哈喽大家好啊，我是Hydra。
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：
用户表，包含用户姓名：
商品表，包含商品名称和单价：
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：
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：
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：
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。
