如何优雅的实现Mysql 增删改查,看完你就会了

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接着上期说,上期没写一条sql就把数据查询出来了,那如果要保存或者更新数据怎么办呢?能不能自己写sql呢?

保存数据

@GetMapping("save")//保存数据

public void save(@RequestBody User user){
    userJpa.save(user);
}

在UserController里面添加上面的方法。使用@RequestBody接收数据,然后调用userJpa的save方法保存数据,接下来我们用postman试下。

执行之后到数据库去看下数据,数据已经加进来了。

ps:我们数据库表主键生成方式是自增,所以再在调用save方法的时候不需要手动指定主键。另外我可以看下控制台的输出:

Hibernate: insert into user (age, dpt_id, email, head_img, name) values (?, ?, ?, ?, ?)

可以看到后台其实是执行了sql的。

删除数据:

@GetMapping("delete")//按主键删除数据

public void delete(@RequestParam("id")Long id){
    userJpa.deleteById(id);
}

postman执行:

localhost:8080/user/delete?id=6

小伙伴们再到数据库去看下,刚刚新增的那条数据被删除了,再看看控制台。

Hibernate: select user0_.id as id1_0_0_, user0_.age as age2_0_0_, user0_.dpt_id as dpt_id3_0_0_, user0_.email as email4_0_0_, user0_.head_img as head_img5_0_0_, user0_.name as name6_0_0_ from user user0_ where user0_.id=?
Hibernate: delete from user where id=?

为什么会有两条sql呢,其实jpa是先将数据查询出来判断是否存在,然后再执行的删除动作。如果数据不存在会怎么样呢?大家可以在执行一遍删除请求,后台是不是报错了?那如果在实际业务中需要删除那不是要判断,很麻烦。别急,我们可以自己写sql删除,怎么做呢?接着往下看。

按名称删除

UserController新增方法
@GetMapping("deleteByUserName")//按用户名删除数据
public void deleteByUserName(@RequestParam("name")String name){
    this.userJpa.deleteByName(name);
}
UserJpa新增方法:
@Modifying//告诉jpa这个是update或delete方法,会对数据库中的数据产生变更

@Query(value = "delete from user where name=:name",nativeQuery = true)//jpa会将:name用参数@Param中的名字替换

public int deleteByName(@Param("name") String name);//参数变量

postman执行请求

localhost:8080/user/deleteByUserName?name=Jone

更新数据:

UserController新增方法
@GetMapping("update")//更新数据

public void update(@RequestParam("id")Long id,@RequestParam("name")String name){
    User user = this.userJpa.findById(id).get();//先更加id将数据load出来
    user.setName(name);//变更数据
    this.userJpa.save(user);//保存数据
}

postman执行请求

localhost:8080/user/update?id=2&name=Jack123

自己偷偷的看下数据库,数据变了吗?

自定义查询

UserController中新增方法
@GetMapping("findByAge")//按年龄查找数据

public List<User> findByAge(@RequestParam("age")Integer age){
    return this.userJpa.findByAge(age);
}
UserJpa中新增方法:
@Query(value = "select * from user where age>?1",nativeQuery = true)

public List<User> findByAge(Integer Age);

Postman执行请求:

localhost:8080/user/findByAge?age=20

查询出来的结果是不是符合预期?jpa就是这么强大。

下面我们来总结下jpa的常用用法:

  1. 首先需要定义一个接口,并继承自JpaRepository,并在该接口类上使用@Repository注解,告知springboot这是一个Repository类

  2. 在外部调用使用@Resource将该接口注入

  3. 可以使用该jpa接口类中很多自定义的方法,比如:其中加粗字体的是我们在UserJpa中自己定义的方法。

  4. 如果方法不够我们的业务使用,则可以在UserJpa中自己写方法,强大的jpa语法几乎不需要你自己写sql语句,当然如果你业务需要,也可以自己定义。

  5. 如果要自己写sql,则在UserJpa上自己定义方法,但是不需要自己实现。并使用@Query注解该方法,在@Query内使用value写sql或者hql,如果写的是sql,则需要使用nativeQuery=true

  6. 自己写的jpa方法,并使用了@Query注解,但是里面执行的是update或者delete的sql语句的话要使用@Modifying注解。
    怎么样,很简单吧。jpa就是这么强大,更多jpa语法和内容等待你去发掘,下期我们讲下事务Transaction。

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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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