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新工具-mybatis-flex学习及应用

web 2025/8/30 5:57:53

MyBatis-Flex 是一个基于 MyBatis 的、轻量级但功能强大的 Java 持久层框架。它的核心目标是轻量、高效、灵活。它并非 MyBatis-Plus 的一个分支，而是一个独立的项目，从头开始设计和实现，在许多方面提供了更优雅和高效的解决方案。
核心特性与优势
1.轻量级

  • 框架本身除了 MyBatis 外没有任何第三方依赖，部署包仅 ~700KB。
  • 启动时消耗的资源非常少。
    2.强大的查询功能（核心亮点）
  • 友好的 QueryWrapper：提供了非常流畅的链式 API 来构建复杂查询条件，支持 and/or 嵌套、子查询、多表联查等，代码可读性极高。
  • 关系查询：支持 1->1，1->N,N->1 的关系映射，无需编写 SQL 即可轻松完成关联查询。
  • 多数据源支持：支持多种数据源和动态表名，易于实现分库分表。
    3.极高的性能
  • 框架在查询过程中进行了大量优化，性能远超同类框架。
  • 支持 SQL 审计，可以帮助开发者发现和优化慢 SQL。
    4.丰富的 SQL 生成
  • 根据 QueryWrapper 可以自动生成不同数据库方言的 SQL，支持多种主流数据库（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer, SQLite 等）。
    5.代码生成
  • 内置功能强大的代码生成器，可以快速生成 Entity、Mapper、Service、Controller 等代码，极大提升开发效率。
    6.Kotlin 支持
  • 对 Kotlin 语言有非常好的支持，提供了扩展函数等，使得在 Kotlin 中的使用体验非常流畅。

Mybatis-Flex实践
1.依赖
依赖方面，若当前框架为springboot项目，主要是包含数据库驱动依赖,mybatis-flex以及扩展依赖，如下：

<dependency><groupId>com.mybatis-flex</groupId><artifactId>mybatis-flex-spring-boot-starter</artifactId><version>1.8.6</version> <!-- 该版本不能使用低于2.0版本的springboot，否则会报某些依赖查找不到的错误 -->
</dependency>
<dependency><groupId>com.mybatis-flex</groupId><artifactId>mybatis-flex-processor</artifactId><version>1.8.6</version><!-- 用于增删改查，生成映射类 --><type>pom</type>
</dependency>
<dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><version>8.0.32</version><!-- 数据库驱动 --><scope>runtime</scope>
</dependency>

2.配置
a.application.yml

spring:# Druid 连接池配置druid:datasource:url: jdbc:mysql://localhost:3306/user_management?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8username: rootpassword: 12345678driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivertype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

MyBatis-Flex 配置

mybatis-flex:# 配置Mapper扫描路径mapper-locations: classpath*:mapper/user/*.xml# 打印SQL日志configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl# 全局配置global-config:# 打印Bannerprint-banner: true# 逻辑删除配置logic-delete:enable: false  # 禁用逻辑删除，使用物理删除

b.新增初始化数据库源代码

package com.example.myproject.config;import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import javax.sql.DataSource;/*** @author zhouxy* @date 2025年05月19日 18:53*/
@Configuration
public class DataSourceConfig {@Bean@ConfigurationProperties(prefix = "spring.druid.datasource")public DataSource druidDataSource() {return new DruidDataSource();}
}

3.新增实体类等
注意：新增实体类后，MyBatis-Flex Processor注解处理器，需要编译之后才能生成对应的映射类。执行命令：
mvn clean compile
a.t_user实体，新增数据库实体类，需要添加@Table注解，并且指定当前主键id的生成逻辑，支持自增，序列，自定义生成器，无自动生成等方式。

package com.example.myproject.domain.user;import com.mybatisflex.annotation.Id;
import com.mybatisflex.annotation.KeyType;
import com.mybatisflex.annotation.Table;
import lombok.Data;import java.util.Date;/*** 用户信息实体类*/
@Data
@Table("t_user")//添加table表映射
public class User {/*** 用户ID*/@Id(keyType = KeyType.Auto)//指定主键，类型自增private Long id;/*** 用户姓名*/private String userName;/*** 证件号*/private String idNumber;/*** 联系方式*/private String phone;/*** 邮箱*/private String email;/*** 创建时间*/private Date createdAt;/*** 更新时间*/private Date updatedAt;
}

