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docs/README.md

@@ -28,7 +28,7 @@
 
 同时，Fenix 还提供了 Java 链式 `API` 书写动态 SQL 和动态 `Specification` 的方式，使 SQL 可读性和紧凑性更好。还可以使用动态条件注解将查询条件的实体 Bean 中标记对应的查询条件注解，而获得动态的查询能力。如果要书写静态或动态的中、长 SQL，则推荐使用 `XML` 方式，便于集中阅读、调试和维护 SQL。
 
-> **注**：本 `Fenix` 扩展库开发的核心思想来源于我几年前写的动态 SQL 拼接库 [Zealot](https://github.com/blinkfox/zealot)。如果你熟悉星际争霸的话，大概能理解其中的关系。
+> **💡 注**：本 `Fenix` 扩展库开发的核心思想来源于我几年前写的动态 SQL 拼接库 [Zealot](https://github.com/blinkfox/zealot)。如果你熟悉星际争霸的话，大概能理解其中的关系。
 
 ## 📝 开源许可证
 

docs/_sidebar.md

@@ -21,7 +21,7 @@
   - [🍜 自定义条件注解](sp-bean/custom-annotation)
 - 🛰️ 增强的【增删改】
   - [🚀 更高效的【批量增删改】](cud/fast-batch-cud)
-  - [🚁 非【null】属性的增量更新]()
-  - [✈️ 更多的主键 ID 生成策略]()
+  - [🚁 非【null】属性的增量更新](cud/not-null-update)
+  - [✈️ 更多的主键 ID 生成策略](cud/id-generator)
 - [🍬 更多功能](more-features)
 - [🍹 版本更新记录](CHANGELOG)

docs/cud/fast-batch-cud.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 🚀 更高效的【批量增删改】
 
-## 一、JPA 中自带的优化配置
+## 💐 一、JPA 中自带的优化配置
 
 在 Spring Data JPA 中批量保存或更新的 `saveAll` 方法性能较低。但是，Spring Data JPA（或者说 `Hibernate`）中也自带了关于批量操作的优化配置，通常默认没有开启，我建议你开启这些配置项。
 
@@ -19,13 +19,13 @@ spring:
           batch_versioned_data: true
 ```
 
-## 二、Fenix 中【批量增删改】的增强
+## 🌻 二、Fenix 中【批量增删改】的增强
 
-### 1. 如何使用
+### 🍺 1. 如何使用
 
 Fenix 在 `2.4.0` 版本中提供了相比 `saveAll` 更高效的**批量新增**、**批量更新**和**批量删除**的方法。但是，Fenix 中并没有提供类似于 `saveAll` 这种能同时做到批量新增或者更新的方法，而是为了提高效率，对批量新增和批量更新的方法单独进行了实现和优化。这样即能保证对 JPA 的兼容性，又能提高各自处理场景的效率。需要开发人员可以根据自己的业务场景选择对应的方法。
 
-要使用这些方法，只须要让你业务功能的 `Repository` 接口集成自 `FenixJpaRepository` 接口即可。由于 `FenixJpaRepository` 接口继承自 `JpaRepository` 接口，所以 `FenixJpaRepository` 接口的功能完全兼容你以前所使用的 `JpaRepository` 的接口。
+要使用这些方法，只须要让你业务功能的 `Repository` 接口继承自 `FenixJpaRepository` 接口即可。由于 `FenixJpaRepository` 接口继承自 `JpaRepository` 接口，所以 `FenixJpaRepository` 接口的功能完全兼容你以前所使用的 `JpaRepository` 的接口。
 
 使用示例如下：
 
@@ -42,7 +42,7 @@ public interface SchoolRepository extends FenixJpaRepository<School, String> {
 }
 ```
 
-### 2. 批量新增（saveBatch）
+### 🥤 2. 批量新增（saveBatch）
 
 **批量新增**有两个重载方法：
 
@@ -68,7 +68,7 @@ public void testSaveBatch() {
 }
 ```
 
-### 3. 批量更新（updateBatch）
+### 🍹 3. 批量更新（updateBatch）
 
 **批量更新**也有两个重载方法：
 
@@ -94,7 +94,7 @@ public void testUpdateBatch() {
 }
 ```
 
