mybatis源码解析第三课-mybatis源码调试入门

深入解析MyBatis源码与实战 摘要:本文系统解析MyBatis核心架构与实现原理,涵盖配置解析、SQL执行、结果映射三大模块。通过动态SQL生成、缓存机制(一级/二级缓存)、插件开发(Interceptor接口)等典型示例,深入剖析源码实现。结合SpringBoot集成场景,展示CRUD操作、动态SQL拼接、事务管理、多数据源配置等实战方案,并给出批量操作优化(BatchExecutor)、类型处理器扩展等高级特性实现。特别说明流程图关键节点:从SqlSessionFactory构建到Executor执行,通过StatementHand 阅读详情

在网上找了很多mybatis源码调试的博客,感觉写的都不是很完善,后面决定还是静下心来仔细阅读mybatis的API,看完了入门那一个章节之后,基本上就对mybatis的源码调试有了清楚的了解,下面做详细的说明;

第一步:创建mybatis相关的配置文件。
第二步:创建实体类和接口;
第三步:编写测试demo;

工程的总体结构图如下:
在这里插入图片描述

第一步:创建mybatis相关的配置文件
包括核心配置文件mybatis-config.xml、映射文件BlogMapper.xml、数据库配置文件db.properties,配置文件内容如下:
mybatis-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
    <properties resource="db.properties"></properties>
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="${driver}"/>
                <property name="url" value="${url}"/>
                <property name="username" value="${username}"/>
                <property name="password" value="${password}"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>
    <mappers>
        <mapper resource="mappings/BlogMapper.xml"/>
    </mappers>
</configuration>

BlogMapper.xml
需要注意命名空间的配置,如果是使用接口方式,命名空间必须使用接口类的全路径名

<?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">

<!-- 命名空间必须是Mapper的全路径 -->
<mapper namespace="com.test.dao.DiseaseItemMapper">
    <select id="getDiseaseItemXml" resultType="com.test.pojo.Tz_disease_item">
        select * from Tz_disease_item where code = #{code}
    </select>
</mapper>

db.properties

driver=oracle.jdbc.OracleDriver
url=jdbc:oracle:thin:@//127.0.0.1:1521/orcl
username=xxx
password=xxx

第二步:创建实体类和接口;
实体类主要是用于数据查询之后返回的数据结构,接口是用于mybatis做数据操作面向接口编程;
Tz_disease_item.java

package com.test.pojo;
/**
 * @Desc
 * @Date 2018/10/17 9:26
 * @Author liuc
 */
public class Tz_disease_item {

    private String code;
    private String name;
    private String cus;

    public String getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(String code) {
        this.code = code;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getCus() {
        return cus;
    }

    public void setCus(String cus) {
        this.cus = cus;
    }
}

DiseaseItemMapper.java
接口的注册方式有两种
1、在BlogMapper.xml文件设置命名空间为接口的全路径名,如:com.test.dao.DiseaseItemMapper;
2、在mybatis-config.xml加上配置


package com.test.dao;

import com.test.pojo.Tz_disease_item;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

/**
 * @Desc
 * @Date 2018/10/17 10:03
 * @Author liuc
 */
public interface DiseaseItemMapper {

    @Select("select * from Tz_disease_item where code = #{code}")
    Tz_disease_item getDiseaseItem(String code);

}

第三步:编写测试demo;
测试demo的父类,主要是用来初始化SqlSessionFactory,下面编写的测试类直接继承此类就可以操作数据库;
BaseTest.java

package com.test;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import org.junit.Before;
import java.io.InputStream;

/**
 * @Desc
 * @Date 2018/10/17 9:58
 * @Author liuc
 */
public class BaseTest {

    protected SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Before
    public void init(){
        try {
            String resource = "mybatis-config.xml";
            InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource);
            sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
            System.out.println("sqlSessionFactory初始化-->"+sqlSessionFactory);

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

demo演示通过两种方式来执行sql语句
1、从代码中调用xml配置的sql
方法:testXml(),需要注意的是,执行xml配置的sql语句需要通过“命名空间.SQL语句的ID”来调用,当然也可以不写命名空间,直接写SQL语句的ID也是可以的,但这样不严谨,也容易出现问题;
2、从代码中调用接口执行sql
方法:testMappper(),需要注意的是,定义的接口类DiseaseItemMapper必须要注册,注册的方式就是将接口的全路径名(com.test.dao.DiseaseItemMapper)配置到对应xml文件中的命名空间;
MyTest.java

package com.test;

import com.test.dao.DiseaseItemMapper;
import com.test.pojo.Tz_disease_item;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.junit.Test;