b.t_user_list

package com.example.myproject.domain.user;import com.mybatisflex.annotation.Id;
import com.mybatisflex.annotation.KeyType;
import com.mybatisflex.annotation.Table;
import lombok.Data;import java.util.Date;/*** 用户名单实体类*/
@Data
@Table("t_user_list")
public class UserList {/*** 名单ID*/@Id(keyType = KeyType.Auto)private Long id;/*** 用户ID*/private Long userId;/*** 是否为黑名单用户,0-否；1-是*/private Boolean isBlacklist;/*** 创建时间*/private Date createdAt;/*** 更新时间*/private Date updatedAt;
}

4.添加对应mapper，添加@Mapper注解，即支持所有Mybatis-flex的方法
a.UserMapper

package com.example.myproject.mapper.user;import com.example.myproject.domain.user.User;
import com.mybatisflex.core.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}b.UserListMapper
package com.example.myproject.mapper.user;import com.example.myproject.domain.user.UserList;
import com.mybatisflex.core.BaseMapper;
import org.springframework.stereotype.Repository;@Repository
public interface UserListMapper extends BaseMapper<UserList> {
}

5.使用mybatis-flex方法进行增删改查
首先，先注入当前的UserMapper,下面的增删改查都是在此类中进行的操作

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = DemoApplication.class)
public class DBTest {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;
}

a.新增
i.单个新增

@Test
public void insert() {User user = new User();user.setUserName("张三");user.setPhone("23432432");user.setIdNumber("idNumber");user.setEmail("124@qq.com");userMapper.insertSelective(user);//可以返回当前的主键log.info("{}", user.getId());
}

ii.批量新增

@Test
public void insertBatch() {//新增List<User> users = new ArrayList<>();Date now = new Date();for (int i = 0; i < 50; i++) {User user = new User();user.setUserName(String.format("张三_%s", i));user.setPhone(String.format("123432432_%s", i));user.setIdNumber(String.format("2222222222333l_%s", i));user.setEmail(String.format("223%s@qq.com", i));user.setCreatedAt(now);user.setUpdatedAt(now);users.add(user);}userMapper.insertBatch(users);
}

效果图：
在这里插入图片描述

b.修改

@Test
public void update() {User user = new User();user.setUserName("里斯");//使用mybatis-flex自带的方法，进行更新userMapper.updateByCondition(user, true,QueryCondition.create(USER.USER_NAME, "张三"));//使用QueryCondition+mybatis flex processor设置更新条件
}

sql日志如下：
在这里插入图片描述

c.删除
mybatis-flex支持逻辑删除和物理删除
i.逻辑删除
逻辑删除的全局yml配置如下，也可以单独执行某个删除sql时执行物理删除：

MyBatis-Flex 全局配置

mybatis-flex:# 逻辑删除配置logic-delete:# 逻辑删除的字段名（默认值）column: is_deleted# 逻辑已删除值（默认值）logic-deleted-value: 1# 逻辑未删除值（默认值）logic-not-deleted-value: 0

同时，需要在对应数据表中新增删除标识位的字段属性，默认是“is_deleted”
ddl的sql如下：

ALTER TABLE t_user ADD is_deleted TINYINT DEFAULT 0 NULL COMMENT '逻辑删除标识位';

比如，现在要删除username="里斯"的数据，代码如下：

@Test
public void logicDelete() {userMapper.deleteByCondition(QueryCondition.create(USER.USER_NAME, "里斯"));
}

虽然执行 的底层方法是deleteByCondition，但是实际上执行的sql却是update方法，将is_deleted标识位置为1，如下所示：
在这里插入图片描述

之后看数据表的数据，里斯的删除标识位变成1：
在这里插入图片描述

比如现在有个需求，是查询email='223@qq.com’的数据，数据库里面，“里斯”和“王五”都符合这个查询条件，但是里斯的删除位是1，那么查询时，会不会查出来这条数据呢？查询代码如下：

@Test
public void query() {List<User> users = userMapper.selectListByQuery(QueryWrapper.create().select().from(USER).where(USER.EMAIL.eq("223@qq.com")));//使用QueryWrapper设置查询数据表和条件log.info("{}", JSON.toJSONString(users));
}

