spring和mybatis整合

mybatis详解(全) mybatis详解 阅读详情

1.引入相应的jar包。(Mybatis的jar包,Spring的jar包,mybatis-spring-1.1.1.jar,以及c3p0的包)。


2.编写相应的包(三层的包)。搭建。

3.配置相应的spring的配置。

 1)配置相应的数据源的配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
    xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"  
    xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"  
    xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"   
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans   
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd   
    http://www.springframework.org/schema/tx   
    http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd   
    http://www.springframework.org/schema/aop    
    http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd">
    <!-- 配置数据源 --> 
<bean id="jdbcDataSource"
class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
<property name="driverClass">
<value>oracle.jdbc.driver.OracleDriver</value>
</property>
<property name="jdbcUrl">
<value>jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl</value>
</property>
<property name="user">
<value>bbss</value>
</property>
<property name="password">
<value>123</value>
</property>
<property name="initialPoolSize">
   <value>10</value>
</property>
</bean> 

2)配置mybatis的SqlSessionFactory(也需要在ApplicationContext里做配置)。

<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">  
      <property name="dataSource" ref="jdbcDataSource" />  
      <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml"></property>  
   </bean>

4.搭建mybatis的框架了(编写相应的实体类,SQL映射文件)。比如:

<?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">
<mapper namespace="com.dao.imp.UserMapper">
  <select id="getModel" resultType="com.model.UserInfo">
    select * from UserInfo where userId = #{userId}
  </select>
  <select id="getUsers" parameterType="java.lang.String" resultType="com.model.UserInfo" >
    select * from UserInfo where userName like '%${value}%'
  </select>
  <delete id="removeItem">
    delete from UserInfo where userId=#{userId}
  </delete>
  <insert id="addItem" parameterType="com.model.UserInfo">
    insert into UserInfo(userid,username,userpwd,usermail,address,reason)
    values(usernext.nextval,#{userName},#{userPwd},#{userMail},#{address},#{reason})
  </insert>
  <insert id="getInsertUserId" parameterType="com.model.UserInfo">
      <selectKey keyProperty="userId" resultType="int" order="BEFORE">
           select usernext.nextval from dual
       </selectKey>
       insert into UserInfo(userid,username,userpwd,usermail,address,reason)
    values(#{userId},#{userName},#{userPwd},#{userMail},#{address},#{reason})
  </insert>
  <update id="updateItem" parameterType="com.model.UserInfo">
      update UserInfo set  
      <if test= "userName!=null">
          userName=#{userName},
      </if>
      <if test= "userPwd!=null">
          userPwd=#{userPwd},
      </if>
      <if test= "userMail!=null">
          userMail=#{userMail},
      </if>
      <if test= "address!=null">
          address=#{address},
      </if>
      <if test= "reason!=null">
          reason=#{reason},
      </if>
          userId=#{userId} where userId=#{userId}
  </update>
  <select id="getList" parameterType="com.model.UserInfo" resultType="com.model.UserInfo">
     select * from UserInfo where 1=1
      <if test= "userName!=null">
          And userName=#{userName}
      </if>
      <if test= "userPwd!=null"> 
          And userPwd=#{userPwd}
      </if>
      <if test= "userMail!=null">
          And userMail=#{userMail}
      </if>
      <if test= "address!=null">
          And address=#{address}
      </if>
      <if test= "reason!=null">
          And reason=#{reason}
      </if>
      <if test= "userId>0">
          And userId=#{userId}
      </if>
  </select>
  <select id="getListByPage" parameterType="com.model.UserInfo" resultType="com.model.UserInfo">
     Select u.*
     From  (Select rownum as num,*
            from userInfo Where 1=1
            
