Mybatis入门笔记(三)

本文介绍如何使用MyBatis进行多表关联查询,包括老师、学生和妻子三表之间的复杂关联,并展示了如何利用resultMap配置实现实体类与字段的映射,以及如何在查询语句中实现多表关联。

Mybatis入门笔记(三)

                                                 ——2018年11月14日

Mybatis多表关联查询:

现在有三张表需要关联查询:分别为学生表(Student)  老师表(Teacher)

妻子表(Wife)

下面我们对上面三张表进行关联查询

需求:要在查询一个老师信息的时候就查询出老师相关联的所有学生和自己的妻子。

 

回顾以往用JDBC时查询时需要将老师的信息全部查询出啦,然后通过老师的id查询学生的所有信息,和妻子的信息。那样在数据层处理的东西就比较大,但是如果用mybatis的关联查询,也会带来一定的缓存污染,这时候就需要用到mybatis的懒加载机制,缓存机制将在下一篇文章中详细介绍:

 

①.先封装实体类:有Student,Teacher,Wife

②..xml的配置

<mapper namespace="org.robert.mapper.TeacherMapper">

    <!--使用resultMap映射实体类和字段之间的一一对应的关系-->
    <resultMap id="teacherMap" type="Teacher">
        <id column="t_id" property="id"></id>
        <result column="t_name" property="name"></result>
        <result column="t_salary" property="salary"></result>
        <!--
            myBatis一对一关联查询总结
            property:对象属性的名称
            javaType:对象属性的类型
            column:所对应的外键字段名称
            select:使用另一个查询封装的结果
        -->
        <association property="wife" javaType="Wife">
            <id column="w_id" property="id"></id>
            <result column="w_name" property="name"></result>
        </association>
        <!--
             多表查询
            ofType:集合中元素的对象类型
        -->
        <collection property="stu" ofType="Student">
            <id column="s_id" property="id"></id>
            <result column="s_name" property="name"></result>
            <result column="s_sex" property="sex"></result>
            <result column="s_age" property="age"></result>
            <result column="s_teacher" property="teacher"></result>
        </collection>
    </resultMap>

    <!--多表查询-->
    <select id="get" resultType="Teacher">
        select * from teacher where id=#{id}
    </select>

    <!--多表查询,查询一个老师对应的学生和妻子-->
    <select id="getall" resultMap="teacherMap">
        select t.id t_id,t.name t_name,t.salary t_salary,
        s.id s_id,s.name s_name,s.sex s_sex,s.age s_age,s.teacher s_teacher,
        w.id w_id,w.name w_name
        from teacher t
        join student s
        on s.teacher=t.id
        join wife w
        on w.id=t.wife
        where t.id=#{id}
    </select>

 

测试类:

Log4j打印结果:

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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