MyBatis-Plus联表查询的短板，终于有一款工具补齐了

水深无声 2023-09-23 18:23 18阅读 0赞

`mybatis-plus`作为`mybatis`的增强工具，它的出现极大的简化了开发中的数据库操作，但是长久以来，它的**联表查询**能力一直被大家所诟病。一旦遇到`left join`或`right join`的左右连接，你还是得老老实实的打开xml文件，手写上一大段的sql语句。

直到前几天，偶然碰到了这么一款叫做`mybatis-plus-join`的工具（后面就简称`mpj`了），使用了一下，不得不说真香！彻底将我从xml地狱中解放了出来，终于可以以类似`mybatis-plus`中`QueryWrapper`的方式来进行联表查询了，话不多说，我们下面开始体验。

## 引入依赖 ##

首先在项目中引入引入依赖坐标，因为`mpj`中依赖较高版本`mybatis-plus`中的一些api，所以项目建议直接使用高版本。

<dependency>
        <groupId>com.github.yulichang</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-join</artifactId>
        <version>1.2.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.5.1</version>
    </dependency>

引入相关依赖后，在`springboot`项目中，像往常一样正常配置数据源连接信息就可以了。

## 数据准备 ##

因为要实现联表查询，所以我们先来建几张表进行测试。

订单表：

![87d66981b0af81738998020b71035b15.png][]

用户表，包含用户姓名：

![73aed383b57d43441c8e0ea76161d69c.png][]

商品表，包含商品名称和单价：

![df3fdfffece7ce6477cfaba384fc1e45.png][]

在订单表中，通过用户id和商品id与其他两张表进行关联。

## 修改Mapper ##

以往在使用`myatis-plus`的时候，我们的`Mapper`层接口都是直接继承的`BaseMapper`，使用`mpj`后需要对其进行修改，改为继承`MPJBaseMapper`接口。

@Mapper
    public interface OrderMapper extends MPJBaseMapper<Order> {
    }

对其余两个表的`Mapper`接口也进行相同的改造。此外，我们的`service`也可以选择继承`MPJBaseService`，`serviceImpl`选择继承`MPJBaseServiceImpl`，这两者为非必须继承。

## 查询 ##

`Mapper`接口改造完成后，我们把它注入到`Service`中，虽然说我们要完成3张表的联表查询，但是以`Order`作为主表的话，那么只注入这一个对应的`OrderMapper`就可以，非常简单。

@Service
    @AllArgsConstructor
    public class OrderServiceImpl implements OrderService {
        private final OrderMapper orderMapper;
    }

### MPJLambdaWrapper ###

接下来，我们体验一下再也不用写sql的联表查询：

public void getOrder() {
        List<OrderDto> list = orderMapper.selectJoinList(OrderDto.class,
         new MPJLambdaWrapper<Order>()
          .selectAll(Order.class)
          .select(Product::getUnitPrice)
          .selectAs(User::getName,OrderDto::getUserName)
          .selectAs(Product::getName,OrderDto::getProductName)
          .leftJoin(User.class, User::getId, Order::getUserId)
          .leftJoin(Product.class, Product::getId, Order::getProductId)
          .eq(Order::getStatus,3));
    
        list.forEach(System.out::println);
    }

不看代码，我们先调用接口来看一下执行结果：

![948200b14a921f658228eb14d0f5f764.png][]

可以看到，成功查询出了关联表中的信息，下面我们一点点介绍上面代码的语义。

首先，调用`mapper`的`selectJoinList()`方法，进行关联查询，返回多条结果。后面的第一个参数`OrderDto.class`代表接收返回查询结果的类，作用和我们之前在`xml`中写的`resultType`类似。

这个类可以直接继承实体，再添加上需要在关联查询中返回的列即可：

@Data
    @ToString(callSuper = true)
    @EqualsAndHashCode(callSuper = true)
    public class OrderDto extends Order {
        String userName;
        String productName;
        Double unitPrice;
    }

接下来的`MPJLambdaWrapper`就是构建查询条件的核心了，看一下我们在上面用到的几个方法：

*  `selectAll()`：查询指定实体类的全部字段
 *  `select()`：查询指定的字段，支持可变长参数同时查询多个字段，但是在同一个`select`中只能查询相同表的字段，所以如果查询多张表的字段需要分开写
 *  `selectAs()`：字段别名查询，用于数据库字段与接收结果的`dto`中属性名称不一致时转换
 *  `leftJoin()`：左连接，其中第一个参数是参与联表的表对应的实体类，第二个参数是这张表联表的`ON`字段，第三个参数是参与联表的`ON`的另一个实体类属性

除此之外，还可以正常调用`mybatis-plus`中的各种原生方法，文档中还提到，默认主表别名是`t`，其他的表别名以先后调用的顺序使用`t1`、`t2`、`t3`以此类推。

我们用插件读取日志转化为可读的sql语句，可以看到两条左连接条件都被正确地添加到了sql中：

![d515d314b1a730d04d9df744afa59d2d.png][]

### MPJQueryWrapper ###

和`mybatis-plus`非常类似，除了`LamdaWrapper`外还提供了普通`QueryWrapper`的写法，改造上面的代码：

public void getOrderSimple() {
        List<OrderDto> list = orderMapper.selectJoinList(OrderDto.class,
         new MPJQueryWrapper<Order>()
          .selectAll(Order.class)
          .select("t2.unit_price","t2.name as product_name")
          .select("t1.name as user_name")
          .leftJoin("t_user t1 on t1.id = t.user_id")
          .leftJoin("t_product t2 on t2.id = t.product_id")
          .eq("t.status", "3")
        );
    
        list.forEach(System.out::println);
    }

运行结果与之前完全相同，需要注意的是，这样写时在引用表名时不要使用数据库中的原表名，主表默认使用`t`，其他表使用`join`语句中我们为它起的别名，如果使用原表名在运行中会出现报错。

并且，在`MPJQueryWrapper`中，可以更灵活的支持子查询操作，如果业务比较复杂，那么使用这种方式也是不错的选择。

## 分页查询 ##

`mpj`中也能很好的支持列表查询中的分页功能，首先我们要在项目中加入分页拦截器：

@Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor(){
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.H2));
        return interceptor;
    }

接下来改造上面的代码，调用`selectJoinPage()`方法：

public void page() {
        IPage<OrderDto> orderPage = orderMapper.selectJoinPage(
          new Page<OrderDto>(2,10),
          OrderDto.class,
          new MPJLambdaWrapper<Order>()
            .selectAll(Order.class)
            .select(Product::getUnitPrice)
            .selectAs(User::getName, OrderDto::getUserName)
            .selectAs(Product::getName, OrderDto::getProductName)
            .leftJoin(User.class, User::getId, Order::getUserId)
            .leftJoin(Product.class, Product::getId, Order::getProductId)
            .orderByAsc(Order::getId));
    
        orderPage.getRecords().forEach(System.out::println);
    }

注意在这里需要添加一个分页参数的`Page`对象，我们再执行上面的代码，并对日志进行解析，查看sql语句：

![a565873a7d347bc8a3c11cc588eab05d.png][]

可以看到底层通过添加`limit`进行了分页，同理，`MPJQueryWrapper`也可以这样进行分页。

## 最后 ##

经过简单的测试，个人感觉`mpj`这款工具在联表查询方面还是比较实用的，能更应对项目中不是非常复杂的场景下的sql查询，大大提高我们的生产效率。当然，在项目的`issues`中也能看到当前版本中也仍然存在一些问题，希望在后续版本迭代中能继续完善。

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