mysql相关问题

本文探讨了数据库迁移框架的选择,如JPA与Flyway,以及MyBatis与MyBatis-Plus在日常开发中的应用。深入解析了如何将数据库结构同步为实体,特殊查询的优化方法,动态查询的处理策略,以及序列化字段的定义技巧。同时,文章讨论了CRUD接口抽象、复杂查询的SQL编写、Mapper接口实现机制,以及MapperXML的resultMap字段解析和嵌套对象处理。

 

数据库迁移用什么框架,jpa、flyway、sql修改

日常开发用mybatis、还是mybatis-plus

如何将现有数据库的结构同步成domain实体

除了常规查询外,特殊的查询都要写单独的sql处理吗

支持动态查询,像可变查询参数过多,应该如何优化

反序列化成对象或者对象嵌套对象时,如何按需定义要序列化的字段

常用crud等查询是否应该抽象成接口,通用

复杂的查询真的要自己写sql吗

mapper.class是个接口,查询的接口是在哪实现的

mapper的crud与xml的sql语句的对应的源码在哪

Mapperxml的resultMap字段可以自定义吧

resultMap如何解析嵌套对象

Mapper的类是通过注解找到的吗

 attributes和body有什么区别

lombok是否能在实际开发中使用

 

是xml里的id 然后在mapperproxyfactory中找到

 

addMapper 
MapperRegistry

倚天剑:

org.apache.ibatis.binding.MapperRegistry#addMapper实现,对应关系如下:

key:sql对应的id,value对应的xxMapper类

屠龙刀

org.apache.ibatis.binding.MapperRegistry#getMapper

org.apache.ibatis.binding.MapperProxyFactory#newInstance(org.apache.ibatis.session.SqlSession)

 

 

org.apache.ibatis.binding.MapperProxy#MapperProxy

org.apache.ibatis.binding.MapperProxyFactory#newInstance(org.apache.ibatis.binding.MapperProxy<T>)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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