ActiveRecord(活动记录,简称AR),是一种领域模型模式,特点是一个模型类对应关系型数据库中的一个表,而模型类的一个实例对应表中的一行记录。ActiveRecord 一直广受解释型动态语言( PHP 、 Ruby 等)的喜爱,通过围绕一个数据对象进行CRUD操作。而 Java 作为准静态(编译型)语言,对于 ActiveRecord 往往只能感叹其优雅,所以 MP 也在 AR 道路上进行了一定的探索,仅仅需要让实体类继承 Model 类且实现主键指定方法,即可开启 AR 之旅。
说明:
ActiveRecord 模式 CRUD 必须存在对应的原始mapper并继承baseMapper并且可以使用的前提下 才能使用此 AR 模式 !!!
接下来我们来看一下ActiveRecord的实现步骤
【1】让实体类继承Model<User>类
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User extends Model<User> {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
}
我们可以看到,Model类中提供了一些增删改查方法,这样的话我们就可以直接使用实体类对象调用这些增删改查方法了,简化了操作的语法,但是他的底层依然是需要UserMapper的,所以持久层接口并不能省略
【2】测试ActiveRecord模式的增删改查
添加数据
@Test
void activeRecordAdd(){
User user = new User();
user.setName("wang");
user.setAge(35);
user.setEmail("wang@powernode.com");
user.insert();
}
删除数据
@Test
void activeRecordDelete(){
User user = new User();
user.setId(8L);
user.deleteById();
}
修改数据
@Test
void activeRecordUpdate(){
User user = new User();
user.setId(6L);
user.setAge(50);
user.updateById();
}
查询数据
@Test
void activeRecordSelect(){
User user = new User();
user.setId(6L);
User result = user.selectById();
System.out.println(result);
}
SimpleQuery可以对selectList查询后的结果用Stream流进行了一些封装,使其可以返回一些指定结果,简洁了api的调用
@SafeVarargs
public static <E, A> List<A> list(
LambdaQueryWrapper<E> wrapper,
SFunction<E, A> sFunction,
boolean isParallel,
Consumer<E>... peeks) {
return list2List(Db.list(wrapper.setEntityClass(getType(sFunction))), sFunction, isParallel, peeks);
}
Params: wrapper – 条件构造器 sFunction – 需要的列 isParallel – 是否并行流 peeks – 后续操作
演示基于字段封装集合
@Test
void testList2(){
List<String> names = SimpleQuery.list(
new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getName, "Mary"),
User::getName,
e -> Optional.of(e.getName()).map(String::toLowerCase).ifPresent(e::setName));
System.out.println(names);
}
@SafeVarargs
public static <E, A, P> Map<A, P> map
(LambdaQueryWrapper<E> wrapper,
SFunction<E, A> keyFunc,
SFunction<E, P> valueFunc,
boolean isParallel,
Consumer<E>... peeks)
{
return list2Map(Db.list(wrapper.setEntityClass(getType(keyFunc))), keyFunc, valueFunc, isParallel, peeks);
}
传入Wrappers和key,从数据库中根据条件查询出对应的列表,封装成Map Params: wrapper – 条件构造器 keyFunc – key valueFunc – value isParallel – 是否并行流 peeks – 封装成map时可能需要的后续操作,不需要可以不传
演示将所有的对象以id,实体的方式封装为Map集合
@Test
void testMap(){
//将所有元素封装为Map形式
Map<Long, User> idEntityMap = SimpleQuery.keyMap(
new LambdaQueryWrapper<>(), User::getId);
System.out.println(idEntityMap);
}
演示将单个对象以id,实体的方式封装为Map集合
@Test
void testMap2(){
//将单个元素封装为Map形式
Map<Long, User> idEntityMap = SimpleQuery.keyMap(
new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getId,1L), User::getId);
System.out.println(idEntityMap);
}
演示只想要id和name组成的map
@Test
void testMap3(){
//只想要只想要id和name组成的map
Map<Long, String> idNameMap = SimpleQuery.map(
new LambdaQueryWrapper<>(), User::getId, User::getName);
System.out.println(idNameMap);
}
演示分组效果
@Test
void testGroup(){
Map<String, List<User>> nameUsersMap = SimpleQuery.group(
new LambdaQueryWrapper<>(), User::getName);
System.out.println(nameUsersMap);
}
相同姓名为一组,name作为map的key,同一姓名放在一个List集合中作为value