Spring Boot中使用MyBatis注解配置详解

Spring Boot教程 - Spring Boot集成Mybatis(注解配置) 上一篇文章:介绍了 Spring Boot集成Mybatis 基于XML方式的配置,本文将重点介绍 注解方式配置Mybatis 。开发环境 JDK 1.8 Maven 3.3 Spring Boot 1.5.8.RELEASE Mybatis 3.4.4 配置首先引入spring-boot-starter-parent: <!-- Inherit defaults from Spring Bo 阅读详情

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  1. @Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")  
  2. int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);  
@Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")
int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);

这种方式很好理解,@Param中定义的name对应了SQL中的#{name},age对应了SQL中的#{age}。

使用Map

如下代码,通过Map对象来作为传递参数的容器:

  1. @Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name,jdbcType=VARCHAR}, #{age,jdbcType=INTEGER})")  
  2. int insertByMap(Map<String, Object> map);  
@Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name,jdbcType=VARCHAR}, #{age,jdbcType=INTEGER})")
int insertByMap(Map<String, Object> map);

对于Insert语句中需要的参数,我们只需要在map中填入同名的内容即可,具体如下面代码所示:

  1. Map<String, Object> map = new HashMap<>();  
  2. map.put("name", "CCC");  
  3. map.put("age", 40);  
  4. userMapper.insertByMap(map);  
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name", "CCC");
map.put("age", 40);
userMapper.insertByMap(map);

使用对象

除了Map对象,我们也可直接使用普通的Java对象来作为查询条件的传参,比如我们可以直接使用User对象:

  1. @Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")  
  2. int insertByUser(User user);  
@Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")
int insertByUser(User user);

这样语句中的#{name}、#{age}就分别对应了User对象中的name和age属性。

增删改查

MyBatis针对不同的数据库操作分别提供了不同的注解来进行配置,在之前的示例中演示了@Insert,下面针对User表做一组最基本的增删改查作为示例:

  1. public interface UserMapper {  
  2.     @Select("SELECT * FROM user WHERE name = #{name}")  
  3.     User findByName(@Param("name") String name);  
  4.     @Insert("INSERT INTO user(name, age) VALUES(#{name}, #{age})")  
  5.     int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);  
  6.     @Update("UPDATE user SET age=#{age} WHERE name=#{name}")  
  7.     void update(User user);  
  8.     @Delete("DELETE FROM user WHERE id =#{id}")  
  9.     void delete(Long id);  
  10. }  
public interface UserMapper {
    @Select("SELECT * FROM user WHERE name = #{name}")
    User findByName(@Param("name") String name);
    @Insert("INSERT INTO user(name, age) VALUES(#{name}, #{age})")
    int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);
    @Update("UPDATE user SET age=#{age} WHERE name=#{name}")
    void update(User user);
    @Delete("DELETE FROM user WHERE id =#{id}")
    void delete(Long id);
}

在完成了一套增删改查后,不妨我们试试下面的单元测试来验证上面操作的正确性:

  1. @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  
  2. @SpringApplicationConfiguration(classes = Application.class)  
  3. @Transactional  
  4. public class ApplicationTests {  
  5.     @Autowired  
  6.     private UserMapper userMapper;  
  7.     @Test  
  8.     @Rollback  
  9.     public void testUserMapper() throws Exception {  
  10.         // insert一条数据,并select出来验证  
  11.         userMapper.insert("AAA", 20);  
  12.         User u = userMapper.findByName("AAA");  
  13.         Assert.assertEquals(20, u.getAge().intValue());  
  14.         // update一条数据,并select出来验证  
  15.         u.setAge(30);  
  16.         userMapper.update(u);  
  17.         u = userMapper.findByName("AAA");  
  18.         Assert.assertEquals(30, u.getAge().intValue());  
  19.         // 删除这条数据,并select验证  
  20.         userMapper.delete(u.getId());  
  21.         u = userMapper.findByName("AAA");  
  22.         Assert.assertEquals(null, u);  
  23.     }  
  24. }  
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringApplicationConfiguration(classes = Application.class)
@Transactional
public class ApplicationTests {
	@Autowired
	private UserMapper userMapper;
	@Test
	@Rollback
	public void testUserMapper() throws Exception {
		// insert一条数据,并select出来验证
		userMapper.insert("AAA", 20);
		User u = userMapper.findByName("AAA");
		Assert.assertEquals(20, u.getAge().intValue());
		// update一条数据,并select出来验证
		u.setAge(30);
		userMapper.update(u);
		u = userMapper.findByName("AAA");
		Assert.assertEquals(30, u.getAge().intValue());
		// 删除这条数据,并select验证
		userMapper.delete(u.getId());
		u = userMapper.findByName("AAA");
		Assert.assertEquals(null, u);
	}
}

返回结果的绑定

对于增、删、改操作相对变化较小。而对于“查”操作,我们往往需要进行多表关联,汇总计算等操作,那么对于查询的结果往往就不再是简单的实体对象了,往往需要返回一个与数据库实体不同的包装类,那么对于这类情况,就可以通过@Results和@Result注解来进行绑定,具体如下:

  1. @Results({  
  2.     @Result(property = "name", column = "name"),  
  3.     @Result(property = "age", column = "age")  
  4. })  
  5. @Select("SELECT name, age FROM user")  
  6. List<User> findAll();  
@Results({
    @Result(property = "name", column = "name"),
    @Result(property = "age", column = "age")
})
@Select("SELECT name, age FROM user")
List<User> findAll();

在上面代码中,@Result中的property属性对应User对象中的成员名,column对应SELECT出的字段名。在该配置中故意没有查出id属性,只对User对应中的name和age对象做了映射配置,这样可以通过下面的单元测试来验证查出的id为null,而其他属性不为null:

  1. @Test  
  2. @Rollback  
  3. public void testUserMapper() throws Exception {  
  4.     List<User> userList = userMapper.findAll();  
  5.     for(User user : userList) {  
  6.         Assert.assertEquals(null, user.getId());  
  7.         Assert.assertNotEquals(null, user.getName());  
  8.     }  
  9. }  

Spring Boot整合mybatis(注解版和xml配置版本)+druid数据源监控 1.POM文件配置&lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&gt; &lt;project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://m 阅读详情

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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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