Mybatis入门

本文详细介绍了一个使用MyBatis框架进行数据库操作的实战案例,包括项目的搭建、实体类的设计、XML映射文件的编写以及配置文件的设置等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先建立一个maven 项目,并导入相应的jar包

然后自己创建一个数据库表:

写一个接口IUserMapper:

再写一个实体类,get set方法,构造方法,并重写toString 方法:(后面的省略了)

这时候写配置文件xml:

User.xml:

<mapper namespace="mybatis.IUserMapper">
<resultMap type="mybatis.User" id="1">
<result property="id" column="id" />
<result property="name" column="name"/>
<result property="dept" column="dept"/>
<result property="phone" column="phone"/>
<result property="website" column="website"/>
</resultMap>
	<select id="GetUserByID" parameterType="int" resultMap="1">
		select * from `user` where id = #{id}
    </select>
    <insert id="insertUser" parameterType="mybatis.User" >
    	INSERT INTO USER (name,
        dept, website,phone)
        VALUES(#{name}, #{dept}, #{website}, #{phone})
    </insert>
    

 

其中 property对应实体类里定义的字段,column对应数据库中的字段,<select>中 id 对应接口中定义的方法,parameterType对应返回类型,resultMap值对应上面<resultMap>的id值,

然后配置Configure.xml:

<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
	
	<environments default="development">
	    <environment id="development">
		<transactionManager type="JDBC" />
			<dataSource type="POOLED">  
                            <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
			    <property name="url" value="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test" />
			    <property name="username" value="root" />
			    <property name="password" value="root" />
                       </dataSource>
		</environment>
	</environments>

	<mappers>
	     <mapper resource="mapper/User.xml" />
	</mappers>
</configuration>

 最后写个测试类:

运行以后看数据库: 

完成~

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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