-### 4. 批量删除（deleteBatchByIds）
+### 🧃 4. 批量删除（deleteBatchByIds）
 
 Spring Data JPA 中已经有相关批量删除的方法了，比如：
 

docs/cud/id-generator.md

@@ -0,0 +1,186 @@
+# ✈️ 更多的主键 ID 生成策略
+
+## 🆔 一、简介
+
+Fenix 从 `2.4.0` 版本开始新增了三种主键 `ID` 的生产策略类供你选择和使用，同时也支持你通过 Java API 去调用生成 `ID`：
+
+- **❄️ 雪花算法 ID** (`Long` 长整型)
+- **☃️ 62 进制雪花算法 ID** (`String` 字符串型)
+- **🌟 62 进制 UUID** (`String` 字符串型)
+
+## ❄️ 二、雪花算法的 ID 生成策略
+
+雪花算法 (`snowflake`) 已经是现在使用比较广泛的 ID 生成算法，其避免了 `UUID` 的冗长无序的缺点，生成的 ID 是**整体有序**的**长整型**数据，Fenix 中也默认做了集成和支持。
+
+雪花算法生成的 ID 示例：`2458424618421248`。
+
+在 JPA 中要使用自定义的 `ID` 生成策略，需要在你的实体类的 ID 字段中标注 `@GeneratedValue` 和 `@GenericGenerator` 两个注解，并保证 `@GeneratedValue` 注解中的 `generator` 属性和 `@GenericGenerator` 注解中的 `name` 属性值相同。且  `@GenericGenerator` 注解中的 `strategy` 属性值为：`com.blinkfox.fenix.id.SnowflakeIdGenerator`。
+
+使用方式示例如下：
+
+```java
+import javax.persistence.Column;
+import javax.persistence.Entity;
+import javax.persistence.GeneratedValue;
+import javax.persistence.Id;
+import javax.persistence.Table;
+import lombok.Getter;
+import lombok.Setter;
+import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;
+
+@Getter
+@Setter
+@Entity
+@Table(name = "t_my_entity")
+public class MyEntity {
+
+    /**
+     * 使用 Fenix 中的雪花算法 ID 生成策略.
+     */
+    @Id
+    @Column(name = "c_id")
+    @GeneratedValue(generator = "snowflake")
+    @GenericGenerator(name = "snowflake", strategy = "com.blinkfox.fenix.id.SnowflakeIdGenerator")
+    private Long id;
+
+    /**
+     * 名称.
+     */
+    @Column(name = "c_name")
+    private String name;
+
+    // 下面省略了其它字段.
+
+}
+```
+
+## ☃️ 三、62 进制雪花算法的 ID 生成策略
+
+如果你的 ID 不是长整型（`Long`）的，是字符串类型（`String`）的，为了能缩短雪花算法 ID 字符串的长度，可以将原来长度为 `16` 位的雪花算法 ID 的转换为 `62` 进制，能大幅度缩短 `ID` 的长度为 `9` 位，且依然能保证**唯一性**和**整体有序性**。
+
+62 进制雪花算法生成的字符串型 ID 示例：`BG5skT7pI`。
+
+`@GenericGenerator` 注解中的 `strategy` 属性值为：`com.blinkfox.fenix.id.Snowflake62RadixIdGenerator`。
+
+使用方式示例如下：
+
+```java
+import javax.persistence.Column;
+import javax.persistence.Entity;
+import javax.persistence.GeneratedValue;
+import javax.persistence.Id;
+import javax.persistence.Table;
+import lombok.Getter;
+import lombok.Setter;
+import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;
+
+@Getter
+@Setter
+@Entity
+@Table(name = "t_my_entity")
+public class MyEntity {
+
+    /**
+     * 使用 Fenix 中的雪花算法 ID 生成策略.
+     */
+    @Id
+    @Column(name = "c_id")
+    @GeneratedValue(generator = "snowflake62Radix")
+    @GenericGenerator(name = "snowflake62Radix", strategy = "com.blinkfox.fenix.id.Snowflake62RadixIdGenerator")
+    private String id;
+
+    /**
+     * 名称.
+     */
+    @Column(name = "c_name")
+    private String name;
+
+    // 下面省略了其它字段.
+
+}
+```
+
+在 Fenix 中，你也可以通过 Java API 调用生成 `UUID` 和 62 进制的 `UUID`，API 示例如下：
+
+```java
+// 使用 IdWorker 来静态方法调用获取通常的 UUID，示例：'73b037d12c894a8ebe673fb6b1caecac'.
+String uuid = IdWorker.getUuid();
+
+// 使用 IdWorker 来静态方法调用获取 62 进制的简短 UUID，示例：'FXOedrCvouduYPlYgul'.
+String uuid2 = IdWorker.get62RadixUuid();
+```
+
+## 🌟 四、62 进制 UUID 生成策略
+
+鉴于 `UUID` 本质上是 `16` 进制的字符串，字符串长度为 `32` 位，依然可以通过进制转换，将其转换为 `62` 进制，能大幅度缩短 `UUID` 的字符串长度为 `19` 位，且依然能保证**唯一性**和**无序性**。
+
+假如原 16 进制的 UUID 为：`73b037d12c894a8ebe673fb6b1caecac`，那么转换后的 62 进制 `UUID` 的字符串示例为：`FXOedrCvouduYPlYgul`。
+
+`@GenericGenerator` 注解中的 `strategy` 属性值为：`com.blinkfox.fenix.id.Uuid62RadixIdGenerator`。
+
+使用方式示例如下：
+
+```java
+import javax.persistence.Column;
+import javax.persistence.Entity;
+import javax.persistence.GeneratedValue;
+import javax.persistence.Id;
+import javax.persistence.Table;
+import lombok.Getter;
+import lombok.Setter;
+import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;
+
+@Getter
+@Setter
+@Entity
+@Table(name = "t_my_entity")
+public class MyEntity {
+
+    /**
+     * 使用 Fenix 中的雪花算法 ID 生成策略.
+     */
+    @Id
+    @Column(name = "c_id")
+    @GeneratedValue(generator = "uuid62Radix")
+    @GenericGenerator(name = "uuid62Radix", strategy = "com.blinkfox.fenix.id.Uuid62RadixIdGenerator")
+    private String id;
+
+    /**
+     * 名称.
+     */
+    @Column(name = "c_name")
+    private String name;
+
+    // 下面省略了其它字段.
+
+}
+```
+
+## ☕ 五、通过 Java API 获取 ID
+
+在 Fenix 中，你也可以通过 Java API 调用生成雪花算法的 ID 或 `UUID`。
+
+以下是生成雪花算法 ID 的 API 方法：
+
+```java
+private static final IdWorker idWorker = new IdWorker();
+
+// 获取 10 进制长整型的雪花算法 ID（仅由数字组成）.
+long id = idWorker.getId();
+
+// 获取 36 进制字符串型的雪花算法 ID（由数字 + 26 位小写字母组成）.
+String id2 = idWorker.get36RadixId();
+
+// 获取 62 进制字符串型的雪花算法 ID（由数字 + 26 位小写字母 + 26 位大写字母组成）.
+String id3 = idWorker.get62RadixId();
+```
+
+以下是通过 Java 静态方法去生成通常的 `UUID` 和 62 进制 `UUID` 的方法：
+
+```java
+// 使用 IdWorker 来静态方法调用获取通常的 UUID，示例：'73b037d12c894a8ebe673fb6b1caecac'.
+String uuid = IdWorker.getUuid();
+
+// 使用 IdWorker 来静态方法调用获取 62 进制的简短 UUID，示例：'FXOedrCvouduYPlYgul'.
+String uuid2 = IdWorker.get62RadixUuid();
+```