查询sql：

==>  Preparing: SELECT `id`, `user_name`, `id_number`, `phone`, `email`, `created_at`, `updated_at`, `is_deleted` FROM `t_user` WHERE (`email` = ?) AND `is_deleted` = ?
==> Parameters: 223@qq.com(String), 0(Integer)
<==    Columns: id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, is_deleted
<==        Row: 2, 王五, 2222222222333l_0, 123432432_0, 223@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-21 18:49:23, 0
<==      Total: 1

通过sql可以看出来，在查询条件里，默认加上了is_deleted = 0的条件，排除了is_deleted=1的已删除数据。因此，最终查询结果只查询出来王五这条数据。
ii.物理删除
物理删除，即直接将库中数据删除，yml配置：

MyBatis-Flex 配置

mybatis-flex:# 禁用逻辑删除logic-delete:enable: false

同时，需要删除之前User类中配置的这段代码

@Column(isLogicDelete = true)
private Integer isDeleted;

还是删除“里斯”这个数据，代码如下：

@Test
public void physicsDelete() {userMapper.deleteByCondition(QueryCondition.create(USER.USER_NAME, "里斯"));
}

sql执行情况,很明显直接执行了delete语句，那么这条数据就彻底不存在了：
在这里插入图片描述

d.查询
i.简单查询
1.查询username='王五’的数据

@Test
public void query() {List<User> users = userMapper.selectListByQuery(QueryWrapper.create().select().from(USER).where(USER.USER_NAME.eq("王五")));log.info("{}", JSON.toJSONString(users));
}

查询结果：
在这里插入图片描述
2.查询现有的部门的人数。
新增部门表，user表新增部门字段，sql如下：

-- user_management.t_dept definitionCREATE TABLE `t_dept` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(100) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
ALTER TABLE t_user ADD dept_id BIGINT NULL COMMENT '部门ID';

初始化当前用户表的deptId

实现代码：

@Test
public void query() {QueryWrapper queryWrapper = QueryWrapper.create().select(USER.DEPT_ID, count(USER.ID).as("count")).from(USER).groupBy(USER.DEPT_ID);List<UserDeptCount> userDeptCounts = userMapper.selectListByQueryAs(queryWrapper, UserDeptCount.class);log.info("{}", JSON.toJSONString(userDeptCounts));
}

执行sql以及查询结果如下：

==>  Preparing: SELECT `dept_id`, COUNT(`id`) AS `count` FROM `t_user` GROUP BY `dept_id`
==> Parameters: 
<==    Columns: dept_id, count
<==        Row: 1, 41
<==        Row: 2, 3
<==        Row: 3, 6
<==      Total: 3
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@1dcedc93]

结果：

[{"count":41,"deptId":1},{"count":3,"deptId":2},{"count":6,"deptId":3}]

3.动态sql查询
比如，当前传进来username和email，需要根据传进来的参数动态查询。功能：支持根据用户名模糊匹配，邮件准确匹配查询列表。代码：

@Test
public void queryComplex() {selectUsers("王","223@qq.com");
}private void selectUsers(String username, String email) {QueryWrapper wrapper = QueryWrapper.create().where(USER.USER_NAME.like(username).when(Strings.isNotEmpty(username))).and(USER.EMAIL.eq(email).when(Strings.isNotEmpty(email)));List<User> users = userMapper.selectListByQuery(wrapper);log.info("{}",JSON.toJSONString(users));
}

执行sql如下：

==>  Preparing: SELECT id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, dept_id, gender, birthday FROM t_user WHERE user_name LIKE ? AND email = ?
==> Parameters: %王%(String), 223@qq.com(String)
<==    Columns: id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, dept_id, gender, birthday
<==        Row: 2, 王五, 2222222222333l_0, 123432432_0, 223@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==      Total: 1

查询结果：

 [{"birthday":"2020-01-01","createdAt":1755744295000,"deptId":1,"email":"223@qq.com","gender":0,"id":2,"idNumber":"2222222222333l_0","phone":"123432432_0","updatedAt":1755882251000,"userName":"王五"}]

4.嵌套查询
比如根据这个sql查询：

 select * from t_user where dept_id  = 1 and (user_name = '王五' or email = '223@qq.com');

