MyBatis映射文件深入

mybatis的mapper映射文件 概述 mybatis框架用于支持对应数据库的操作,该体系的应用架构如下图所示: 阅读详情

目录

1.动态sql语句

1.1动态sql语句概述

1.2动态SQL之

1.3动态SQL之

2.SQL片段抽取

3.小结


1.动态sql语句

1.1动态sql语句概述

Mybatis的映射文件中,有些sql语句是比较简单的,有些时候业务逻辑复杂时,SQL是动态变化的。

1.2动态SQL之<if>

根据实体类的不同取值,使用不同的SQL语句来进行查询,比如在id如果不为空时可以根据id查询,如果username不为空时还要加入用户名作为条件。。。这种情况在我们的多条件组合查询中经常会碰到。

<?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.caoyan.mapper.UserMapper">
    <select id="findByCondition" parameterType="user" resultType="user">
        select * from user
        <where>
            <if test="id!=0">
                and id=#{id}
            </if>
            <if test="username!=null">
                and username=#{username}
            </if>
            <if test="password!=null">
                and password=#{password}
            </if>
        </where>
    </select>
</mapper>

1.3动态SQL之<foreach>

循环执行sql的拼接操作,例如:SELECT * FROM USER WHERE ID IN (1,2,5)

    <select id="findByIds" parameterType="list" resultType="user">
        select * from user
        <where>
            <foreach collection="list" open="id in(" close=")" item="id" separator=",">
                #{id}
            </foreach>
        </where>
    </select>
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import com.caoyan.domain.User;
import com.caoyan.mapper.UserMapper;

import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import org.junit.Test;

public class MapperTest {
    @Test
    public void test1() throws IOException {
        InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
        // 模拟条件user
        User condition = new User();
        // condition.setId(1);
        // condition.setUsername("zhangsan");
        // condition.setPassword("123");
        // List<User> users = userMapper.findByCondition(condition);
        // System.out.println(users);
        // 模拟ids的数据
        List<Integer> ids = new ArrayList<Integer>();
        ids.add(1);
        ids.add(3);
        List<User> userList = userMapper.findByIds(ids);
        System.out.println(userList);
    }
}

2.SQL片段抽取

Sql中可将重复的SQL提取出来,使用时用include引用即可,最终达到SQL重用的目的。

<?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.caoyan.mapper.UserMapper">
    <!-- 抽取sql片段简化编写 -->
    <sql id="selectUser">select * from user</sql>
    <select id="findByCondition" parameterType="user" resultType="user">
        <include refid="selectUser"></include>
        <where>
            <if test="id!=0">
                and id=#{id}
            </if>
            <if test="username!=null">
                and username=#{username}
            </if>
            <if test="password!=null">
                and password=#{password}
            </if>
        </where>
    </select>
    <select id="findByIds" parameterType="list" resultType="user">
        <include refid="selectUser"></include>
        <where>
            <foreach collection="list" open="id in(" close=")" item="id" separator=",">
                #{id}
            </foreach>
        </where>
    </select>
</mapper>

3.小结

MyBatis映射文件配置:

  • <select>:查询
  • <insert>:插入
  • <update>:修改
  • <delete>:删除
  • <where>:where条件
  • <if>:if判断
  • <foreach> :循环
  • <sql>:sql片段抽取
【Mybatis】XML映射文件 xml和dtd 部分是必须填写且不需要配置的部分每次使用时,只需要将这部分复制到文件顶部即可。mapper 元素是整个映射文件的容器,所有的SQL映射都包含在这个元素中,mapper本身有一个参数namespace,即命名空间这个命名空间就是文件所对应的接口文件的Java类只有当这个命名空间被配置时,才可以直接通过访问Java接口的方法实现SOL调用。映射器是MyBatis最复杂且最重要的组件它由一个接口加上XML文件(或者注解)组成。 阅读详情

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在映射文件中,&lt;mapper&gt;元素是映射文件的根元素,其他标签都是其子元素。 &lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?&gt; &lt;!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3.

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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映射文件一、映射文件简介二、使用insert|update|delete|select完成CRUD三、参数传递1 传递方式2参数处理 一、映射文件简介 1.MyBatis 的真正强大在于它的映射语句,也是它的魔力所在。由于它的异常强大,映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比,你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 就是针对 SQL 构建的,并且比普通的方法做的更好。 2.SQL 映射文件有很少的几个顶级元素(按照它们应该被定义的顺序): ca

rukang0912的博客 170

MyBatis之映射文件

MyBatis 真正强大的地方在于它的映射语句,也是它的魔力所在。由于它的异常强大,映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比,你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 就是针对 SQL 构建的,并且比普通的方法做的更好。 传入的参数 #和$ MyBatis底层还是Jdbc,而Jdbc在操作数据库传递参数时,有两种方式,一种是使用State...

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Caoyy686868
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