mybatis的简介与入门

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1、 mybatis的介绍

1.1 、mybatis 的概述

​ mybatis是一个持久层框架,用java编写的。它封装了jdbc操作的很多细节,使开发者只需要关注sql语句本身,而无需关注注册驱动,创建连接等繁杂过程。该框架使用了ORM思想实现了结果集的封装。

​ ORM 是 Object Relational Mappging 对象关系映射,简单的说:就是把数据库表和实体类及实体类的属性对应起来,让我们可以操作实体类就实现操作数据库表。

1.2、mybatis的特点

  • MyBatis 是一款优秀的持久层框架
  • 它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。
  • MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。
  • MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。

1.3、为什么需要Mybatis?

  • 帮助程序员将数据存入到数据库中。
  • 传统的JDBC代码太复杂了。简化、框架、自动化。
  • 优点:
    • 简单易学、灵活
    • sql和代码的分离,提高了可维护性。
    • 提供映射标签,支持对象与数据库的orm字段关系映射
    • 提供对象关系映射标签,支持对象关系组建维护
    • 提供xml标签,支持编写动态sql。

2、第一个mybatis程序

2.1 准备工作

创建数据库并使用

CREATE DATABASE `mybatis`;
use `mybatis`;

创建一张user表

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL auto_increment,
  `username` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户名称',
  `birthday` datetime default NULL COMMENT '生日',
  `sex` char(1) default NULL COMMENT '性别',
  `address` varchar(256) default NULL COMMENT '地址',
  PRIMARY KEY  (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

初始化一些数据

INSERT INTO `user` ( `id`, `username`, `birthday`, `sex`, `address` )
VALUES
	( 41, '张三', '2018-02-27 17:47:08', '男', '北京' ),
	( 42, '李四', '2018-03-02 15:09:37', '女', '南京' ),
	( 43, '王五', '2018-03-04 11:34:34', '女', '天京' ),
	( 45, '赵六', '2018-03-04 12:04:06', '男', '上海' ),
	( 46, '李七', '2018-03-07 17:37:26', '男', '广州' ),
	( 48, '宋八', '2018-03-08 11:44:00', '女', '深圳' );

2.2 mybatis的环境搭建

  1. 新建一个普通的maven项目

  2. 删除src目录

  3. 导入maven依赖

<dependencies>
        <!-- mybatis -->
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis</groupId>
            <artifactId>mybatis</artifactId>
            <version>3.5.1</version>
        </dependency>
        <!--mysql驱动-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.17</version>
        </dependency>
        <!-- 日志-->
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.12</version>
        </dependency>
        <!-- junit -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.2</version>
        </dependency>
   </dependencies>

4、创建实体类 (该类中的字段一定要与数据库表中的字段一致)

public class User {
    private Integer id;
    private String username;
    private Date birthday;
    private String sex;
    private String address;
    
    //省略get set方法 toString
    ..........
}

5、创建dao的接口

public interface IUserDao {
    /**
     * 查询所有的操作
     * @return
     */
    //@Select("select * from user")
    List<User> findAll();
}

6、创建Mybatis的主配置文件 SqlMapConifg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<!-- mybatis的主配置文件 -->
<configuration>
    <!-- 配置环境 -->
    <environments default="mysql">
        <!-- 配置mysql的环境-->
        <environment id="mysql">
            <!-- 配置事务的类型-->
            <transactionManager type="JDBC"></transactionManager>
            <!-- 配置数据源(连接池) -->
            <dataSource type="POOLED">
                <!-- 配置连接数据库的4个基本信息 -->
                <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis"/>
                <property name="username" value="root"/>
                <property name="password" value="123456"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>

   <!-- 指定映射配置文件的位置,映射配置文件指的是每个dao独立的配置文件
        如果是用注解来配置的话,此处应该使用class属性指定被注解的dao全限定类名
    -->
    <mappers>
        <!-- xml的配置方式 -->
        <mapper resource="com/lipine/dao/IUserDao.xml"/>
        <!--注解的方式 -->
       <!-- <mapper class="com.lipine.dao.IUserDao"/>-->
    </mappers>
</configuration>

7、创建映射配置文件 IUserDao.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.lipine.dao.IUserDao">
    <!--配置查询所有-->
    <select id="findAll" resultType="com.lipine.domain.User">
        select * from user
    </select>
</mapper>

环境搭建的注意事项:

