mybatisplus 翻页

时间: 2025-05-14 16:01:09 浏览: 10
### MyBatisPlus 分页查询实现方法 MyBatis-Plus 提供了一种简单高效的分页方式,基于 `Page` 类来完成分页逻辑。以下是其实现的具体说明: #### 配置分页拦截器 为了启用 MyBatis-Plus 的分页功能,需要配置分页拦截器。该拦截器会拦截 SQL 请求并将其转换为带有 LIMIT 和 OFFSET 子句的分页查询语句[^3]。 ```java @Configuration public class MyBatisConfig { @Bean public MybatisPlusInterceptor paginationInterceptor() { MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL)); return interceptor; } } ``` 上述代码片段展示了如何通过 Spring Boot 配置类注册分页拦截器。其中 `DbType.MYSQL` 表示当前使用的数据库类型为 MySQL。 --- #### 使用 Page 对象执行分页查询 在实际业务场景中,可以通过创建 `Page<T>` 实例指定分页参数(如当前页码和每页大小),并将此对象传递给 Mapper 接口的方法调用[^1]。 以下是一个完整的分页查询示例: ```java // 定义实体类对应的 Mapper 接口 public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {} @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public IPage<User> getUserList(int currentPage, int pageSize) { // 创建 Page 对象,传入当前页码和每页显示记录数 Page<User> page = new Page<>(currentPage, pageSize); // 调用 Mapper 方法进行分页查询 return userMapper.selectPage(page, null); } } ``` 在此示例中,`selectPage` 方法的第一个参数是 `Page` 对象,第二个参数可以用于设置自定义条件 Wrapper[^2]。 --- #### 前后端交互设计 当采用前后端分离架构时,前端通常向服务端发送请求携带分页参数(如 `current` 和 `size`),而后端返回封装好的分页结果数据结构。 假设前端发起如下 HTTP GET 请求: ``` GET /users?page=1&size=10 ``` 后台控制器接收这些参数并通过 Service 层获取分页数据: ```java @RestController @RequestMapping("/users") public class UserController { @Autowired private UserService userService; @GetMapping public Result<IPage<User>> getUsers(@RequestParam int page, @RequestParam int size) { IPage<User> userList = userService.getUserList(page, size); return Result.success(userList); } } ``` 最终响应体可能类似于以下 JSON 结构: ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "records": [ {"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "Bob"} ], "total": 100, "pages": 10, "current": 1, "size": 10 } } ``` 此处 `records` 字段表示当前页的数据列表;`total` 表示总记录数;`pages` 表示总页数;`current` 和 `size` 则分别对应当前页码与每页条目数量。 --- #### 总结 MyBatis-Plus 的分页功能主要依赖于 `Page` 类及其内部机制,并配合分页拦截器完成物理分页操作。这种方式能够显著减少内存占用,提升大数据量下的查询效率。 ---
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