ibatis 中isNull, isNotNull与isEmpty, isNotEmpty区别

本文深入解析了iBATIS框架中利用null判断实现SQL动态生成的机制,包括如何使用isNull、isNotNull、isEmpty和isNotEmpty等方法进行参数判断,并详细对比了这些方法在实际应用中的区别与影响。

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在iBATIS中isNull用于判断参数是否为Null,isNotNull相反
isEmpty判断参数是否为Null或者空,满足其中一个条件则其true
isNotEmpty相反,当参数既不为Null也不为空是其为true
判断之后做相对应的表达式操作

如下代码:
	 <select id="getCustomerRegNum" resultClass="int" parameterClass="QueryCustomerCondition">
select count(cus_id) from cus_customer_tbl
<dynamic prepend="WHERE">
<isNotEmpty prepend="AND" property="cusWebFrom">
( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_FROM LIKE '%$cusWebFrom$%')
</isNotEmpty>
<isNotEmpty prepend="AND" property="cusWebAgent">
( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_AGENT LIKE '%$cusWebAgent$%')
</isNotEmpty>
</dynamic>
</select>

当之传入参数 cusWebForm 而不传入 cusWebAgent 时,产生的SQL语句为:
select count(cus_id) from cus_customer_tbl WHERE ( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_FROM LIKE '%baidu%')

而当XML代码用<isNotNull > 配置时(注意他们的区别),
	 <select id="getCustomerRegNum" resultClass="int" parameterClass="QueryCustomerCondition">
select count(cus_id) from cus_customer_tbl
<dynamic prepend="WHERE">
<isNotNull prepend="AND" property="cusWebFrom">
( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_FROM LIKE '%$cusWebFrom$%')
</isNotNull>
<isNotNull prepend="AND" property="cusWebAgent">
( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_AGENT LIKE '%$cusWebAgent$%')
</isNotNull>
</dynamic>
</select>

同样 ,当之传入参数 cusWebForm 而不传入 cusWebAgent 时,产生的SQL语句为:
select count(cus_id) from cus_customer_tbl WHERE ( CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_FROM LIKE '%baidu%') AND (CUS_CUSTOMER_TBL.CUS_WEB_AGENT LIKE '%%')

从Sql 语句就能看出他们的区别。。。。。
本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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