LambdaQueryWrapper全部方法

LambdaQueryWrapper是Java8中的一个类，它是用于构建Lambda表达式查询条件的工具类。LambdaQueryWrapper中的一些常用方法包括：

1. eq：等于
2. ne：不等于
3. gt：大于
4. ge：大于等于
5. lt：小于
6. le：小于等于
7. like：模糊查询
8. in：包含
9. notIn：不包含
10. isNull：为空
11. isNotNull：不为空
12. orderByAsc：升序排序
13. orderByDesc：降序排序

通过使用这些方法，可以根据实际需求构建Lambda表达式查询条件。

相关问题

java LambdaQueryWrapper

LambdaQueryWrapper是Java中的一个查询条件封装工具，它通过函数式编程的方式提供了一系列方法，用于实现各种查询条件的拼接。LambdaQueryWrapper实现了QueryWrapper的全部功能，并且基于Lambda表达式的查询方式使得查询语法更加优雅。LambdaQueryWrapper具有良好的兼容性和扩展性，可以轻松适应不同的业务需求，提高开发效率和代码质量。

使用LambdaQueryWrapper可以方便地实现各种查询条件的拼接，如where、and、or、in、like、between等条件。通过Lambda表达式，可以直接引用实体类的属性名，省去了手动拼接字符串的繁琐过程，使代码更加简洁易读。

举个例子，假设我们有一个用户表(User)，我们想要查询用户名为"张三"，年龄在18到30之间，或者性别为1的用户，并按照创建时间降序排序。我们可以使用LambdaQueryWrapper来实现这个查询：

LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(User::getUsername, "张三")
       .and(w -> w.between(User::getAge, 18, 30)
                  .or().eq(User::getGender, 1))
       .orderByDesc(User::getCreateTime);

List<User> userList = userMapper.selectList(wrapper);

以上代码通过LambdaQueryWrapper实现了根据用户名、年龄和性别进行复杂条件查询，并按照创建时间降序排序。最后通过selectList方法执行查询，返回符合条件的用户列表。

总结来说，Java的LambdaQueryWrapper提供了一种更加优雅和方便的查询方式，可以灵活应对不同的查询需求，提高代码的可读性和开发效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Java】Mybatis Plus LambdaQueryWrapper梳理](https://blog.csdn.net/weixin_43874301/article/details/129612189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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LambdaQueryWrapper优化

针对LambdaQueryWrapper的优化，以下是一些常用的技巧和建议：

1. 避免不必要的查询条件：确保只添加必要的查询条件，避免不必要的字段过滤和排序。这样可以减少数据库查询的负担，提高查询性能。

2. 使用索引：根据查询需求和数据库表结构，合理地创建索引可以加速查询。在LambdaQueryWrapper中使用`eq`、`ne`、`in`等方法时，确保相应的字段有合适的索引。

3. 分页查询优化：对于大数据量的分页查询，使用`last`方法进行优化。例如，使用`last("LIMIT 10, 20")`来获取第10到第30条记录，而不是使用`page`方法进行全量查询。

4. 使用select方法选择需要查询的字段：在LambdaQueryWrapper中使用`select`方法选择需要查询的字段，而不是查询全部字段。这样可以减少数据传输量和内存消耗，提高查询性能。

5. 批量操作的批处理：对于批量更新或删除操作，可以使用LambdaQueryWrapper的`in`方法和对应的批处理方法（如`updateBatch`、`deleteBatch`）进行批量处理，以减少数据库操作次数。

6. 合理使用缓存：对于一些静态数据或不经常变动的数据，可以考虑使用缓存技术，减少数据库查询次数。例如，使用Redis缓存查询结果。

7. 注意SQL性能问题：在使用LambdaQueryWrapper时，要留意生成的SQL语句是否效率较低。可以通过打印生成的SQL语句，结合数据库性能分析工具进行优化。

这些是一些常见的LambdaQueryWrapper优化技巧和建议，具体的优化策略还需要根据具体的业务场景和数据情况进行调整和优化。