Mybatis学习笔记(1)-入门

一文详解声码器 声码器(Vocoder)是语音信号处理领域的核心技术,其本质是通过“分析 - 参数化 - 合成” 的闭环流程,实现语音的高效编码、转换或生成。它不仅是早期语音通信的关键工具,更是现代 AI 语音技术(如 TTS、语音转换)的核心组件。以下从原理、技术分类、关键模块、应用及发展趋势展开详细解析。 阅读详情

 一、mybatis介绍

  MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。

  MyBatis是一个优秀的持久层框架,它对jdbc的操作数据库的过程进行封装,使开发者只需要关注 SQL 本身,而不需要花费精力去处理例如注册驱动、创建connection、创建statement、手动设置参数、结果集检索等jdbc繁杂的过程代码。

Mybatis通过xml或注解的方式将要执行的各种statement(statement、preparedStatemnt、CallableStatement)配置起来,并通过java对象和statement中的sql进行映射生成最终执行的sql语句,最后由mybatis框架执行sql并将结果映射成java对象并返回。

 

二、mybatis架构图

 

三、mybatis的程序执行过程:

  1. mybatis配置

      SqlMapConfig.xml,此文件作为mybatis的全局配置文件,配置了mybatis的运行环境等信息。

      mapper.xml文件即sql映射文件,文件中配置了操作数据库的sql语句。此文件需要在SqlMapConfig.xml中加载。

  1. 通过mybatis环境等配置信息构造SqlSessionFactory即会话工厂
  2. 由会话工厂创建sqlSession即会话,操作数据库需要通过sqlSession进行。
  3. mybatis底层自定义了Executor执行器接口操作数据库,Executor接口有两个实现,一个是基本执行器、一个是缓存执行器。
  4. Mapped Statement也是mybatis一个底层封装对象,它包装了mybatis配置信息及sql映射信息等。mapper.xml文件中一个sql对应一个Mapped Statement对象,sql的id即是Mapped statement的id。
  5. Mapped Statement对sql执行输入参数进行定义,包括HashMap、基本类型、pojo,Executor通过Mapped Statement在执行sql前将输入的java对象映射至sql中,输入参数映射就是jdbc编程中对preparedStatement设置参数。
  6. Mapped Statement对sql执行输出结果进行定义,包括HashMap、基本类型、pojo,Executor通过Mapped Statement在执行sql后将输出结果映射至java对象中,输出结果映射过程相当于jdbc编程中对结果的解析处理过程。

 

四、mybatis的入门程序:

1、导入mybatis相关jar包以及jdbc的jar包

2、创建资源文件夹config,加入log4j.properties和SqlMapConfig.xml配置文件

3、log4j.properties(mybatis默认使用log4j记录日志)

# Global logging configuration
log4j.rootLogger=DEBUG, stdout
# Console output...
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p [%t] - %m%n

4、SqlMapConfig.xml(核心配置文件)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
	<!-- 和spring整合后 environments配置将废除 -->
	<environments default="development">
		<environment id="development">
			<!-- 使用jdbc事务管理 -->
			<transactionManager type="JDBC" />
			<!-- 数据库连接池 -->
			<dataSource type="POOLED">
				<property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
				<property name="url"
					value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?characterEncoding=utf-8" />
				<property name="username" value="root" />
				<property name="password" value="root" />
			</dataSource>
		</environment>
	</environments>
</configuration>

5、创建pojo类User

Public class User {
	private int id;
	private String username;// 用户姓名
	private String sex;// 性别
	private Date birthday;// 生日
	private String address;// 地址


get/set……

6、创建与pojo类对应的数据表

7、在config下的sqlmap目录下创建sql映射文件User.xml

<?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="test">
</mapper>

8、加载映射文件

在SqlMapConfig.xml中加入映射器,加载映射文件

        <mappers>
		<mapper resource="User.xml"/>
	</mappers>

9、在user.xml中添加select标签,编写sql

<?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">
<!-- namespace:命名空间,用于隔离sql,还有一个很重要的作用,后面会讲 -->
<mapper namespace="test">

	<!-- id:statement的id 或者叫做sql的id-->
	<!-- parameterType:声明输入参数的类型 -->
	<!-- resultType:声明输出结果的类型,应该填写pojo的全路径 -->
	<!-- #{}:输入参数的占位符,相当于jdbc的? -->
	<select id="queryUserById" parameterType="int"
		resultType="com.iteason.mybatis.pojo.User">
		SELECT * FROM `user` WHERE id  = #{id}
	</select>

