这次我开源，别再打我啦！
大家好，我是鲏。
前几天给大家分享了我自制的 代码 + 数据生成工具 ：
虽然这是一个完全免费的工具网站，但仍然有一些热心网友给我送来了 DDOS 流量包，在这里非常 感谢 大家对本网站的认可，但还是希望大家手下留情。
我早就猜到事情会这样，所以早就做好了开源的打算。这样万一网站再次挂掉，大家也可以直接用现成的代码自己部署一套！够意思吧~
开源代码如下：
- 前端：https://github.com/liyupi/sql-father-frontend-public
- 后端：https://github.com/liyupi/sql-father-backend-public
感兴趣的同学自取即可。
此外，为了帮助大家更好地学习和理解这个项目，我还录制了一期视频来讲解项目的技术、运行、设计和源码，5 分钟就能快速上手，戳这里查看：https://www.bilibili.com/video/BV1hG411L79U/（有帮助的话希望给个三连哈哈）
下面也用文字简单介绍下这个项目。
项目特点
项目本身功能完整（分为用户前台和管理后台）、达到上线标准、架构设计清晰、目录结构规范。
前端用到了复杂的嵌套 & 动态 & 可折叠表单、代码编辑器；后端用到了多种主流设计模式、AOP 切面鉴权等，还是非常值得朋友们学习的。
技术栈
这里我选用的都是主流的、我自己用的比较熟练的技术。
前端
主要技术：
- React 18
- Umi 4.x
- Ant Design 4.x 组件库
- Ant Design Pro Components 高级组件
- TypeScript 类型控制
- Eslint 代码规范控制
- Prettier 美化代码
依赖库：
- monaco-editor 代码编辑器
- copy-to-clipboard 剪切板复制
代码编辑器
后端
主要技术：
- Spring Boot 2.7.x
- MyBatis Plus 3.5.x
- MySQL 8.x
- Spring AOP
依赖库：
- FreeMarker：模板引擎
- Druid：SQL 解析
- datafaker：模拟数据
- Apache Commons Lang3：工具库
- Hutool：工具库
- Gson：Json 解析
- Easy Excel：Excel 导入导出
- Knife4j：接口文档生成
系统设计
整体架构设计
核心设计理念：将各输入方式统一为明确的 Schema，并根据 Schema 生成各类内容。
架构设计图如下，即任意输入 => 统一 Schema => 任意输出：
系统分为以下几个核心模块，各模块职责分明：
- Schema 构造器：将各种不同的输入源转为统一的 Table Schema 定义
- 统一 Schema 定义：本质是一个 Java 类（JSON 配置），用于保存表和字段的信息
- 生成器：负责根据 Schema 生成数据和代码
- 共享服务：包括词库、表信息、字段信息共享
Schema 构造器
核心类：TableSchemaBuilder，作用是将不同的参数统一收敛为 TableSchema 对象。
包含如下方法：
其中，buildFromSql（根据 SQL 生成 Schema）使用了 Druid 数据库连接池自带的语法解析器，非常强大。（解析器这种东西一般不要自己写，有这时间你都能做几个项目了，写出来还没人家的好用)
Schema 定义
用于保存表和字段的信息，示例结构如下：
{
"dbName": "库名",
"tableName": "test_table",
"tableComment": "表注释",
"mockNum": 20,
"fieldList": [{
"fieldName": "username",
"comment": "用户名",
"fieldType": "varchar(256)",
"mockType": "随机",
"mockParams": "人名",
"notNull": true,
"primaryKey": false,
"autoIncrement": false
}]
}
生成器
多种生成类型
将每种生成类型定义为一个 Builder：
其中，对于 SQL 代码生成器（ SqlBuilder），使用方言来支持不同的数据库类型（策略模式），并使用单例模式 + 工厂模式创建方言实例。
对于 Java、前端代码生成器（JavaCodeBuilder、FrontendCodeBuilder），使用 FreeMarker 模板引擎来生成。模板代码如下：
多种模拟数据生成规则
每种生成规则定义为一个 Generator，使用 DataGeneratorFactory（工厂模式）对多个 Generator 实例进行统一的创建和管理。
使用 dataFaker 库实现随机数据生成（RandomDataGenerator）。
使用 Generex 库实现正则表达式数据生成（RuleDataGenerator)。
统一的生成入口
使用门面模式聚合各种生成类型，提供统一的生成调用和校验方法：
欢迎贡献
由于我本人的时间有限，后续这个项目估计不会做很大的更新。大家感兴趣的话可以自行扩展项目，但是在提交代码前记得要检查是否遵循项目规范哦。