ibatis3 动态查询

最新推荐文章于 2021-02-23 17:30:08 发布

原创最新推荐文章于 2021-02-23 17:30:08 发布 · 148 阅读

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mapper代码

  <select id="selectRole" parameterType="simpleQuery" resultType="com.cwfan.pojo.TRole"> 
    select ${cols} from ${table} where ${conditions} order by ${cols} 
  </select>

参数BEAN及调用方式，参考上一篇文章

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ibatis的动态查询

04-17

### ibatis的动态查询知识点详解 #### 一、模糊查询 **知识点1：** 在进行模糊查询时，ibatis支持两种不同的语法标记：`#` 和 `$`。 1. **使用 `$value$` 进行模糊查询：** - 在进行模糊查询时，使用 `$value$` ...

动态ibatis查询语句配置

03-28

动态查询语句配置是Ibatis的一个重要特性，它允许我们在运行时根据业务需求构建灵活多变的SQL语句。这篇博文主要探讨的是如何在Ibatis中设置和使用动态SQL，以便实现更高效、更灵活的数据查询。首先，我们需要理解...

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ibatis2 中select中的动态查询

xm415的专栏

03-15

339

SELECT LOGDATE logdate, <dynamic> <isEqual property="isMember" compareValue="true" close=","> NAME na...

ibatis动态获取执行SQL和参数

Ctrain的专栏

05-19

2603

动态SQL的最好做法是在日志中记录一下执行的SQL，如下为在执行过程中获取SQL和参数的方案 /** * 查询总条数 */ public int queryCountByScriptSQL(Map<String, String> parmMap) throws LasBusinessException { try {

ibatis3 Dynamic SQL

hw198891的博客

10-10

137

1.sql 将常用sql抽取出来，在需要的地方includ id,bankAccount,bankName select from bank 2.if 用于判断 select from bank bankName = #{bankName} and bankAccount = #{bankAccount...

ibatis 中动态SQL查询和动态标签嵌套的使用

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断桥残雪的博客

05-09

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ibatis 动态查询对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、轻巧灵活等特点，也仍然拥有一席之地。尤其对于擅长 SQL 的开发人员来说，i...

iBatis动态条件查询

Mrs_haining的博客

02-04

1182

iBatis动态条件查询 (1)实例一:  <sqlid="sql_count"> select count(*) </sql> <sqlid="sql_select"> select * </sql> <sqlid="sql_...

ibatis 动态java类_ibatis 中动态SQL查询和动态标签嵌套的使用

weixin_31693157的博客

02-23

511

ibatis 动态查询对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、轻巧灵活等特点，也仍然拥有一席之地。尤其对于擅长 SQL 的开发人员来说，iBa...

ibatis动态查询条件

人生最遗憾的莫过于：轻易地放弃了不该放弃的,固执地坚持了不该坚持的

07-26

884

ibatis的调试相对困难,出错的时候主要依据是log4生成的log文件和出错提示,这方面要能比较熟练的看懂. 下面这个配置基本上包含了最复杂的功能:分页\搜索\排序\缓存\传值Hash表\返回hash表\动态sql 如果对下面这段配置能信手粘来的话,那开发速度将会大大的提升. resultMap="SimpleXinxi" parameterC

解决IBatis缓存动态字段问题

08-05

3. **测试验证**：在完成修改后，需要对所有相关的查询进行测试，确保修改后的代码能够正确地处理不同的动态表名和字段名，并且能够返回正确的结果。 #### 总结通过在 `<select>` 标签中设置 `remapResults="true...

iBatis动态查询功能详解

描述中提到的“使用动态查询”是指在iBatis中利用动态SQL标签实现条件查询的能力。动态查询在实际应用中非常重要，尤其是在业务逻辑复杂、查询条件多变的情况下。动态SQL标签让开发者能够在不改变基础SQL语句结构的...

Ibatis动态查询与安全SQL拼接

"关于ibatis动态查询的详细解析" 在Java开发中，iBatis作为一个轻量级的持久层框架，因其简单易用和灵活的特性而广受欢迎。动态查询是iBatis提供的一项强大功能，它允许我们在SQL语句中根据传入的参数条件进行动态...

Ibatis之3个不常用的Query方法

lubiaopan的专栏

10-22

5195

1.queryForObject /** * Executes a mapped SQL SELECT statement that returns data to populate * the supplied result object. * * The parameter object is generally used to supply the i

Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap

12-09

效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！工控常见协议工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147

软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案

12-09

内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。

基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）

最新发布

12-09

本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计

12-09

内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架；阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。