IBATIS 动态查询 学习

本文介绍了iBATIS中实现动态查询的方法,包括通过安全拼接语句进行动态查询的优势及多种动态查询标签的使用方式。重点讲解了IsPropertyAvailableTagHandler的三种常见用法。

 

BATIS动态查询的实现主要是在iBATIS中使用安全的拼接语句,动态查询

  iBATIS比JDBC的优势之一,安全高效

 

动态查询的标签,可以在 DTD文档 http://ibatis.apache.org/dtd/sql-map-2.dtd 中找到如下:

<!ELEMENT sql (#PCDATA | include | dynamic | iterate | isParameterPresent | isNotParameterPresent | isEmpty | isNotEmpty | isNotNull | isNull | isNotEqual | isEqual | isGreaterThan | isGreaterEqual | isLessThan | isLessEqual | isPropertyAvailable | isNotPropertyAvailable)*>

 

 

 对应到 iBATIS动态查询几个常用属性

  ﹤ isPropertyAvailable ﹥  属性是存在

  ﹤ isNotPropertyAvailable ﹥  属性不存在

  ﹤ isNull ﹥  属性值是null

  ﹤ isEmpty ﹥  判断Collection.size ﹤ 1 或String.length()﹤1

  ﹤isEqual ﹥  等于

  ﹤ isNotEqual ﹥  不等于

  ﹤ isGreaterThan ﹥  大于

  ﹤ isGreaterEqual ﹥  大于等于

  ﹤ isLessThan ﹥  小于

  ﹤ isLessEqual ﹥  小于等于

 

那么这么多标签如何使用可以参考源代码,每一个标签都有一个类相对应,类图如下:

 


 

 

稍微讲解下:

首先看最上面的接口:

SqlTagHandler 包含了三个方法:

 // 一段标签开始的时候做的事情
 public int doStartFragment(SqlTagContext ctx, SqlTag tag, Object parameterObject);

// 一段标签结束的时候做的事情
  public int doEndFragment(SqlTagContext ctx, SqlTag tag, Object parameterObject, StringBuffer bodyContent);

// 追加到SQL语句 
  public void doPrepend(SqlTagContext ctx, SqlTag tag, Object parameterObject, StringBuffer bodyContent);

 

那么在这里我们主要关注实现类:

 

ConditionalTagHandler 在doStartFragment的时候调用了方法

public abstract boolean isCondition(SqlTagContext ctx, SqlTag tag, Object parameterObject);

 这个方法在各个动态查询的子类实现。方法如果返回true那么此标签内的内容将被追加。

 

到这里其实如果你想了解所有的动态查询到底怎么用,看下各个子类就都知道了。

 


===============================================

 

我将补充讲下:IsPropertyAvailableTagHandler 这个用法

 

我也将源代码贴出来如下:

package com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.sql.dynamic.elements;

import com.ibatis.common.beans.Probe;

import com.ibatis.common.beans.ProbeFactory;

import java.util.Map;

public class IsPropertyAvailableTagHandler extends ConditionalTagHandler {

 private static final Probe PROBE = ProbeFactory.getProbe();

public boolean isCondition(SqlTagContext ctx, SqlTag tag, Object parameterObject) {

    if (parameterObject == null) {

      return false;

    } else if (parameterObject instanceof Map) {

      return ((Map)parameterObject).containsKey(tag.getPropertyAttr());      

    } else {

      String property = getResolvedProperty(ctx, tag);

      // if this is a compound property, then we need to get the next to the last

      // value from the parameter object, and then see if there is a readable property

      // for the last value.  This logic was added for IBATIS-281 and IBATIS-293

      int lastIndex = property.lastIndexOf('.');

      if (lastIndex != -1) {

        String firstPart = property.substring(0, lastIndex);

        String lastPart = property.substring(lastIndex + 1);

        parameterObject = PROBE.getObject(parameterObject, firstPart);

        property = lastPart;

      }

      

      if (parameterObject instanceof Map) {

        // we do this because the PROBE always returns true for 

        // properties in Maps and that's not the behavior we want here

        return ((Map) parameterObject).containsKey(property);

      } else {

        return PROBE.hasReadableProperty(parameterObject, property);

      }
    }
  }
}

 

 

如代码所示他有三种用法:

1,当参数是null的时候,将返回false,SQL不被追加

2,当参数是Map的时候,将比对property是否是map中的一个key。如果是,那么追加SQL(是我们比较常用的)

3,当参数是复杂类型的时候,将比对property在这个复杂类型的类中是否存在,并且是可读的,如果是,那么追加SQL

 

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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