Mybatis学习笔记(2)-使用动态代理完成简单的增删改查

动态代理在mybatis中的应用 mybatis最令人印象深刻的特性恐怕就是interface与mapper的映射了。开发者只需要声明接口,并编写对应在xml中的sql,一个可以提供服务的dao层功能就完成了,竟然不需要编写interface的实现类。这个感觉起来非常神奇也令人疑惑不解的特性正是利用jdk的动态代理技术实现的。事实上,mybatis内部使用了多种动态代理技术,包括jdk自带、javassist、cglib等,这篇文... 阅读详情

  使用mybatis的dao层的开发方式有两种,一种是类似与ssh框架,定义接口,然后定义实现类,还有一种方式就是动态代理方式,即只需要定义接口和方法就可以动态地去执行sql语句。

  1、在com.iteason.mapper目录下创建UserMapper接口,用于定义所有的行为

  


public interface UserMapper {
	//遵循四个原则
		//接口方法名即为User.xml中的id名
		//返回值类型和User.xml中的类型要一致
		//方法的参数类型要和User.xml中的类型一致
		//接口与相应的User.xml的命名空间绑定
	
		//通过id查
		public User findUserById(Integer id);	
		//通过用户名模糊查
		public List<User> findByUsername(String username);
		//插入User
		public void insertUser(User user);
		//更新User
		public void updateUser(Integer id);
		//通过id删除User
		public void deleteUser(Integer id);
		
}

   2、在com.iteason.mapper目录下创建UserMapper.xml配置文件,用于映射UserMapper接口和User类

<?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.iteason.mapper.UserMapper">

	
	
	<!-- 通过id查询 -->
	<select id="findUserById" parameterType="Integer" resultType="User">
		select * from user where id = #{id}
	</select>
	

	<!-- 通过uesrname模糊查询 -->
	<select id="findUserByUsername" parameterType="String" resultType="User">
		select * from user where username like #{username}
	</select>
	
	
	<!-- 插入 -->
	<insert id="insertUser" parameterType="User" >
		<selectKey  order="AFTER" keyProperty="id" resultType="Integer">
			select LAST_INSERT_ID()
		</selectKey>
		insert into user(username,birthday,address,sex) values(#{username},#{birthday},#{address},#{sex});
	</insert>
	
	<!-- 更新 -->
	<update id="updateUser" parameterType="Integer">
		update user set username = "hahaha" where id = #{id}
	</update>
	
	<!-- 删除 -->
	<delete id="deleteUser" parameterType="Integer">
		delete from user where id = #{id}
	</delete>
</mapper>

 3、在SqlMapConfig.xml主配置文件下添加批量扫描类别名和批量扫描映射文件

<?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>

	 <!--  读取jdbc配置文件 -->
	 <properties resource="jdbc.properties"/>
	 
	 <!-- 设置别名,包下的类名即为别名 -->
	 <typeAliases>
	 	<package name="com.iteason.pojo"/>
	 </typeAliases>
	 
	<!-- 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="${jdbc.driver}" />
				<property name="url"
					value="${jdbc.url}" />
				<property name="username" value="${jdbc.username}" />
				<property name="password" value="${jdbc.password}" />
			</dataSource>
		</environment>
	</environments>
	
	<!-- 包下批量扫描映射文件,映射文件前面的名字要和mapper接口一样 -->
	<mappers>
		<package name="com.iteason.mapper"/>
	</mappers>
</configuration>

4、测试增加User

@Test
	public void insertUser() throws Exception {
		//加载核心配置文件
		String resource = "sqlMapConfig.xml";
		InputStream in = Resources.getResourceAsStream(resource);
		SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(in);
		SqlSession sqlSession = factory.openSession();
		
		UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
		User user = new User();
		user.setId(1212);
		user.setUsername("hahahahaa");
		mapper.insertUser(user);
		sqlSession.commit();
	}

5、测试删除User

@Test
	public void deleteTest() throws Exception {
		//加载核心配置文件
		String resource = "sqlMapConfig.xml";
		InputStream in = Resources.getResourceAsStream(resource);
		SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(in);
		SqlSession sqlSession = factory.openSession();
		UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
		
		mapper.deleteUser(31);
		
		sqlSession.commit();
				
	}

6、测试更新User

@Test
	public void testUpdate() throws Exception {
		//加载核心配置文件
		String resource = "sqlMapConfig.xml";
		InputStream in = Resources.getResourceAsStream(resource);
		SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(in);
		SqlSession sqlSession = factory.openSession();
		UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
		
		mapper.updateUser(1);
		
		sqlSession.commit();
		
	}

7、测试查询User

@Test
	public void selectUser() throws Exception {
		//加载核心配置文件
		String resource = "sqlMapConfig.xml";
		InputStream in = Resources.getResourceAsStream(resource);
		SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(in);
		SqlSession sqlSession = factory.openSession();
		
		UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
		User user = mapper.findUserById(10);
		System.out.println(user);
	}
	

 

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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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