/**
 * @Desc
 * @Date 2018/10/17 9:10
 * @Author liuc
 */
public class MyTest extends BaseTest {


    @Test
    public void testXml(){
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        try {
//            Tz_disease_item blog = (Tz_disease_item) session.selectOne("getDiseaseItemXml", "441");
            Tz_disease_item blog = (Tz_disease_item) session.selectOne("com.test.dao.DiseaseItemMapper.getDiseaseItemXml", "441");
            System.out.println(blog.getName());
        } finally {
            session.close();
        }
    }

    @Test
    public void testMappper(){
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        try {
            DiseaseItemMapper mapper = session.getMapper(DiseaseItemMapper.class);
            Tz_disease_item blog = mapper.getDiseaseItem("441");
            System.out.println(blog.getName());
        } finally {
            session.close();
        }
    }
}

延伸学习:如果对如何通过依赖注入框架来使用 MyBatis 感兴趣可以研究一下 MyBatis-Spring 或 MyBatis-Guice 两个子项目。

mybatis_debug:调试mybatis,spring mybatis_debug:调试mybatis,spring源码 立即下载

相关推荐

5G NR LDPC码(2)—— 从基图到速率匹配:解码5G高速数据信道的标准化设计

本文深入解析了5G NR LDPC码的标准化设计流程。从作为核心骨架的基图(BG1/BG2)出发,详细阐述了其如何通过扩展因子Z灵活生成实际校验矩阵,并协同传输块大小计算与分段策略。文章重点剖析了基于循环缓存和冗余版本的速率匹配机制,以及其如何高效支撑增量冗余混合自动重传请求,从而确保5G高速数据信道在复杂环境下的可靠与高效传输。

weixin_29206669的博客 272

MyBatis源码分析(一):搭建调试环境

Mybatis源码分支之搭建调试环境

小徐的博客 1517

PCIE协议版--M.2接口规范V1.0中文版1——物理规格篇

5.1.3.双模块键模块:同时支持Socket1-DP、Socket1-SD。2.4.7.3.3.双面模块(使用H2.8、H3.2、H4.2连接器)6.5.8.2.5.热设计功率响应-带有风扇类别的薄平台笔记本电脑。2.3.7.1. Socket1&2射频连接器PIN-OUT。5.2.2.Socket2 PIN-OUT(机械KEY B)3.2.10.1.3.极薄的笔记本电脑的电源开关顺序的例子。5.1.1.Socket1-DP(机械KEY A)5.1.2.Socket1-SD(机械KEY E)

想你所想,做你所做 4679

MyBatis入门(含报错调试)

数据持久层框架快速入门

前端小白的成长之路 1005

浅析ArcGis中的软件——ArcMap、ArcScene、 ArcGlobe、ArcCatalog

ArcMap:是集空间数据显示、矢量数据编辑、冲突数据检查(拓扑检查)、查询检索(地理编码)、统计(字段属性表)、报表生成、空间分析(ArcGIS Spatial Analyst)和高级制图(制图表达)等众多功能干一体的桌面应用平台软件。而且提供所见即所得的符号编辑器,令用户可以随心所欲地生成任意复杂的点、线、面符号。所支持的空间数据格式包括Arclnfo coverages、ESRI shapefiles、ArcSDE lavers、DXF、DWG、DGN、常见的图像格式、GRIDs、TINs等。

lxlmycsdnfree的博客 6565

用C++从零复刻Wordle:手把手教你实现命令行猜词游戏(含完整源码解析)

本文详细介绍了如何使用C++从零开始实现一个命令行版本的Wordle猜词游戏,包含完整的源码解析和核心模块设计。通过游戏逻辑控制器、单词库管理器等模块的构建,开发者可以学习C++实战技巧和性能优化方法,适合提升编程能力和游戏开发兴趣。

weixin_26763955的博客 334

Mybatis在用xml的情况下debug查看具体执行sql

快速查看mybatis执行的sql语句

冰川的博客 3242

Unity安卓打包实战:SDK与JDK配置全攻略

本文详细介绍了Unity安卓打包过程中SDK与JDK的配置方法,包括工具下载、安装步骤、环境变量设置及常见错误排查。通过实战指南帮助开发者快速完成Unity安卓打包环境搭建,提升开发效率。

weixin_30338481的博客 416

【手动读Mybatis源码】图片+源码+调试(全程可以自己动手)

