SSM框架之MyBatis

SSM框架快速入门:MyBatis与JavaWeb整合教程 SSM框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三大框架的组合简称,是目前主流的Java EE企业级应用开发框架。它以Spring为核心,整合了SpringMVC和MyBatis两个子框架,实现了表现层、业务层和持久层的解耦,使得系统各层的职责更加清晰,便于维护和扩展。ORM(Object-Relational Mapping)对象关系映射是一种程序设计技术,用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。 阅读详情

目录

1.原始jdbc操作的分析

2.什么是Mybatis

3.Mybatis开发步骤

4.Mybatis的增删改查操作

4.1插入数据

4.2修改操作

4.3删除操作

4.4查询操作


1.原始jdbc操作的分析

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sql变化的可能较大,sql变动需要改变java代码
  • 查询操作时,需要手动将结果集中的数据手动封装到实体中,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

应对上述问题给出的解决方案:

  • 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属性与字段的自动映射

2.什么是Mybatis

  • mybatis是一个优秀的基于java的持久层框架,它内部封装了jdbc,使开发者只需要关注sql语句本身,而不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程
  • 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思想解决了实体和数据库映射的问题,对jdbc进行了封装,屏蔽了jdbc底层访问细节,使我们不用与jdbc api打交道,就可以完成对数据库的持久化操作。

3.Mybatis开发步骤

  • 添加MyBatis坐标
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.11</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>8.0.29</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mybatis</groupId>
      <artifactId>mybatis</artifactId>
      <version>3.5.9</version>
    </dependency>
  </dependencies>
  • 创建user数据表
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Primary Key',
  `username` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `PASSWORD` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb3
  • 编写User实体类
package com.caoyan.domain;

public class User {
    private int id;
    private String username;
    private String password;

    public int getId() {
        return this.id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getUsername() {
        return this.username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getPassword() {
        return this.password;
    }

    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "{" +
                " id='" + getId() + "'" +
                ", username='" + getUsername() + "'" +
                ", password='" + getPassword() + "'" +
                "}";
    }

}
  • 编写映射文件UserMapper.xml
  • 编写核心文件SqlMapConfig.xml
  • 编写测试类

4.Mybatis的增删改查操作

4.1插入数据

<!-- 插入操作 -->
<insert id="save" parameterType="com.caoyan.domain.User">
    insert into user values(#{id},#{username},#{password})
</insert>
    @Test
    public void test2() throws IOException {
        // 模拟user对象
        User user = new User();
        user.setUsername("lucy");
        user.setPassword("666666");
        // 获得核心配置文件
        InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        // 获得sqlSession工厂对象
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        // 获得sqlSession对象
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        // 执行sql语句 参数:namespace+id
        sqlSession.insert("userMapper.save", user);
        // mybatis执行更新操作,提交事务
        sqlSession.commit();
        // 释放资源
        sqlSession.close();
    }

 应注意的问题:

  • 插入语句使用insert标签
  • 在映射文件中使用parameterType属性指定要插入的数据类型
  • Sql语句中使用#{实体属性名}方式引用实体中的属性值
  • 插入操作使用的API是sqlSession.insert(“命名空间.id”,实体对象)
  • 插入操作涉及数据库数据变化,所以要是用sqlSession对象显示的提交事务,即sqlSession.commit()

4.2修改操作

    <!-- 修改操作 -->
    <update id="update" parameterType="com.caoyan.domain.User">
        update user set username=#{username},password=#{password} where id=#{id}
    </update>
    @Test
    // 更新操作
    public void test3() throws IOException {
        // 模拟user对象
        User user = new User();
        user.setId(5);
        user.setUsername("zhaoyun");
        user.setPassword("abc");
        // 获得核心配置文件
        InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        // 获得sqlSession工厂对象
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        // 获得sqlSession对象
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        // 执行sql语句 参数:namespace+id
        sqlSession.update("userMapper.update", user);
        // mybatis执行更新操作,提交事务
        sqlSession.commit();
        // 释放资源
        sqlSession.close();
    }

应注意的问题:

  • 修改语句使用update标签
  • 修改操作使用的API是sqlSession.update("命名空间.id",实体对象)

