MyBatis-Plus 3.5.11版本发布:动态表处理与代码生成器增强
MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具包,一直以来都致力于简化开发、提高效率。最新发布的3.5.11版本带来了一系列重要的功能增强和问题修复,特别是在动态表处理、代码生成器和DDL脚本执行等方面有了显著改进。
核心功能增强
动态表处理机制优化
本次版本对动态表处理进行了重大改进,新增了基于JsqlParser的动态表处理拦截器DynamicTableNameJsqlParserInnerInterceptor。与传统的DynamicTableNameInnerInterceptor相比,新拦截器提供了更精确的表名解析能力,能够正确处理各种复杂SQL场景下的表名替换需求。
同时,优化了原有的动态表处理逻辑,确保hook能够稳定运行。对于常见的create table if not exists和create [type] index等语句,现在能够更准确地提取表名信息。
代码生成器功能增强
代码生成器模块在本版本中获得了多项增强:
- 支持在非Lombok环境下正确处理链式模型,避免生成不必要的
@Accessors注解 - 新增对Entity类
serialVersionUID字段的@Serial注解支持 - 提供了更灵活的注解处理机制,开发者现在可以自定义字段和类级别的注解处理
- 导包处理也支持自定义,为特殊场景下的代码生成提供了更多可能性
这些改进使得代码生成器能够更好地适应各种项目规范和特殊需求。
数据库支持与兼容性
新增数据库支持
3.5.11版本新增了对崖山数据库的支持,同时改进了Hive2数据库的分页功能。这些变化使得MyBatis-Plus能够更好地服务于使用这些数据库的用户群体。
兼容性调整
值得注意的是,本次版本对Gauss数据库的标识符进行了调整,从GAUSS改为小写的gauss,开发者在使用时需要注意这一变化。
DDL脚本执行改进
DDL相关功能在本版本中获得了显著增强:
- 支持自定义脚本运行器参数,为不同环境下的脚本执行提供了更多配置选项
DdlApplicationRunner现在支持更丰富的参数配置,包括脚本错误处理策略、自定义ScriptRunner以及多处理器执行异常处理方式- 优化了资源加载机制,不再强依赖Spring等特定框架
- 提供了自定义异常处理支持,使开发者能够更灵活地处理脚本执行过程中的问题
这些改进使得数据库初始化和管理更加灵活可靠。
问题修复与性能优化
本次版本修复了多个重要问题,包括:
- 主键使用UUID时批量删除操作错误
- Kotlin环境下
select(predicate)方法调用错误 - 动态SQL解析包含SQL注释导致的合并错误
- 数据变更记录拦截器的数据比较异常
- 非法SQL拦截插件获取catalog与schema错误
在性能优化方面,调整了JsqlParserGlobal的解析线程池配置,移除了多个过时的API,包括FieldStrategy.IGNORED和GlobalConfig.DbConfig#selectStrategy等,使代码更加简洁高效。
未来规划
开发团队在发布说明中透露,由于jsqlParser 5.0与5.1版本之间的兼容性问题不大,计划在未来版本中移除对jsqlParser 5.0的支持模块。长期来看,将主要维护jsqlParser 4.9和支持最新版本的模块,直到需要提升JDK版本为止。
总结
MyBatis-Plus 3.5.11版本在保持稳定性的基础上,带来了多项实用功能增强和重要问题修复。特别是动态表处理机制的改进和代码生成器的增强,将显著提升开发者在复杂场景下的工作效率。对于使用特殊数据库或有定制化需求的团队,这个版本提供了更多可能性。建议开发者评估这些新特性,适时升级以获得更好的开发体验。
kernelopenEuler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。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00