MyBatis-Flex 代码生成器配置主键生成策略详解
在使用 MyBatis-Flex 的代码生成器时,正确配置主键生成策略是一个常见但容易被忽视的技术点。本文将深入解析如何通过 ColumnConfig 正确设置主键生成方式,避免配置不生效的问题。
问题背景
开发者在使用 MyBatis-Flex 代码生成器时,希望通过配置为实体类的主键字段添加特定的生成策略注解。例如,使用雪花算法(SnowFlake)作为ID生成器。初始配置如下:
ColumnConfig columnConfig = new ColumnConfig();
columnConfig.setKeyType(KeyType.Generator);
columnConfig.setKeyValue(KeyGenerators.snowFlakeId);
然而生成的实体类中,@Id 注解上并没有预期的生成策略配置:
@Id
private Long id;
问题原因分析
经过排查发现,问题出在 ColumnConfig 的配置方式上。关键点在于:
-
未指定目标列名:ColumnConfig 必须通过 setColumnName() 方法明确指定要配置的列名,否则配置无法关联到具体字段。
-
未将配置加入全局配置:创建好的 ColumnConfig 必须通过 globalConfig.setColumnConfig() 方法加入到全局配置中才会生效。
正确配置方式
正确的完整配置示例如下:
// 创建列配置
ColumnConfig columnConfig = new ColumnConfig();
// 指定要配置的列名
columnConfig.setColumnName("ID");
// 设置主键生成类型
columnConfig.setKeyType(KeyType.Generator);
// 设置具体的生成器
columnConfig.setKeyValue(KeyGenerators.snowFlakeId);
// 将列配置加入全局配置
globalConfig.setColumnConfig(columnConfig);
配置效果
应用上述正确配置后,生成的实体类将包含预期的主键生成策略注解:
@Id(keyType = KeyType.Generator, value = "snowFlakeId")
private Long id;
技术要点总结
-
明确目标列:必须通过 setColumnName() 指定要配置的具体列名,这是配置生效的前提。
-
配置完整性:除了设置 keyType 和 keyValue 外,必须将 ColumnConfig 实例加入到 GlobalConfig 中。
-
生成策略选择:MyBatis-Flex 提供了多种内置的 KeyGenerators,开发者可以根据需求选择:
- snowFlakeId:雪花算法ID
- uuid:UUID生成器
- 其他自定义生成器
-
全局配置管理:所有列级配置都需要通过 GlobalConfig 进行统一管理,这是 MyBatis-Flex 代码生成器的核心设计理念。
最佳实践建议
-
对于主键配置,建议在代码生成前仔细检查列名是否与数据库一致。
-
可以结合表名进行更精确的配置,避免不同表的同名列产生冲突。
-
对于复杂的项目,建议将配置代码模块化,提高可维护性。
-
生成后检查实体类是否符合预期,特别是注解部分。
通过正确理解和应用这些配置技巧,开发者可以充分利用 MyBatis-Flex 代码生成器的能力,高效生成符合项目需求的实体类代码。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0330- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