使用mybatis-flex查询代码

@Test
public void queryComplex() {nestedQuery("王", "223@qq.com", 1l);
}private void nestedQuery(String username, String email, Long deptId) {QueryWrapper wrapper = QueryWrapper.create().where(USER.USER_NAME.like(username).when(Strings.isNotEmpty(username)).or(USER.EMAIL.eq(email).when(Strings.isNotEmpty(email)))).and(USER.DEPT_ID.eq(deptId).when(deptId != null));List<User> users = userMapper.selectListByQuery(wrapper);log.info("{}", JSON.toJSONString(users));
}

执行的sql，可以看到sql与上面提供的sql一致：

==>  Preparing: SELECT `id`, `user_name`, `id_number`, `phone`, `email`, `created_at`, `updated_at`, `dept_id`, `gender`, `birthday` FROM `t_user` 
WHERE (`user_name` LIKE ? OR `email` = ?) AND `dept_id` = ?
==> Parameters: %王%(String), 223@qq.com(String), 1(Long)
<==    Columns: id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, dept_id, gender, birthday
<==        Row: 2, 王五, 2222222222333l_0, 123432432_0, 223@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==      Total: 1

查询结果：

 [{"birthday":"2020-01-01","createdAt":1755744295000,"deptId":1,"email":"223@qq.com","gender":0,"id":2,"idNumber":"2222222222333l_0","phone":"123432432_0","updatedAt":1755882251000,"userName":"王五"}]

5.分页查询
比如查询user表，查询条件是所有女性用户的第2页的10条数据，实现代码如下：

@Test
public void selectByPage() {Page<User> page = Page.of(2, 10);QueryWrapper qw = QueryWrapper.create().where(USER.GENDER.eq(0));Page<User> usersPage = userMapper.paginate(page, qw);log.info("{}", JSON.toJSONString(usersPage));
}

查询结果的sql如下，可以看到，查询逻辑是先查询所有数据，再查询具体的分页数据：

==>  Preparing: SELECT COUNT(*) AS `total` FROM `t_user` WHERE `gender` = ?
==> Parameters: 0(Integer)
<==    Columns: total
<==        Row: 45
<==      Total: 1
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@6f6efa4f]
Creating a new SqlSession
SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@7ac48e10] was not registered for synchronization because synchronization is not active
==>  Preparing: SELECT `id`, `user_name`, `id_number`, `phone`, `email`, `created_at`, `updated_at`, `dept_id`, `gender`, `birthday` FROM `t_user` WHERE `gender` = ? LIMIT 10, 10
==> Parameters: 0(Integer)
<==    Columns: id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, dept_id, gender, birthday
<==        Row: 13, 张三_11, 2222222222333l_11, 123432432_11, 22311@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 14, 张三_12, 2222222222333l_12, 123432432_12, 22312@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 1990-01-01
<==        Row: 15, 张三_13, 2222222222333l_13, 123432432_13, 22313@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 16, 张三_14, 2222222222333l_14, 123432432_14, 22314@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 18, 张三_16, 2222222222333l_16, 123432432_16, 22316@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 1980-01-01
<==        Row: 19, 张三_17, 2222222222333l_17, 123432432_17, 22317@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 20, 张三_18, 2222222222333l_18, 123432432_18, 22318@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 22, 张三_20, 2222222222333l_20, 123432432_20, 22320@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 23, 张三_21, 2222222222333l_21, 123432432_21, 22321@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 1, 0, 2020-01-01
<==        Row: 24, 张三_22, 2222222222333l_22, 123432432_22, 22322@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:32, 3, 0, 1991-01-01
<==      Total: 10

查询结果的截图如下，可以获取到当前的总页数，总条数，当前页的所有数据信息
在这里插入图片描述

ii.复杂查询
联表查询，mybatis-flex也适配的非常好，不需要新增手写sql，使用Java代码即可按照业务处理数据逻辑。
比如，现在要查询查询所有男性的绩效信息。
新增员工绩效表t_user_performance

-- user_management.t_user_performance definitionCREATE TABLE `t_user_performance` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`date` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '绩效记录时间',`score` tinyint(4) DEFAULT NULL COMMENT '分数',`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=52 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='员工绩效表';

查询sql如下，需要根据user，user_performance表进行联表查询：

select * from t_user_performance p left join t_user u on p.user_id = u.id where u.gender = 1;

mybatis-flex代码实现sql如下:

