Mybatis-Select

本文详细解析了MyBatis中的参数传递及结果映射机制,包括id、parameterType、resultType和resultMap等核心概念。并通过具体案例说明如何使用@Param注解和parameterType属性进行参数传递,并强调了resultType中字段与类属性名称的一致性。
id:一般就是唯一的标识,和对应的xxxMapper.java的接口方法名对应

parameterType:传给此语句的参数的完整类名或别名

resultType:语句返回值类型的整类名或别名。注意,如果是集合,那么这里填写的是集合的项的整类名或别名,而不是集合本身的类名。(resultType 与resultMap 不能并用)

resultMap:引用的外部resultMap 名。结果集映射是MyBatis 中最强大的特性。许多复杂的映射都可以轻松解决。(resultType 与resultMap 不能并用)

案例:

List<Custumer> queryCustomerBlackListByStatusAndisActive(@Param(value = "status") Integer status, @Param(value = "isActive")Integer isActive);

<select id="queryCustomerBlackListByStatusAndisActive" resultType="com.caocao.core.model.Custumer">
SELECT
<include refid="CustumerResultMap_Base_Column_List" />
FROM tsp_caocao_customer_blacklist b
INNER JOIN tsp_caocao_custumer c ON b._deviceid = c._driver_deviceid AND c._status= 1
WHERE b._status = #{status,jdbcType=INTEGER} AND b._isActive = #{isActive,jdbcType=INTEGER}
</select>

该案例并没有使用parameterType,而参数是如何传进来的?
解答:使用注解@Param
上述例子@Param(value = "status") Integer status 中的value需要和#{status,jdbcType=INTEGER}中的status名字一致

另一种方式:采用parameterType
本人一般情况都是使用完整类名
List<Custumer> queryCustomerBlackListByStatusAndisActive(Custumer custumer);

<select id="queryCustomerBlackListByStatusAndisActive" parameterType="com.caocao.core.model.Customer" resultType="com.caocao.core.model.Custumer">
SELECT
<include refid="CustumerResultMap_Base_Column_List" />
FROM tsp_caocao_customer_blacklist b
INNER JOIN tsp_caocao_custumer c ON b._deviceid = c._driver_deviceid AND c._status= 1
WHERE b._status = #{status,jdbcType=INTEGER} AND b._isActive = #{isActive,jdbcType=INTEGER}
</select>

这时参数的名称需要和parameterType中所对应的类属性名称保持一致。

同时讲解一下resultType,对于产生的结果一般对应的字段名称(或者字段别名)需要和resultType中的类属性名称保持一致,不然不会映射到对应属性上。


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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