看看源码

m0_51215376的博客 1060

YOLO11改进-注意力-引入Deformable Large Kernel Attention (DLKA) 解决多尺度、小目标、遮挡等问题

Deformable Large Kernel Attention (DLKA) 是一种用于视觉任务的注意力机制,旨在提升模型在处理不同尺寸和形状对象时的灵活性和性能。DLKA 的设计灵感源自传统的注意力机制,但通过引入可变形核(deformable kernel)来增强对局部特征的适应能力。

qq_64693987的博客 4042

Python爬虫实战:使用最新技术爬取新华网新闻数据

在当今信息爆炸的时代,网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体,新华网每天发布大量高质量的新闻内容,这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。本文详细介绍了如何使用Python最新技术栈构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。我们从基础爬虫开始,逐步添加了代理支持、用户代理轮换、请求延迟、重试机制、动态页面渲染、数据存储等高级功能,最终实现了一个生产可用的分布式爬虫系统。

2201_76125261的博客 1771

Mybatis源码分析-流程详解

从一次简单的源码分析开启你的源码分析之路一、概述(一)什么是Mybatis(二)Mybatis能做些什么二、分析过程(一)准备(二)宏观分析(三)微观分析(死)图解分析 一、概述 (一)什么是Mybatis MyBatis是一款优秀的持久层(ORM)框架,但并不是一个完整的ORM框架,ORM是Object和Relation之间的映射,包括Object->Relation和Relation->Object两方面。Hibernate是个完整的ORM框架,而MyBatis完成的是Relation-&g

lx1315998513的博客 667

在 SAP 中,Primary Cost Element(初级成本要素)与Secondary Cost Element(次级成本要素)的核心区别、作用及业务含义可归纳如下

摘要:SAP中初级成本要素与次级成本要素的核心区别在于:初级要素必须关联FI模块的损益科目,直接影响财务报表,用于记录外部成本(如电费、薪酬);次级要素仅存在于CO模块,用于内部成本分配(如分摊、作业分配),不影响外部报表。初级要素是"外部成本入口",次级要素是"内部成本搬运工",二者共同实现成本的多维度追踪与管理。

金牌架构师 759

Mybatis源码解析

mybatis的流程分析

WinnerBear的博客 5218

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Mybatis源码分析(一) | 如何调试Mybatis源码

mybatis源码阅读准备工作

雜言非語 1421

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

MyBatis源码解析-搭建调试环境

MyBatis源码解析-搭建调试环境 1. 相关工具 Maven Git JDK1.8 IntelliJ IDEA 2. 源码拉取 一般来说,我们直接从https://github.com/mybatis/mybatis-3 Fork到自己的仓库中,为什么要Fork呢?我们在之后的源码分析中,我们可能会加一些注释,英文翻译一波,方便自己理解,也方便自己自由提交。 版本:3.5.4-SNAPS...

爪哇干货分享 379

手写MyBatis第101弹:MyBatis源码阅读全攻略:环境搭建+模块解析+XMLConfigBuilder核心流程深度解密

本文深度解析MyBatis源码的阅读方法与核心流程,重点剖析了XMLConfigBuilder的配置加载机制。主要内容包括:1)MyBatis源码环境搭建的详细步骤,包括项目结构解析和常见问题解决方案;2)核心模块功能分析,特别是mybatis核心模块的架构设计;3)XMLConfigBuilder的工作流程,展示如何将XML配置转换为内存中的Configuration对象;4)源码中运用的建造者模式和工厂模式等设计模式;5)有效的源码阅读方法论,包括调试技巧和测试用例辅助理解。文章为开发者提供了从环境搭建

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改,如果回复不及时请耐心等待,请见谅。 1241

使用IDEA导入MyBatis源码进行调试

一. 下载源码 GitHub地址:https://github.com/mybatis/mybatis-3 复制上面的地址执行下列命令: git clone https://github.com/mybatis/mybatis-3.git mybatis-source 注:GitHub可能会很慢,但是可以借助国内的Gitee进行“下载加速” 参考链接 打开mybatis-source下pom....

