MyBatis-Plus自动填充功能实现方式解析
2025-05-13 05:15:39作者:牧宁李
MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具,提供了许多便捷功能,其中自动填充功能在实际开发中非常实用。本文将深入分析MyBatis-Plus中自动填充的两种实现方式及其区别。
自动填充的两种实现方式
在MyBatis-Plus中,实现自动填充主要有两种方式:
- 直接设置值方式:
metaObject.setValue("createTime", LocalDateTime.now());
- 严格填充方式:
this.strictInsertFill(metaObject, "createTime", LocalDateTime.class, LocalDateTime.now());
两种方式的区别
直接设置值方式
这种方式会无条件地将指定字段设置为给定的值,无论该字段当前是否有值。它的特点是:
- 简单直接,代码量少
- 会覆盖字段原有的值
- 适用于强制更新的场景
严格填充方式
这种方式会在设置值前进行检查,只有字段值为null时才会进行填充。它的特点是:
- 更加安全,不会覆盖已有值
- 需要指定字段类型
- 适用于需要保留手动设置值的场景
源码解析
查看strictInsertFill方法的源码,我们可以看到其核心逻辑:
default MetaObjectHandler strictFillStrategy(MetaObject metaObject, String fieldName, Supplier<?> fieldVal) {
if (metaObject.getValue(fieldName) == null) {
Object obj = fieldVal.get();
if (Objects.nonNull(obj)) {
metaObject.setValue(fieldName, obj);
}
}
return this;
}
从源码可以看出,严格填充方式会先检查字段值是否为null,只有为null时才会进行填充操作。
实际应用建议
- 创建时间字段:通常建议使用直接设置值方式,确保创建时间不会被手动修改
- 更新时间字段:可以使用严格填充方式,允许在某些特殊情况下手动设置更新时间
- 业务关键字段:建议使用严格填充方式,避免意外覆盖重要数据
总结
MyBatis-Plus提供了灵活的自动填充机制,开发者可以根据业务需求选择合适的实现方式。理解这两种方式的区别和适用场景,可以帮助我们编写出更加健壮和可维护的代码。在实际开发中,建议根据字段的重要性和业务逻辑选择最合适的填充策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0211
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0135
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
774
5.07 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
871
2.01 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
468
461
Ascend Extension for PyTorch
Python
756
956
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
1.39 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
昇腾LLM分布式训练框架
Python
182
230
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.03 K
644