</mapper>

10、实现入门程序,通过id查询出User

public class MybatisTest {
	private SqlSessionFactory sqlSessionFactory = null;

	@Before
	public void init() throws Exception {
		// 1. 创建SqlSessionFactoryBuilder对象
		SqlSessionFactoryBuilder sqlSessionFactoryBuilder = new SqlSessionFactoryBuilder();

		// 2. 加载SqlMapConfig.xml配置文件
		InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("SqlMapConfig.xml");

		// 3. 创建SqlSessionFactory对象
		this.sqlSessionFactory = sqlSessionFactoryBuilder.build(inputStream);
	}

	@Test
	public void testQueryUserById() throws Exception {
		// 4. 创建SqlSession对象
		SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();

		// 5. 执行SqlSession对象执行查询,获取结果User
		// 第一个参数是User.xml的statement的id,第二个参数是执行sql需要的参数;
		Object user = sqlSession.selectOne("queryUserById", 1);

		// 6. 打印结果
		System.out.println(user);

		// 7. 释放资源
		sqlSession.close();
	}
}

11、效果:

OpenClaw 在 Docker 容器中的部署实战——零配置启动 本文介绍了OpenClaw在Docker容器中的快速部署方法,对比了本地部署与容器化部署的优势。通过官方镜像和Docker Compose两种方式,5分钟即可完成部署,并详细讲解了配置管理方案(挂载配置文件和环境变量)。文章还提供了飞书集成配置方法,以及生产环境下的日志管理、资源限制、健康检查等优化建议。最后包含常见问题排查指南,帮助开发者快速实现OpenClaw的容器化部署。 阅读详情

相关推荐

数字孪生变电站如何制作?虚拟现实项目强荐广州华锐互动

变电站数字孪生系统可以为提高变电站设备与环境的实时感知能力、在线诊断设备健康状态、促进设备隐藏故障定位和维修效率的提高、实现设备全生命周期提供有力支撑。通过对设备状态的准确评估,可以延长设备的生命周期,实现资产增值。1、3D可视化:建立可视化平台,集中展示所有3D模型信息、数据信息、环境信息和人员信息,包括设备数字模型、建筑外形及内部、周边地形、人员动态、天气、时间等。4、智能监控:采用先进的AI摄像头,通过设备的图像识别,自动智能分析图像,准确分析设备状态、运行动态、外围控制情况。...

gzvrnew的博客 777

Mybatis学习笔记

Mybatis学习笔记(尚硅谷)

chiyongjie 414

在win10-wsl2(ubuntu)中安装jlink

在 官方下载linux版本的deb包拷贝到ubuntu的/home目录下(其他目录也可以),进行安装然后提示很多依赖缺失的错误,此时执行自动安装需要的依赖包再次重新安装就可以啦查看是否安装成功,输入JLink 再按下两次Table键,是否如下所示这样表示安装成功了。

yaq_30401的博客 3142

mybatis框架学习笔记-狂神说

第一个mybatis程序增删改查实现错误排查指导Map和模糊查询扩展配置之属性优化、别名优化、映射器说明生命周期和作用域ResultMap结果集映射日志工厂、log4j讲解Limit实现分页、RowBounds分页使用注解开发、注解增删改查Mybatis执行流程剖析Lombok的使用复杂查询环境搭建多对一的处理、一对多的处理动态SQL环境搭建、IF语句、常用标签、Foreach语句缓存原理、一二级缓存、自定义缓存Ehcache。

qq_42760375的博客 571

Python实战:用pdfplumber从PDF中精准提取表格数据(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用Python库pdfplumber从PDF中精准提取表格数据,包括环境配置、标准与复杂表格处理策略、数据清洗与验证等实战技巧。通过完整代码示例,帮助数据分析师和财务专业人士实现PDF数据提取的自动化,提升工作效率。

weixin_29061821的博客 403

EndNote20保姆级安装教程:从下载到汉化一步到位(附闪退解决方案)

本文提供EndNote20的详细安装与汉化教程,涵盖系统准备、分步安装、路径优化及闪退解决方案。针对科研人员的需求,特别优化了中文环境下的使用体验,确保文献管理工具的高效稳定运行。

weixin_30415113的博客 343

MyBatis 学习笔记

-- 配置Mapper XML文件或Mapper接口 -->

m0_72080831的博客 1841

Cadence IC5141保姆级教程:Bandgap电路四大仿真(稳定性/噪声/启动/PSRR)完整流程与调参心得

本文提供Cadence IC5141中Bandgap电路的四大仿真(稳定性仿真、噪声仿真、启动仿真、PSRR仿真)的完整流程与调参心得。从原理图检查到ADE L配置,详细解析各仿真步骤的关键参数设置与优化策略,帮助工程师高效完成电路设计与性能调优。

weixin_30399821的博客 1654

Mybatis完整学习笔记!

