适合需要高性能实时分析的企业级应用。
依赖
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-3-starter</artifactId> <version>1.2.23</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>application.yml相关配置
# 服务器配置（核心修正：端口key） server: port: 8080 servlet: context-path: / # 上下文路径（默认/，可省略） # Spring 核心配置 spring: application: name: mybatis-xml # 数据源配置（Druid） datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource druid: # 数据库连接信息（适配MySQL 8.x） url: jdbc:mysql://localhost:3306/text_book_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 连接池核心参数 initial-size: 5 min-idle: 5 max-active: 20 max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false # PreparedStatement 缓存 pool-prepared-statements: true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 # 过滤器（stat=SQL监控，wall=防注入，slf4j=日志） filters: stat,wall,slf4j # 修正：connection-properties 改用行内写法，避免解析失败 connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000;druid.stat.logSlowSql=true # Druid 监控页面配置 stat-view-servlet: enabled: true url-pattern: /druid/* login-username: admin login-password: admin123 reset-enable: false allow: 127.0.0.1 # 仅允许本地访问（生产按需扩展） deny: 192.168.1.100 # Web 请求监控过滤器 web-stat-filter: enabled: true url-pattern: /* exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*" session-stat-enable: true session-stat-max-count: 1000 principal-session-name: loginUser principal-cookie-name: loginUser # MyBatis-Plus 配置（适配XML开发） mybatis-plus: type-aliases-package: com.ktjy.crm.entity mapper-locations: classpath:generator/mapper/**/*.xml # 确保XML文件在该路径下 configuration: map-underscore-to-camel-case: true # 下划线转驼峰（必须开） cache-enabled: false call-setters-on-nulls: true # 空值字段返回（前端不缺字段） log-impl: org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl # 打印SQL到日志 global-config: db-config: # 关键修正：根据数据库主键策略调整（二选一） # 若主键自增（AUTO_INCREMENT），用这个： id-type: auto # 若主键是雪花算法（手动生成），用这个： # id-type: assign_id update-strategy: not_null logic-delete-field: deleted logic-delete-value: 1 logic-not-delete-value: 0 # 日志配置（打印SQL和Druid日志） logging: level: root: WARN com.ktjy.crm.mapper: DEBUG # 打印Mapper执行的SQL（关键调试） com.alibaba.druid: INFO # Druid监控日志 com.baomidou.mybatisplus: INFO # MyBatis-Plus日志 pattern: console: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n"
