mybaits 参数问题

Mybaits-plus2升级3实战 Mybaits-plus2升级3实战 2.0到3.0主要升级的点: 1.升级 JDK 8 + 优化性能 Wrapper 支持 lambda 语法 2.模块化 MP 合理的分配各个包结构 3.重构注入方法,支持任意方法精简注入模式 4.全局配置下划线转换消灭注入 AS 语句 5.改造 Wrapper 更改为 QueryWrapper UpdateWrapper 6.重构 分页插件 消灭固定分页模型,支持 Mapper 直接返回 IPage 接口 7.新增 Rest Api 通过 Controller 层 8. 阅读详情

MyBatis 中 @Param(“searchBean”) 用在 Map 参数上的详解

在 MyBatis 的 Mapper 接口中,当方法参数是 Map 类型时,加上 @Param(“searchBean”) 注解,是为了给这个 Map 参数起一个别名,方便在 XML 映射文件中引用。

public interface UserMapper {
    
    List<User> searchUsers(@Param("searchBean") Map<String, Object> params);
}
<select id="searchUsers" resultType="User">
    SELECT * FROM user
    WHERE 1=1
    <if test="searchBean.username != null and searchBean.username != ''">
        AND username LIKE CONCAT('%', #{searchBean.username}, '%')
    </if>
    <if test="searchBean.age != null">
        AND age >= #{searchBean.age}
    </if>
</select>
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("username", "张三");
params.put("age", 18);

List<User> users = userMapper.searchUsers(params);

参数里的值配赋予了@Param(“searchBean”) 里的searchBean searchBean就拥有了 map对象的key

不加@Param

// 不加 @Param
List<User> searchUsers(Map<String, Object> params);
<!-- 方式一:直接用 key 访问(推荐) -->
<if test="username != null">
    AND username LIKE CONCAT('%', #{username}, '%')
</if>

<!-- 方式二:通过 param1 访问 -->
<if test="param1.username != null">
    AND username LIKE CONCAT('%', #{param1.username}, '%')
</if>

加 @Param 的好处

场景不加 @Param加 @Param(“searchBean”)
单个 Map 参数用 key 或 param1.key用 searchBean.key
多个参数(Map + 其他)❌ 无法区分✅ 每个参数都有名字
代码可读性较差更好,语义清晰

多参数场景(必须用 @Param)

List<User> searchUsers(
    @Param("searchBean") Map<String, Object> params,
    @Param("offset") int offset,
    @Param("limit") int limit
);
<select id="searchUsers" resultType="User">
    SELECT * FROM user
    WHERE 1=1
    <if test="searchBean.username != null">
        AND username LIKE CONCAT('%', #{searchBean.username}, '%')
    </if>
    LIMIT #{offset}, #{limit}
</select>
  • 单个参数时:@Param 不是必须的,但加上后 XML 中的表达式更清晰、更有语义。
  • 多个参数时:@Param 是必须的,否则 MyBatis 无法区分各个参数。
  • 命名规范:searchBean 只是一个约定俗成的名字,你可以取任何合法的标识符,如 params、query、condition 等。

@Param(“searchBean”) 的作用就是给 Map 参数起个别名,让 XML 中可以通过 searchBean.xxx 的方式访问 Map 里的值。单个 Map 参数时可选,多个参数时必加,加上后代码可读性更好。

param1 ?

刚才不加@Param的例子里有个 param1

原因:MyBatis 自动给未命名的参数分配了默认名字
当你没有使用 @Param 注解时,MyBatis 会按照参数的顺序,自动给它们分配默认名称:param1、param2、param3……以此类推。

// Mapper 接口
List<User> searchUsers(Map<String, Object> params);

MyBatis 内部会把这个唯一的参数同时绑定到以下几个名字上:

  • param1 → 指向这个 Map 对象
  • param → 也指向这个 Map 对象(单个参数时的别名)
<!-- 方式一:直接用 Map 的 key(MyBatis 会直接解析 Map) -->
<if test="username != null">
    AND username = #{username}
</if>

<!-- 方式二:通过 param1 访问 -->
<if test="param1.username != null">
    AND username = #{param1.username}
</if>

<!-- 方式三:通过 param 访问(单个参数时可用) -->
<if test="param.username != null">
    AND username = #{param.username}
</if>
默认名称对应参数
param1params(第一个参数)
param2age(第二个参数)
param3name(第三个参数)

但这样写可读性很差,所以多参数时强烈建议加上 @Param:

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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han_hanker
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