Mybatis 这里写目录标题Mybatis1、简介1.1、简介1.2、持久化1.3、持久层2、第一个mybatis程序2.1、搭建环境2.2、创建一个子模块2.3、编写代码2.4 测试3、CURD(增删改查需要提交事务)1、select2、insert3、update4、delete5、万能的Map4、配置解析1、配置环境(environment)2、属性(properties)3、设置(setting)4、类型别名(typeAliases)5、其他配置6、映射器(Mapper)7、生命周期和作用域5、R

qq_52979994的博客 364

PMD相位偏折术实战:如何用Python处理条纹图,让金属外壳的划痕无处遁形

本文详细介绍了PMD相位偏折术在金属外壳划痕检测中的应用,通过Python实现条纹图处理和局部特征增强技术,显著提升微小缺陷的检出率。文章涵盖从四步相移条纹图采集到形状图局部增强的完整流程,特别适合工业质检场景,帮助实现高精度、高效率的自动化检测。

weixin_29291573的博客 511

基于STM32F1XX 、HAL库的OPT4001-Q1环境光传感器驱动应用C语言程序设计

OPT4001-Q1 的输出是半对数 的,具有 9 个二进制对数满量程照度范围,每个范围内具有高度线性响应,使得 PicoStar™ 型号的测量能力为 312.5μlux 至 84klux,USON 型号的测量能力为 400µlux 至 107klux。// 禁用中断(示例)

PP_Cottage的博客 462

Mybatis学习笔记1 Mybatis入门

4.是绝对路径加载映射文件的,而且 .xml 文件的名称并不需要和接口名称相同。2. 标签的class属性用于注册映射文件,同样要求映射文件名和接口名保持一致,并且映射文件(.xml)和接口需要在同一个包中,否则会报错。1. 标签用于自动扫描指定包下的映射文件,要求映射文件名和接口名保持一致,并且映射文件(.xml)和接口需要在同一个包中,否则会报错。

tiantiantbtb的博客 947

Python爬虫实战:利用Requests-HTML与异步技术高效爬取B站视频信息及弹幕数据分析

B站的弹幕,远非简单的评论功能,它是一种独特的、实时互动的社交方式,是观众情感的集体宣泄和共鸣。无论是用于内容创作者优化视频结构,还是用于社会学、传播学的研究,亦或是简单的个人兴趣分析,都具备极高的价值。stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '它', '在', '有', '不', '吗', '吧', '啊', '这', '那'}本文不仅是代码的堆砌,更注重原理的剖析、反爬策略的应对以及工程化的思考,旨在为读者提供一份紧跟技术前沿的实战指南。

2201_76125261的博客 391

Mybatis小白入门学习笔记(1)--mybatis的入门

笔记摘自黑马Java 1、什么是框架? 它是我们软件开发中的一套解决方案,不同的框架解决的是不同的问题。 使用框架的好处: 框架封装了很多的细节,使开发者可以使用极简的方式实现功能。大大提高开发效率。 2、三层架构 表现层: 是用于展示数据的 业务层: 是处理业务需求 持久层: 是和数据库交互的 3、持久层技术解决方案 JDBC技术: Connection PreparedStatement ResultSet Spring的JdbcTemplate: Spring中对jdbc的简单封装

逆天的博客 369

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Mybatis入门学习笔记1

1.什么是框架? 软件的半成品,解决了软件开发过程中的普适性问题,我们可以在此基础上快速开发公司定制的化的软件应用 特点:简单易学,灵活,开发速度快,提高软件质量 框架已经把关键的代码业务实现,我们只是站在巨人肩膀上 2.什么是ORM框架? ORM(Object Relational Mapping ) 对象关系映射,将程序中的一个对象与表中的一行数据一一对应。 读取:将数据库表中的每一行数据映射为对象 写入:将ja...

zitian246的博客 266

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Mybatis学习笔记-1-快速入门

分步查询中,关于延迟加载的说明设置开启延迟加载:setting中的延迟加载是全局设置。设置延迟加载后,如果只查询第一步中的字段,则第二个sql不会被执行。

qingwufeiyang_530的专栏 435

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

mybatis入门学习笔记(1)

