mybatis一对一关联查询

本文介绍MyBatis中处理多表关联查询的两种方法:嵌套结果和嵌套查询。通过具体示例展示了如何配置SQL语句及ResultMap来实现联表查询的数据封装,确保了查询结果的准确性并简化了Java对象的映射。

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<!--

方式一:嵌套结果:使用嵌套结果映射来处理重复的联合结果的子集, 封装联表查询的数据(去除重复的数据)

select * from class c, teacher t where c.teacher_id=t.t_id and  c.c_id=1

-->

<select id="getClass"parameterType="int" resultMap="ClassResultMap">

         select* from class c, teacher t where c.teacher_id=t.t_id and  c.c_id=#{id}

</select>

<resultMap type="_Classes"id="ClassResultMap">

         <idproperty="id" column="c_id"/>

         <resultproperty="name" column="c_name"/>

         <association property="teacher" javaType="_Teacher">

                   <id property="id" column="t_id"/>

                   <result property="name" column="t_name"/>

         </association>

</resultMap>

<!--方式二:嵌套查询:通过执行另外一个SQL映射语句来返回预期的复杂类型

         SELECT* FROM class WHERE c_id=1;

         SELECT* FROM teacher WHERE t_id=1   //1 是上一个查询得到的teacher_id的值-->

 <select id="getClass2"parameterType="int" resultMap="ClassResultMap2">

         select* from class where c_id=#{id}</select>

 <resultMap type="_Classes"id="ClassResultMap2">

         <idproperty="id" column="c_id"/>

         <resultproperty="name" column="c_name"/>

         <association property="teacher" column="teacher_id"select="getTeacher">

</association>

</resultMap>

<select id="getTeacher"parameterType="int" resultType="_Teacher">

         SELECTt_id id, t_name name FROM teacher WHERE t_id=#{id}

 </select>
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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