  • 创建IUserDao.xml 和 IUserDao.java时名称是为了和我们之前的知识保持一致。在Mybatis中它把持久层的操作接

    口名称和映射文件也叫做:Mapper 所以:IUserDao 和 IUserMapper是一样的

  • 在idea中创建目录的时候,它和包是不一样的,包在创建时:com.lipine.dao;它是三级结构目录在创建时

    com.lipine.dao是一级目录。

  • mybatis的映射配置文件位置必须和dao接口的包结构相同

  • 映射配置文件的mapper标签namespace属性的取值必须是dao接口的全限定类名

  • 映射配置文件的操作配置(select),id属性的取值必须是dao接口的方法名

2.3 测试

新建MybatisTest

  public static void main(String[] args)throws Exception {
        //1.读取配置文件
        InputStream in = Resources.getResourceAsStream("SqlMapConfig.xml");
        //2.创建SqlSessionFactory工厂
        SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder();
        SqlSessionFactory factory = builder.build(in);
        //3.使用工厂生产SqlSession对象
        SqlSession session = factory.openSession();
        //4.使用SqlSession创建Dao接口的代理对象
        IUserDao userDao = session.getMapper(IUserDao.class);
        //5.使用代理对象执行方法
        List<User> users = userDao.findAll();
        for(User user : users){
            System.out.println(user);
        }
        //6.释放资源
        session.close();
        in.close();
  }

mybatis 基于注解的入门案例:

把IUserDao.xml移除,在 IUserDao接口的方法上使用@Select注解,并且指定SQL语句

同时需要在SqlMapConfig.xml中的mapper配置时,使用class属性指定 IUserDao接口的全限定类名。

在这里插入图片描述

菜鸟的mybatis实战教程 菜鸟的mybatis实战教程说明一、mybatis简介二、mybatis简单入门(1)数据库创建(2)创建springboot项目(3)增删改查操作(4)总结 说明 之前学习了mybatis之后没有做记录,在前几天做一个题库系统时,刚好要用到mybatis,因为之前做东西时用的jpa,mybatis没怎么去用,导致有些知识点想不起来,在使用mybatis出现了一些低级的错误,现将mybatis的学习笔记记录在这里,以便日后查看,本文会持续更新,不断地扩充 本文仅为记录学习轨迹,如有侵权,联系删除 一、myb 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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MyBatis的简介与入门

MyBatis框架简述 mybatis是一个优秀的基于java的持久层框架,它的内部封装了jdbc,使开发者只需要关注sql语句的本身,而不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁琐的过程。 mybatis通过xml或注解的方式将要执行的各种statement配置起来,并通过java对象和statement中的sql的动态参数进行映射生成最终执行的sql语句,最后由mybatis框架执行sql并将结果映射为java对象并返回。 采用ORM思想解决实体和数据库映射的问题,对jdbc进行

qq_44866169的博客 167

【MyBatis-Plus】入门案例与简介

MybatisPlus(简称MP)是基于MyBatis框架基础上开发的增强型工具,旨在简化开发、提供效率。开发方式基于MyBatis使用MyBatisPlus基于Spring使用MyBatisPlus基于SpringBoot使用MyBatisPlusSpringBoot刚刚我们学习完成,它能快速构建Spring开发环境用以整合其他技术,使用起来是非常简单,对于MP的学习,我们也基于SpringBoot来构建学习。创建SpringBoot工程勾选配置使用的技术,能够实现自动添加起步依赖包。

Javascript_tsj的博客 7292

MyBatis入门简介

MyBatis入门简介 通过XML构建SqlSessionFactory 每个MyBatis应用都基于SSF(SqlSessionFactory)的实例,可以通过SSF Builder获得。SSF Builder则可以通过XML配置文件或者配置类构建一个SSF。 通过XML文件构建SSF非常方便,推荐使用classpath资源来配置,你也可以通过InputStream构建实例,比如通过文件路径或者一个 file:// URL。MyBatis包含了一个工具类Resources,包含帮助从classpath和其

ljinest 590

Mybatis简介及快速入门

原始JDBC 查询数据 插入数据 操作分析 原始JDBC开发存在的问题如下: 数据库连接创建、释放频繁造成系统资源浪费从而影响系统性能 SQL语句在代码中硬编码,造成代码不易维护,实际应用中SQL变化可能较大,SQL变动需要改变Java代码,耦合性强 查询操作时,需要手动将结果集中的数据封装到实体中 插入操作时,需要手动将实体的数据设置到SQL语句的占位符位置 应对上述问题的解决方案: 使用数据库连接池初始化连接资源 将SQL语句抽取到XML配置文件中 使用反射、内省等底层技术,自动将实体与表进行字

小洋人最happy的专栏 332

Mybatis-Plus-入门简介(2)

Mybatis-Plus-入门简介 学会mp项目的基本搭建,和进行简单的增删改查方法的测试

简单点的博客 328

Mybatis入门简介

MyBatis(前身为ibatis)是一种Java持久化框架,用于将数据库的操作和Java对象之间的映射关系进行管理。它提供了一种简单且灵活的方式来处理数据库的访问,使开发人员能够通过编写XML配置文件或注解来定义SQL语句,并将其与Java方法进行绑定。

weixin_74352229的博客 437
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Li_Pine
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