构建微服务：如何优雅的使用mybatis

本文由www.29sl.com转载发布：这两天启动了一个新项目因为项目组成员一直都使用的是mybatis，虽然个人比较喜欢jpa这种极简的模式，但是为了项目保持统一性技术选型还是定了 mybatis。到网上找了一下关于spring boot和mybatis组合的相关资料，各种各样的形式都有，看的人心累，结合了mybatis的官方demo和文档终于找到了最简的两种模式，花了一天时间总结后分享出来。

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orm框架的本质是简化编程中操作数据库的编码，发展到现在基本上就剩两家了，一个是宣称可以不用写一句sql的hibernate，一个是可以灵活调试动态sql的mybatis。两者各有特点，在企业级系统开发中可以根据需求灵活使用。发现一个有趣的现象：传统企业大都喜欢使用hibernate，互联网行业通常使用mybatis。

hibernate特点就是所有的sql都用Java代码来生成，不用跳出程序去写（看）sql，有着编程的完整性，发展到最顶端就是spring data jpa这种模式了，基本上根据方法名就可以生成对应的sql了，有不太了解的可以看我的上篇文章构建微服务：spring data jpa的使用（http://www.ityouknow.com）。

mybatis初期使用比较麻烦，需要各种配置文件、实体类、dao层映射关联、还有一大推其它配置。当然mybatis也发现了这种弊端，初期开发了generator可以根据表结果自动生产实体类、配置文件和dao层代码，可以减轻一部分开发量；后期也进行了大量的优化可以使用注解了，自动管理dao层和配置文件等，发展到最顶端就是今天要讲的这种模式了，mybatis-spring-boot-starter就是springboot+mybatis可以完全注解不用配置文件，也可以简单配置轻松上手。

现在想想spring boot 就是牛呀，任何东西只要关联到spring boot都是化繁为简。

mybatis-spring-boot-starter

官方说明：MyBatis Spring-Boot-Starter will help you use MyBatis with Spring Boot

其实就是mybatis看spring boot这么火热也开发出一套解决方案来凑凑热闹,但这一凑确实解决了很多问题，使用起来确实顺畅了许多。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,现在最新版本是1.1.1

org.mybatis.spring.boot

mybatis-spring-boot-starter

1.1.1

好了下来分别介绍两种开发模式

无配置文件注解版

就是一切使用注解搞定。

1.添加相关maven文件

org.springframework.boot

spring-boot-starter

org.springframework.boot

spring-boot-starter-test

test

org.springframework.boot

spring-boot-starter-web

org.mybatis.spring.boot

mybatis-spring-boot-starter

1.1.1

MySQL

mysql-connector-java

org.springframework.boot

spring-boot-devtools

true

完整的pom包这里就不贴了，大家直接看源码。

2.application.properties 添加相关配置

mybatis.type-aliases-package=com.neo.entity

spring.datasource.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver

spring.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8spring.datasource.username = root

spring.datasource.password = root

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

@SpringBootApplication@MapperScan("com.neo.mapper")public class Application {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(Application.class, args);

}

}

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

public interface UserMapper {

@Select("SELECT * FROM users")    @Results({

@Result(property = "userSex",  column = "user_sex", javaType = UserSexEnum.class),

@Result(property = "nickName", column = "nick_name")

})

List 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

了解更多属性参考这里http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/java-api.html

注意，使用#符号和$符号的不同：

// This example creates a prepared statement, something like select * from teacher where name = ?;

@Select("Select * from teacher where name = #{name}")

Teacher selectTeachForGivenName(@Param("name") String name);

// This example creates n inlined statement, something like select * from teacher where name = 'someName';

@Select("Select * from teacher where name = '${name}')

Teacher selectTeachForGivenName(@Param("name") String name);

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。

@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTestpublic class UserMapperTest {    @Autowired

private UserMapper UserMapper;    @Test

public void testInsert() throws Exception {

UserMapper.insert(new UserEntity("aa", "a123456", UserSexEnum.MAN));

UserMapper.insert(new UserEntity("bb", "b123456", UserSexEnum.WOMAN));

UserMapper.insert(new UserEntity("cc", "b123456", UserSexEnum.WOMAN));

Assert.assertEquals(3, UserMapper.getAll().size());

}    @Test

public void testQuery() throws Exception {

List users = UserMapper.getAll();

System.out.println(users.toString());

}    @Test

public void testUpdate() throws Exception {

UserEntity user = UserMapper.getOne(3l);

System.out.println(user.toString());

user.setNickName("neo");

UserMapper.update(user);

Assert.assertTrue(("neo".equals(UserMapper.getOne(3l).getNickName())));

}

}

源码中controler层有完整的增删改查，这里就不贴了。源码在这里spring-boot-mybatis-annotation（https://github.com/ityouknow/spring-boot-starter/tree/master/mybatis-spring-boot/spring-boot-mybatis-annotation）

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.properties新增以下配置

mybatis.config-locations=classpath:mybatis/mybatis-config.xml

mybatis.mapper-locations=classpath:mybatis/mapper/*.xml

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

这里也可以添加一些mybatis基础的配置。

2.添加User的映射文件

id, userName, passWord, user_sex, nick_name    

SELECT

FROM users    

SELECT

FROM users

WHERE id = #{id}

INSERT INTO

users

(userName,passWord,user_sex)

VALUES

(#{userName}, #{passWord}, #{userSex})    

UPDATE

users

SET

userName = #{userName},

passWord = #{passWord},

nick_name = #{nickName}

WHERE

id = #{id}

DELETE FROM

users

WHERE

id =#{id}

其实就是把上个版本中mapper的sql搬到了这里的xml中了。

3.编写Dao层的代码

public interface UserMapper {

List 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。

4.使用

使用和上个版本没有任何区别，大家就看代码吧

老传统优化版本代码在这里https://github.com/ityouknow/spring-boot-starter/tree/master/mybatis-spring-boot/spring-boot-mybatis-xml。

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。