听得到微笑的博客 3470

Mybatis运行流程源码解析

一、debug源码环境准备 1、下载mybatis源码 调试mybatis源码理解mybatis工作原理,首先需要下载mybatis源码! 下载地址:https://github.com/mybatis/mybatis-3 带中文注释的源码: https://github.com/tuguangquan/mybatis 2、下载mybatis-parent源码并编译 **注意:**下载的mybatis-parent版本要和mybatis源文件pom.xml 版本一致。 下载地址:https://g

wenpan的博客 620

MyBatis核心源码知识点

MyBatis 源码通过模块化设计实现高效灵活的 ORM 功能:1.配置解析:构建全局 Configuration 对象,统一管理所有组件。2.动态代理:通过 MapperProxy 将接口调用映射到 SQL 执行。3.执行链:Executor 协调 StatementHandler、ResultSetHandler 完成 SQL 执行和结果映射。4.扩展性:插件机制和缓存设计提供了高度的可定制性。

qq_39126115的博客 1817

源码解析 MyBatis 架构

MySQL 安装与启动 安装并启动一个关系型数据是调试 MyBatis 源码的基础。目前很多互联网公司都将 MySQL 作为首选数据库,所以这里我也就选用 MySQL 数据库来配合调试 MyBatis 源码。 1. 下载 MySQL 首先,从 MySQL 官网下载最新版本的 MySQL Community Server。MySQL Community Server 是社区版本的 MySQL 服务端,可以免费试用。这里我选择使用 tar.gz 的方式进行安装,所以需要下载对应的 tar.gz 安装包,如下图红

m0_57227221的博客 283

精尽 MyBatis 源码分析 —— 解析器模块

解析器模块,主要提供了两个功能:一个功能,是对 XPath 进行封装,为 MyBatis 初始化时解析 mybatis-config.xml 配置文件以及映射配置文件提供支持。另一个功能,是为处理动态 SQL 语句中的占位符提供支持。源码对应 parsing 包。

smart_an的专栏 737

mybatis源码解析-SqlsessionFactory

我们通过hello world来调试mybatis源码,先写一段伪代码: //1.通过输入流解析xml配置文件 InputStream inputstream = Resources.getResourceAsStream("xxx.xml") SqlsessionFactory sqlsessionfactory = new SqlsessionFactoryBuilder().build(inputstream); //2.获取和数据库的链接,创建会话 SqlSession openSession =

Alphr的博客 377

MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南

MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南作为Java开发者,深入理解MyBatis源码能显著提升复杂场景下的技术决策能力。面对框架底层庞杂的模块设计,如何快速建立系统化的源码认知体系?本文将从实际应用场景出发,拆解核心源码实现逻辑。

yy521chxu的博客 569

Mybatis源码解析二——解析器模块(parsing)

解析器模块(parsing) Mybatis源码解析一——搭建阅读环境 Mybatis源码解析二——解析器模块(parsing) 文章目录解析器模块(parsing)前言一、parsing包结构二、GenericTokenParser2.1GenericTokenParser2.2GenericTokenParserTest三、PropertyParser3.1PropertyParser3.2PropertyParserTest四、XPathParser4.1XPathParser4.2XPathP

生活不止眼前的苟且 742

MyBatis实战指南(八)MyBatis日志

《MyBatis日志实战指南》详细解析了MyBatis日志系统的核心功能与配置方法。文章首先阐述了日志在开发、调试和生产环境中的关键作用,特别是SQL语句追踪和问题定位的价值。接着对比了SLF4J、Log4j、Log4j2等主流日志框架的优缺点,并提供了SLF4J+Logback的完整集成指南(含Maven依赖、配置文件和日志级别设置)。针对不同开发场景,文章还讲解了MyBatis原生配置与Spring Boot环境下日志的特殊配置方式。最后,从源码层面剖析了Log接口、LogFactory等核心组件的工作

2402_83322742的博客 2634
上一篇: mybatis源码解析第一课-mybatis源码导入idea运行
下一篇: java读取项目配置文件的几种方法
hnlcwx2917
博客等级 码龄12年 42粉丝 55原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值