Mybatis的初级探讨

在前面我们曾探讨过mvc模型。
在这里插入图片描述
仔细观察上图:
上面三层:视图层(View),控制器(Controller),模型层(Model):是面向对象的语言。
下面:是面向关系型的数据库。
面向对象的语言和面向关系的数据库存在阻抗不匹配
那问题来了,什么是阻抗不匹配呢?
它就是指:类A继承自类B,但类A映射成A表,类B映射成B表,不能说A表也继承自B表,这就叫阻抗不匹配。

Mybatis核⼼能⼒:
(1)消除⼏乎所有的JDBC 代码
(2)消除编码的⽅式设置参数
(3)消除编码的⽅式获取检索结果
(4)能够通过XML或者注解的⽅式进⾏配置使⽤框架
(5)能够映射基本数据类型,Map接⼝,POJO等到数据库中的记录
持久层主要的作用:映射。(O-R Mapping):把对象映射成表,把属性映射成表中的数据,把对象和对象之间的关系映射成一对一,一对多,多对多的关系。
那为什么不用JDBC呢?
原因:它不支持两阶段提交事务,只支持本地事务。
所以将其交给了持久层,封装了connection。

如何构建一个Mybatis:
步骤:
1.添加相应的jar包到工程当中(pom.xml) mybatis核心jar包,mysql jar包,如果要做单元测试,将junit jar包也加入。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.zh</groupId>
    <artifactId>mybatis</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis/mybatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis</artifactId>
        <version>3.4.6</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.38</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.11</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!--add log4j support-->
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
    <dependency>
        <groupId>log4j</groupId>
        <artifactId>log4j</artifactId>
        <version>1.2.17</version>
    </dependency>


</dependencies>

</project>

2.有两个配置文件:
(1).核心配置文件 Core Config file
(2).映射的配置文件 xxxMapper.xml mapper文件会有多个,所以给一个命名空间:namespace。(注:命名空间必须得有)
在这里插入图片描述
3.添加log4j.properties (因为需要一些日志的信息)

log4j.rootLogger=DEBUG, Console

#Console
log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.Console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.Console.layout.ConversionPattern=%d [%t] %-5p [%c] - %m%n

log4j.logger.java.sql.ResultSet=INFO
log4j.logger.org.apache=INFO
log4j.logger.java.sql.Connection=DEBUG
log4j.logger.java.sql.Statement=DEBUG
log4j.logger.java.sql.PreparedStatement=DEBUG

4.因为要用到数据库,所以需要db.propertites(它包括:driver,username,url,password)
首先建一个核心配置文件:sqlMapConfig, 然后建一个db.properties.
然后在sqlMapConfig.xml中引用它。
在这里插入图片描述
为了让它更加容易的识别到,我们可以在pom.xml中加入

<resources>
      <resource>
        <directory>src/main/java</directory>
        <includes>
          <include>**/*.properties</include>
          <include>**/*.xml</include>
          <include>**/*.yml</include>
        </includes>
      </resource>
      <resource>
        <directory>src/main/resources</directory>
        <includes>
          <include>**/*.properties</include>
          <include>**/*.xml</include>
          <include>**/*.yml</include>
        </includes>
      </resource>

    </resources>

5.创建po包,在包里创建持久化对象User,将来将它放到数据库中,持久化对象的特点:必须有主键
6.接下来实现持久化,建立一个mapper,在mapper包中建立User.xml
文件头:

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

在User.xml中涉及到的重要的参数的解释:
id:指的整个的标签,包括标签的开始和结尾
parameterType:来自于sql语句的输入参数(
resultType:返回的一个结果集。(返回的即是一个对象)
在此说一下:#{}和${}的区别:
#{} :代表变量的一个位置。
${}:拼接字符串。
若根据名称查信息,他们两的格式:

select * from user where username like #{value};
    select * from user where username like '%${value}%';
 

在进行模糊查询的时候${}更适合,在测试的时候不需要加%
7.测试:类名以Test结尾,方法名以test 开头
在此,有两个很重要的概念:
SqlSessionFactory:一个SqlSessionFactory代表一个数据库,它是重量级的,不要轻易创建,它和数据库关联,一个数据库对应一个SqlSessionFactory。
它的唯一作用:创建SqlSession
SqlSession:相当于connection,用来做增删该查。是对connection的轻量封装。

public class MybatisTest {

    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory=null;

    @Before
    public void testInit(){
        String file = "sqlMapConfig.xml";
        InputStream is = null;
        try {
            is = Resources.getResourceAsStream(file);   //用流来读,流里面要一个文件
            //第一步:获取SqlSessionfactory
            sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(is);  //将流传入
        }catch (Exception ex){
            ex.printStackTrace();
        }
    }

    //执行相关的操作
    @Test
    public void testQueryUserById(){
        //获取SqlSession
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();  //线程非安全放在方法体内来操作
        try {
            /**
             * parameter 1: string : namespace+statementID
             * parameter 2: object : input_value
             */
            User user = sqlSession.selectOne("test.queryUserById",1);
            System.out.println(user);
        }catch(Exception ex){
            ex.printStackTrace();
        }finally {
            sqlSession.close();
        }
    }
}

他们之间的关系:
在这里插入图片描述
过程总结: 配置文件找到映射文件,映射文件再找到statementID,最终执行语句。
此次实现了对数据库表中的数据增删查改。
完整的源代码请见github链接:
https://github.com/zhdfuture/Mybatis/commit/5d38e4f18e763388ecef5837eb3500125fd7b3de

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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