初识MyBatis

我们知道MyBatis是当前后台十分流行和成熟的框架。身为一名后台程序员作者最近正在自学这款框架,下面我们从最基本的入门开始一步一步给大家分享这个框架的学习过程。
下面我们一起来看一下MyBatis的简介:MyBatis是Apache的一个Java开源项目,是一款支持动态SQL语句的持久层框架。

MyBatis的特点是:采用配置文件动态管理SQL语句,并含有输入映射,输出映射机制以及数据库连接池配置的持久层框架。

总的来说这款框架的目的是,简化数据库开发。

下面再引入一个概念,「数据库连接池」,数据库连接池就是让数据库的配置信息从外部的某种配置文件中读取,然后由一个独立处理数据库连接的程序来和数据库进行交互。

在MyBatis中数据库的数据源是怎么配置的呢,我们来看一下。
配置文件的内容大致如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "mybatis-3-config.dtd" >
<configuration>

    
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <!-- 使用JDBC事务管理 -->
            <transactionManager type="JDBC"></transactionManager>
            <!-- 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" />
                <property name="username" value="root" />
                <property name="password" value="1234" />
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>
</configuration>

 

这样一个最简单的数据源就配置好了,就可以进行更深入的学习了。

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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