MyBatis基础1

MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。

iBATIS一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Java的持久层框架。iBATIS提供的持久层框架包括SQL Maps和Data Access Objects(DAO)


(1)加载配置并初始化
触发条件:加载配置文件
处理过程:将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象(包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置),存储在内存中。
(2)接收调用请求
触发条件:调用Mybatis提供的API
传入参数:为SQL的ID和传入参数对象
处理过程:将请求传递给下层的请求处理层进行处理。
(3)处理操作请求
触发条件:API接口层传递请求过来
传入参数:为SQL的ID和传入参数对象
处理过程:
(A)根据SQL的ID查找对应的MappedStatement对象。
(B)根据传入参数对象解析MappedStatement对象,得到最终要执行的SQL和执行传入参数。
(C)获取数据库连接,根据得到的最终 SQL语句和执行传入参数到数据库执行,并得到执行结果。
(D)根据MappedStatement对象中的结果映射配置对得到的执行结果进行转换处理,并得到最终的处理结果。
(E)释放连接资源。
(4)返回处理结果将最终的处理结果返回



(1)加载配置:配置来源于两个地方,一处是配置文件,一处是Java代码的注解,将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象(包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置),存储在内存中。
(2)SQL解析:当API接口层接收到调用请求时,会接收到传入SQL的ID和传入对象(可以是Map、JavaBean或者基本数据类型),Mybatis会根据SQL的ID找到对应的MappedStatement,然后根据传入参数对象对MappedStatement进行解析,解析后可以得到最终要执行的SQL语句和参数。
(3)SQL执行:将最终得到的SQL和参数拿到数据库进行执行,得到操作数据库的结果。
(4)结果映射:将操作数据库的结果按照映射的配置进行转换,可以转换成HashMap、JavaBean或者基本数据类型,并将最终结果返回。

MyBatis(使用注意事项)

1、 Mybatis中的 #{} 和 ${} 的区别
2、Mybatis的用法,返回类型是Map键值对类型
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预理或后理技术以提升分割效果。
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