spring boot mybatis

最新推荐文章于 2025-04-03 15:24:05 发布
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本文详细介绍了如何在SpringBoot项目中集成MyBatis框架，包括创建项目、选择依赖、数据库配置、代码编写及SQL设置等步骤。通过具体实例，展示了如何使用MyBatis进行数据库操作，并提供了GitHub上的源码链接。

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mybatis例子
1.创建项目
在这里插入图片描述
2.选择需要的依赖
在这里插入图片描述
3.设置相应的数据库配置（本例子使用mysql）
在这里插入图片描述
4.编写代码和sql
在这里插入图片描述
5.设置@MapperScan(basePackages = “com.zxp.mybaits.dao”)扫描包路径
在这里插入图片描述
6.dao层设置@mapper

在这里插入图片描述

springboot 集成mybaits就完成了。。。

数据库user表：

CREATE TABLE user (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
password varchar(255) DEFAULT NULL,
username varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

源码：https://github.com/huoyan/mybaits.git

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在Spring Boot应用程序中，如果您使用MyBatis作为数据持久层框架，您可能想要设置MyBatis的默认语句超时时间。默认情况下，MyBatis没有设置超时时间，因此如果查询需要执行的时间太长，应用程序可能会挂起。除了在application.properties文件中设置超时时间之外，您还可以通过编程方式设置超时时间。在上面的示例中，我们创建了一个Configuration对象，并将默认语句超时时间设置为10秒。在上面的示例中，超时时间设置为10秒。您可以将超时时间设置为任何您认为适合您的值。
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内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
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