1mybatis使用步骤: 1创建和数据库表对应的实体类 2创建dao持久层. 3配置主配置文件SqlMapConfig.xml 4配置映射配置文件或选择注释的方式 5创建测试类{ 1配置工具–配合单元测试初始化和摧毁 2实现方法 } 2原理:当在测试类中, 1通过ResourcesAsTream读取主配置文件.通过此文件查找映射文件或者没有映射文件,就直接查看daO持久层的接口. 2MyBati...

zisuu的博客 90

Mybatis学习笔记1(开发入门)

前言 Mybatis 第一天学习大纲: Mybatis 的介绍 Mybatis 的入门 使用 jbdc 操作数据库存在的问题 Mybatis 的架构 Mybatis 的入门程序 Dao 的开发方法 原始的 dao 的开发方法 动态代理的方法 SqlMapConfig.xml 文件说明 一、Mybatis 的介绍 MyBatis 本是 apache 的一个开源项目 iBatis,...

weixin_34208283的博客 202

Mybatis学习笔记--Mybatis的概念与入门案例(1)

很多人感叹“学习无用”,实际上之所以产生无用论,是因为自己想要的与自己所学的匹配不上,这也就意味着自己学得远远不够。无论是学习还是工作,都应该有主动性,所以如果拥有大厂梦,那么就要自己努力去实现它。最后祝愿各位身体健康,顺利拿到心仪的offer!由于文章的篇幅有限,所以这次的蚂蚁金服和京东面试题答案整理在了PDF文档里《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取!上,这也就意味着自己学得远远不够。

2401_84415652的博客 1164

【Mybatis-Plus 学习笔记】1、MP 简介及入门实例

Mybatis-Plus:为简化开发而生MyBatis-Plus(简称 MP)是一个基于 MyBatis 的增强工具,它对 Mybatis 的基础功能进行了增强,但未做任何改变。使得我们可以可以在 Mybatis 开发的项目上直接进行升级为 Mybatis-plus,正如它对自己的定位,它能够帮助我们进一步简化开发过程,提高开发效率。

2401_84003839的博客 621

JavaWeb学习笔记(1)- mybatis快速入门

JavaWeb-mybatis快速入门

weixin_44379346的博客 198

【mybatis】学习笔记 1配置 搭建 入门案例

将接口,普通的java对象映射成数据库中的记录 mybatis 简化 jdbc JDBC的数据连接 package com.mybatis; import java.sql.*; public class sql { public static void main(String[] args) { Connection co...

aoduanrou3097的博客 295

【MyBatis学习笔记1】-【MyBatis介绍,MyBatis官网,传统的JDBC的缺点,MyBatis优化JDBC的地方,MyBatis快速入门及步骤】

MyBatis介绍,MyBatis官网,传统的JDBC的缺点,MyBatis优化JDBC的地方,MyBatis快速入门及步骤

爱吃凉拌辣芒果的博客 237

MyBatis-Plus学习笔记1-入门

1.mp(MyBatis-Plus)是什么 Mybatis-Plus(简称MP)是一个Mybtis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发,提高效率而生,能快速地进行CRUD操作. mp入门 1.创建数据库,创建数据库表,添加数据,用于mp操作 创建用户表 DROP TABLE IF EXISTS user; CREATE TABLE user ( id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '主键ID', name V...

weixin_46858088的博客 233

myBatis学习笔记(1)——快速入门

在项目中使用myBatis 导入jar包 在src下创建配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration

君君的专栏 1994

mybatis学习笔记1:基本概念和入门案例

文章目录一、mybatis入门学习1.什么是框架?2.三层架构3.持久层技术解决方法4.mybatis概述4.1 ORM概述5.mybatis入门案例之环境搭建5.1数据库准备5.2创建maven的java工程,并导入相关jar包坐标5.3创建实体类和dao接口5.4mybatis配置文件1.主配置文件2.映射配置文件6.mybatis环境搭建的注意事项7.mybatis入门案例代码实现7.1创建...

超级无敌小胖头 816
上一篇: shiro框架学习笔记(5)---使用shiro的标签
下一篇: Mybatis学习笔记(2)-使用动态代理完成简单的增删改查
BoringRong
BoringRong 领域专家: 后端开发技术领域 领域专家: 后端开发技术领域
博客等级 码龄9年 2万+粉丝 386原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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

打赏作者

BoringRong

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
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