docs/cud/not-null-update.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# 🚁 非【null】属性的增量更新
+
+## 🍀 一、初衷
+
+在实际业务场景中，更新数据时，从前端得到的对象实体信息数据的参数中，部分信息是不为空，而我们业务上也只想更新这些不为空的字段到数据库中，而不是将空的数据也一起覆盖保存到数据库中，否则就会造成部分字段数据丢失的问题。
+
+Fenix 在 `2.4.0` 版本中增加了这种常见业务操作的功能处理。
+
+## 🍁 二、如何使用
+
+首先，你须要让你业务功能的 `Repository` 接口继承自 `FenixJpaRepository` 接口。由于 `FenixJpaRepository` 接口继承自 `JpaRepository` 接口，所以 `FenixJpaRepository` 接口的功能完全兼容你以前所使用的 `JpaRepository` 的接口。
+
+使用示例如下：
+
+```java
+/**
+ * 学校（School）相关操作的 Repository 接口.
+ *
+ * @author blinkfox on 2020-12-05.
+ * @since v2.4.0
+ */
+@Repository
+public interface SchoolRepository extends FenixJpaRepository<School, String> {
+
+}
+```
+
+### 🍂 三、方法介绍
+
+**非 `null` 属性的增量更新**有两个方法：
+
+- `S saveOrUpdateByNotNullProperties(S entity)`: 新增实体或更新实体类中非 `null` 属性的字段值。本方法保存每条数据时会先查询判断是否存在，再进行插入或者更新。
+- `void saveOrUpdateAllByNotNullProperties(Iterable<S> entities)`: 新增或更新所有实体类中非 `null` 属性的字段值，本方法仅仅是上面方法的 `for` 循环版本，提供了循环处理的功能。
+
+> **💡 注**：
+> 1. 上面两个方法的主要判断处理逻辑为：如果传入的实体主键 `ID` 为空，说明是新增的情况，就插入一条新的数据；如果实体的主键 `ID` 不为空，会先判断是否存在该 `ID` 的数据，如果不存在，也会新增插入一条数据；否则说明是更新的情况，会仅更新保存实体类属性中不为 `null` 值的属性字段到数据库中；
+> 2. 由于实际场景中难以区分空和 `null` 的关系，为了统一处理以及不和一些业务场景产生冲突，Fenix 中约定仅更新字段值不为 `null` 的值，如果实体对象中的属性值是空字符串`""`或者 `0` 等等，那么也认为是不为 `null` 的，视为业务上就是要保存空字符串值或者 `0`。所以，Fenix 中也会将该空字符串的值更新到数据库中。所以，**建议你的实体类中所有属性的类型都是对象包装类型，不要用 Java 中的 8 种原生基础类型**。
+
+简单的使用示例如下：
+
+```java
+@Autowired
+private SchoolRepository schoolRepository;
+
+/**
+ * 测试 saveBatch 方法.
+ */
+@Transactional(rollbackFor = RuntimeException.class)
+public void testSaveBatch() {
+    // 构造要更新的数据，这里表示只更新 id 为 '123' 的数据的 name 值为 '北京大学'.
+    List<School> schools = new School()
+            .setId("123")
+            .setName("北京大学");
+
+    // 增量更新数据.
+    fenixSchoolRepository.saveOrUpdateByNotNullProperties(school);
+}
+```