4.3删除操作

    <!-- 删除操作 -->
    <delete id="delete" parameterType="java.lang.Integer">
        delete from user where id=#{id}
    </delete>
    @Test
    // 删除操作
    public void test4() throws IOException {
        // 获得核心配置文件
        InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        // 获得sqlSession工厂对象
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        // 获得sqlSession对象
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        // 执行sql语句 参数:namespace+id
        sqlSession.delete("userMapper.delete", 7);
        // mybatis执行更新操作,提交事务
        sqlSession.commit();
        // 释放资源
        sqlSession.close();
    }

应注意的问题:

  • 删除语句使用delete标签
  • Sql语句中使用#{任意字符串}方式引用传递的单个参数
  • 删除操作使用的API是sqlSession.delete("命名空间.id",Object)

4.4查询操作

    <!-- 查询操作 -->
    <select id="findAll" resultType="com.caoyan.domain.User">
        select * from user
    </select>
    @Test
    // 查询操作
    public void test1() throws IOException {
        // 获得核心配置文件
        InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        // 获得sqlSession工厂对象
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        // 获得sqlSession对象
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        // 执行sql语句
        List<User> userList = sqlSession.selectList("userMapper.findAll");
        // 打印结果
        System.out.println(userList);
        // 释放资源
        sqlSession.close();
    }

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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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SSM框架之Mybatis学习(一) 何为框架: ​ 框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种 定义认为,框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。简而言之,框架其实就是某种应用的半成品,就是一组组件,供你选用完成你自己的系统。简单说就是使用别 人搭好的舞台,你来做表演。而且,框架一般是成熟的...

毛钱儿的博客 396

MyBatis(ssm框架)

SSM框架是的简称,是标准的MVC模式,将整个系统划分为表现层(View层)、controller层、service层、DAO层四层。SSM框架以Spring为核心,负责业务对象管理,利用Spring的IOC和AOP特性来实现对象之间的解耦和事务、日志、权限等的控制;SpringMVC负责请求的转发和视图管理;MyBatis作为数据对象的持久化引擎,实现数据持久化操作。12。

2401_82968148的博客 910

ssm整合之编写MyBatis框架

ssm整合之编写MyBatis框架 1.修改帐户dao接口的代码如下: package com.txw.dao; import com.txw.domain.Account; import org.apache.ibatis.annotations.Insert; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; /** *帐户dao接口 * @author Adair */ @SuppressWarnings("

weixin_40055163的博客 265

SSM框架——Spring、SpingMVC、Mybatis

本文围绕 SSM 全栈框架展开,串联 Spring、Spring MVC 与 MyBatis 的核心逻辑。Spring 以 IOC 解耦对象管理、AOP 实现无侵入扩展,为框架打基础;Spring MVC 封装 Servlet,用注解简化 Web 请求与页面渲染;MyBatis 靠动态代理省 JDBC 冗余操作,让数据库交互更轻盈。MyBatis-Spring 作桥梁,将三者拧成整体。

写代码的小阿帆的博客 1218

SSM框架学习之Mybatis

通过Mybatis,我们可以使用简单的XML或者注解来配置SQL语句,并且通过Java中的接口来操作数据库,这样可以极大地简化项目中的数据访问层代码,提高开发效率。Mybatis的核心思想是将SQL语句与Java代码分离,通过XML映射文件或注解方式,将SQL语句配置到XML或Java代码中,并通过Java中的数据访问接口,将Java对象与数据库中的表进行交互。而上面的SQL语句中的字段列表书写麻烦,如果表中还有更多的字段,同时其他的功能也需要查询这些字段时就显得我们的代码不够精炼。数据库访问层的解耦。

qq_52847866的博客 1403

SSM框架:spring+springMVC+Mybatis

1.什么是SSM框架: SSM框架是Spring MVC ,Spring和Mybatis框架的整合,是标准的MVC模式,将整个系统划分为View层,Controller层,Service层,DAO层四层,使用Spring MVC负责请求的转发和视图管理,Spring实现业务对象管理,Mybatis作为数据对象的持久化引擎。 2.SSM框架各层的关系: DAO层、Service层这两个层次都可以单独开发,互相的耦合度很低,完全可以独立进行,这样的一种模式在开发大项目的过程中尤其有优势。 Contr

m0_62145574的博客 3521
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Caoyy686868
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