利用IDEA构建springboot应用-如何优雅的使用mybatis

orm框架的本质是简化编程中操作数据库的编码

1. 一个是宣称可以不用写一句SQL的hibernate，
2. 一个是可以灵活调试动态sql的mybatis

mybatis-spring-boot-starter

mybatis-spring-boot-starter主要有两种解决方案，

一种是使用注解解决一切问题，

一种是简化后的老传统。

当然任何模式都需要首先引入mybatis-spring-boot-starter的pom文件

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无配置文件注解版

1 添加相关maven文件

   <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

2、application.properties 添加相关配置

　

springboot会自动加载spring.datasource.*相关配置，数据源就会自动注入到sqlSessionFactory中，sqlSessionFactory会自动注入到Mapper中，对了你一切都不用管了，直接拿起来使用就行了。

在启动类中添加对mapper包扫描@MapperScan

或者直接在Mapper类上面添加注解@Mapper,建议使用上面那种，不然每个mapper加个注解也挺麻烦的

3、开发Mapper

第三步是最关键的一块，sql生产都在这里

package com.neo.mapper;

import org.apache.ibatis.annotations.*;

import java.util.List;

public interface UserMapper {
    @Select("SELECT * FROM users")
    @Results({
            @Result(property = "userSex",  column = "user_sex", javaType = UserSexEnum.class),
            @Result(property = "nickName", column = "nick_name")
    })
    List<UserEntity> getAll();

    @Select("SELECT * FROM users WHERE id = #{id}")
    @Results({
            @Result(property = "userSex",  column = "user_sex", javaType = UserSexEnum.class),
            @Result(property = "nickName", column = "nick_name")
    })
    UserEntity getOne(Long id);

    @Insert("INSERT INTO users(userName,passWord,user_sex) VALUES(#{userName}, #{passWord}, #{userSex})")
    void insert(UserEntity user);

    @Update("UPDATE users SET userName=#{userName},nick_name=#{nickName} WHERE id =#{id}")
    void update(UserEntity user);

    @Delete("DELETE FROM users WHERE id =#{id}")
    void delete(Long id);
}

为了更接近生产我特地将user_sex、nick_name两个属性在数据库加了下划线和实体类属性名不一致，另外user_sex使用了枚举

• @Select 是查询类的注解，所有的查询均使用这个

• @Result 修饰返回的结果集，关联实体类属性和数据库字段一一对应，如果实体类属性和数据库属性名保持一致，就不需要这个属性来修饰。

• @Insert 插入数据库使用，直接传入实体类会自动解析属性到对应的值

• @Update 负责修改，也可以直接传入对象

• @delete 负责删除

 

4、使用

上面三步就基本完成了相关dao层开发，使用的时候当作普通的类注入进入就可以了

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极简xml版本

极简xml版本保持映射文件的老传统，优化主要体现在不需要实现dao的是实现层，系统会自动根据方法名在映射文件中找对应的sql.

1、配置

pom文件和上个版本一样，只是application.yml新增以下配置

指定了mybatis基础配置文件和实体类映射文件的地址

mybatis-config.xml 配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
    <typeAliases>
        <typeAlias alias="Integer" type="java.lang.Integer" />
        <typeAlias alias="Long" type="java.lang.Long" />
        <typeAlias alias="HashMap" type="java.util.HashMap" />
        <typeAlias alias="LinkedHashMap" type="java.util.LinkedHashMap" />
        <typeAlias alias="ArrayList" type="java.util.ArrayList" />
        <typeAlias alias="LinkedList" type="java.util.LinkedList" />
    </typeAliases>
</configuration>

这里也可以添加一些mybatis基础的配置

2、添加User的映射文件

其实就是把上个版本中mapper的sql搬到了这里的xml中了

　

<?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.neo.mapper.UserMapper">
    <resultMap id="id" type="">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT" />
        <result column="userName" property="userName" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="passWord" property="passWord" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="user_sex" property="userSex" javaType="com.neo.enums.UserSexEnum"/>
        <result column="nick_name" property="nickName" jdbcType="VARCHAR" />
    </resultMap>

    <sql id="Base_Column_List" >
        id, userName, passWord, user_sex, nick_name
    </sql>

    <select id="getAll" resultMap="BaseResultMap"  >
        SELECT
        <include refid="Base_Column_List" />
        FROM users
    </select>

    <select id="getOne" parameterType="java.lang.Long" resultMap="BaseResultMap" >
        SELECT
        <include refid="Base_Column_List" />
        FROM users
        WHERE id = #{id}
    </select>

    <insert id="insert" parameterType="com.neo.entity.UserEntity" >
       INSERT INTO
       		users
       		(userName,passWord,user_sex)
       	VALUES
       		(#{userName}, #{passWord}, #{userSex})
    </insert>

    <update id="update" parameterType="com.neo.entity.UserEntity" >
        UPDATE
        users
        SET
        <if test="userName != null">userName = #{userName},</if>
        <if test="passWord != null">passWord = #{passWord},</if>
        nick_name = #{nickName}
        WHERE
        id = #{id}
    </update>

    <delete id="delete" parameterType="java.lang.Long" >
       DELETE FROM
       		 users
       WHERE
       		 id =#{id}
    </delete>
</mapper>

3、编写Dao层的代码

　

package com.neo.mapper;

import com.neo.entity.UserEntity;
import com.neo.enums.UserSexEnum;
import org.apache.ibatis.annotations.*;

import java.util.List;

public interface UserMapper {

    List<UserEntity> getAll();

    UserEntity getOne(Long id);

    void insert(UserEntity user);

    void update(UserEntity user);

    void delete(Long id);
}

对比上一步这里全部只剩了接口方法　　

如何选择

两种模式各有特点，注解版适合简单快速的模式，其实像现在流行的这种微服务模式，一个微服务就会对应一个自已的数据库，多表连接查询的需求会大大的降低，会越来越适合这种模式。

老传统模式比适合大型项目，可以灵活的动态生成SQL，方便调整SQL，也有痛痛快快，洋洋洒洒的写SQL的感觉。