docs/more-features.md

@@ -261,15 +261,17 @@ Map<String, Object> context = ParamWrapper.newInstance("sex", "1").put("stuId",
 
 ## 🐞 五、表达式的真假判断
 
+Fenix 中关于表达式字符串的真假判断在 `com.blinkfox.fenix.helper.ParseHelper` 类中提供了静态方法。
+
 **主要方法**：
 
 ```java
 // 是否匹配，常用于标签中的 match 值的解析，即如果 match 不填写，或者内容为空，或者解析出为正确的值，都视为true.
-isMatch(String match, Object context)
+ParseHelper.isMatch(String match, Object context)
 
 // 是否不匹配，同 isMatch 相反，只有解析到的值是 false 时，才认为是 false.
-isNotMatch(String match, Object context)
+ParseHelper.isNotMatch(String match, Object context)
 
 // 是否为 true，只有当解析值确实为 true 时，才为 true.
-isTrue(String exp, Object context)
+ParseHelper.isTrue(String exp, Object context)
 ```

src/test/java/com/blinkfox/fenix/entity/EntityOne.java

@@ -5,7 +5,6 @@
 import javax.persistence.GeneratedValue;
 import javax.persistence.Id;
 import javax.persistence.Table;
-import lombok.AllArgsConstructor;
 import lombok.Getter;
 import lombok.NoArgsConstructor;
 import lombok.Setter;