              <if test= "userName!=null">
                  And userName=#{userName}
              </if>
     <if test= "userPwd!=null"> 
         And userPwd=#{userPwd}
     </if>
     <if test= "userMail!=null">
         And userMail=#{userMail}
     </if>
     <if test= "address!=null">
         And address=#{address}
     </if>
     <if test= "reason!=null">
         And reason=#{reason}
     </if>
     <if test= "userId>0">
         And userId=#{userId}
     </if>
      ) u Where u.num between (#{pageIndex}-1)*#{pageSize} and #{pageIndex}*#{pageSize}
       
  </select>
  <select id="getListByPages" parameterType="com.model.UserInfoPage" resultType="com.model.UserInfo">
      select u.*
      From (Select rownum as num,userInfo.*
            from userInfo
            <where>
            <if test= "userName!=null">
                  And userName=#{userName}
              </if>
     <if test= "userPwd!=null"> 
         And userPwd=#{userPwd}
     </if>
     <if test= "userMail!=null">
         And userMail=#{userMail}
     </if>
     <if test= "address!=null">
         And address=#{address}
     </if>
     <if test= "reason!=null">
         And reason=#{reason}
     </if>
     <if test= "userId>0">
         And userId=#{userId}
     </if>
            </where>)u
        Where  u.num between  #{startNum} and #{endNum}
  </select>

</mapper>


5.编写相应的dao层。比如创建的是UserInfoMapper。截图如下:(这个层里全是接口)

 <!--配置dao层 -->  
   

6.编写相应的Service层,sevice层里需要引入的是dao层。比如:

package com.service;


import java.util.List;


import com.dao.imp.UserMapper;
import com.model.UserInfo;


public class UserInfoService {
private UserMapper userMapper;
public UserMapper getUserMapper() {
return userMapper;
}
public void setUserMapper(UserMapper userMapper) {
this.userMapper = userMapper;
}
public List<UserInfo> getList(UserInfo u){
return userMapper.getList(u);

}


}

7.编写相应的action层:action层里需要service层:

package com.action;


import java.util.List;


import com.model.UserInfo;
import com.service.UserInfoService;


public class UserInfoAction {
private UserInfoService userInfoService;


public UserInfoService getUserInfoService() {
return userInfoService;
}


public void setUserInfoService(UserInfoService userInfoService) {
this.userInfoService = userInfoService;
}
public List<UserInfo> getList(UserInfo u){
return userInfoService.getList(u);

}


}

8.在spring里的配置文件,将各层注入到spring中。

<!--配置dao层 -->  
   <bean id="userMapper" class="org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean">
       <property name="mapperInterface" value="com.dao.imp.UserMapper"></property>
       <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property>
   </bean>
   <!-- 配置Service层 -->
   <bean id="userInfoService" class="com.service.UserInfoService">
       <property name="userMapper" ref="userMapper"></property>
   </bean>
   <!-- 配置action层 -->
   <bean id="userInfoAction" class="com.action.UserInfoAction">
       <property name="userInfoService" ref="userInfoService"></property>
   </bean>










手动整合mybatis和spring框架 阅读详情

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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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基于xml配置的方式,使用Mybatis-Spring整合Mybatis和Spring前言1.使用Mybatis的module结构2.使用Spring的module结构一、Mybatis-Spring整合Mybatis和Spring1.Mybatis-Spring的module结构2.注入依赖3.填写Mybatis-Spring的配置文件(1)使用Bean管理对象的创建(2)创建UserDao、pojo和Mapper.xml总结 前言 以下内容源于对狂神的Spring5视频P24的总结,参考链接:【狂神说

sinat_39448069的博客 511

spring boot mybatis 整合_MyBatis学习:MyBatis和Spring整合

1. 整合的工程结构首先我们来看下整合之后的工程结构是什么样的。2. 配置文件在于spring整合之前,mybatis都是自己管理数据源的,然后sqlSessionFactory是我们自己去注入的,现在整合了,这些都要交给spring来管理了,来看一下beans.xml文件中的配置:跟spring和hibernate整合的情况差不多,都是通过properties文件加载数据库连接信息,然后导入配置...

weixin_39517868的博客 255
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