@Test
public void leftJoin() {QueryWrapper wrapper = QueryWrapper.create().select().from(USER_PERFORMANCE).leftJoin(USER).on(USER_PERFORMANCE.USER_ID.eq(USER.ID)).where(USER.GENDER.eq(1));List<UserPerformance> performances = userPerformanceMapper.selectListByQuery(wrapper);log.info("{}", JSON.toJSONString(performances));
}

sql打印日志如下，通过日志打印可以看出，代码实现了左连接查询：

==>  Preparing: SELECT * FROM `t_user_performance` LEFT JOIN `t_user` ON `t_user_performance`.`user_id` = `t_user`.`id` WHERE `t_user`.`gender` = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<==    Columns: id, date, score, user_id, id, user_name, id_number, phone, email, created_at, updated_at, is_deleted, dept_id, gender, birthday
<==        Row: 11, 2025-07-01, 69, 11, 11, 张三_9, 2222222222333l_9, 123432432_9, 2239@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 0, 1, 1, 2023-01-01
<==        Row: 17, 2025-07-01, 75, 17, 17, 张三_15, 2222222222333l_15, 123432432_15, 22315@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:32, 0, 2, 1, 2020-01-01
<==        Row: 21, 2025-07-01, 79, 21, 21, 张三_19, 2222222222333l_19, 123432432_19, 22319@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 0, 1, 1, 2020-01-01
<==        Row: 26, 2025-07-01, 84, 26, 26, 张三_24, 2222222222333l_24, 123432432_24, 22324@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 0, 1, 1, 2020-01-01
<==        Row: 30, 2025-07-01, 88, 30, 30, 张三_28, 2222222222333l_28, 123432432_28, 22328@qq.com, 2025-08-21 02:44:55, 2025-08-22 17:04:11, 0, 1, 1, 2020-01-01
<==      Total: 5

得到的结果如下：

[{"date":"2025-07-01","id":11,"score":69,"userId":11},{"date":"2025-07-01","id":17,"score":75,"userId":17},{"date":"2025-07-01","id":21,"score":79,"userId":21},{"date":"2025-07-01","id":26,"score":84,"userId":26},{"date":"2025-07-01","id":30,"score":88,"userId":30}]

也可以指定某些字段返回，比如需要返回绩效信息，以及用户名信息，代码实现如下：

@Test
public void leftJoinWithUserName() {QueryWrapper wrapper = QueryWrapper.create().select(USER_PERFORMANCE.ALL_COLUMNS,USER.USER_NAME).from(USER_PERFORMANCE).leftJoin(USER).on(USER_PERFORMANCE.USER_ID.eq(USER.ID)).where(USER.GENDER.eq(1));List<UserPerformanceVO> performances = userPerformanceMapper.selectListByQueryAs(wrapper, UserPerformanceVO.class);log.info("{}", JSON.toJSONString(performances));
}

执行sql以及结果如下，可以看到，查询结果新增了user_name字段，返回结果也显示了当前用户信息

==>  Preparing: SELECT `t_user_performance`.*, `t_user`.`user_name` FROM `t_user_performance` LEFT JOIN `t_user` ON `t_user_performance`.`user_id` = `t_user`.`id` WHERE `t_user`.`gender` = ?
==> Parameters: 1(Integer)
<==    Columns: id, date, score, user_id, user_name
<==        Row: 11, 2025-07-01, 69, 11, 张三_9
<==        Row: 17, 2025-07-01, 75, 17, 张三_15
<==        Row: 21, 2025-07-01, 79, 21, 张三_19
<==        Row: 26, 2025-07-01, 84, 26, 张三_24
<==        Row: 30, 2025-07-01, 88, 30, 张三_28
<==      Total: 5
Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@3bfae028][{"date":"2025-07-01","id":11,"score":69,"userId":11,"userName":"张三_9"},{"date":"2025-07-01","id":17,"score":75,"userId":17,"userName":"张三_15"},{"date":"2025-07-01","id":21,"score":79,"userId":21,"userName":"张三_19"},{"date":"2025-07-01","id":26,"score":84,"userId":26,"userName":"张三_24"},{"date":"2025-07-01","id":30,"score":88,"userId":30,"userName":"张三_28"}]

上面就是列出的mybatis-flex的示例，根据示例可以举一反三，从而获取其他复杂查询的思路。支持左右连接查询，联合查询，子查询，分页查询，几乎所有平时用到的查询都支持。

http://www.xdnf.cn/news/19159.html

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