SSM框架系列之Mybatis常见面试题(二)

几率大的SSM框架面试题(含答案) 本文的面试题如下: 为什么使用Spring(优缺点) spring容器创建对象的时机 Spring的常用注解解释 Spring MVC的常用注解解释 Mybatis的常用标签或者注解用过哪些 spring bean 的生命周期【~】 Spring事务(ACID,隔离级别,事务传播机制) IOC底层实现原理【~】 AOP底层实现原理【~】 AOP详解 Spring MVC 运行流程(好) 什么是控制... 阅读详情

10. Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么?

Mybatis使用RowBounds对象进行分页,它是针对ResultSet结果集执行的内存分页,而非物理分页。可以在sql内直接书写带有物理分页的参数来完成物理分页功能,也可以使用分页插件来完成物理分页。

分页插件的基本原理:使用Mybatis提供的插件接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql,根据dialect方言,添加对应的物理分页语句和物理分页参数。

11. Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的?都有哪些映射形式?

第一种:使用标签,逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。
第二种:使用sql列的别名功能,将列的别名书写为对象属性名。

有了列名与属性名的映射关系后,Mybatis通过反射创建对象,同时使用反射给对象的属性逐一赋值并返回,那些找不到映射关系的属性,是无法完成赋值的。

12. 如何执行批量插入?

首先,创建一个简单的insert语句:

    <insert id="insertname">
         insert into names (name) values (#{value})
    </insert>
然后在java代码中像下面这样执行批处理插入:
  list<string> names = new arraylist();
    names.add("fred");
    names.add("barney");
    names.add("betty");
    names.add("wilma");

13.如何获取自动生成的(主)键值?

insert 方法总是返回一个int值 ,这个值代表的是插入的行数。

如果采用自增长策略,自动生成的键值在 insert 方法执行完后可以被设置到传入的参数对象中。

示例如下:

<insert id="insertname" usegeneratedkeys="true" keyproperty="id">
     insert into names (name) values (#{name})
</insert>
    name name = new name();
    name.setname("fred");
    int rows = mapper.insertname(name);
    // 完成后,id已经被设置到对象中
    system.out.println("rows inserted = " + rows);
    system.out.println("generated key value = " + name.getid());

14. 在mapper中如何传递多个参数?

(1)第一种:

Public UserselectUser(String name,String area);  
<select id="selectUser"resultMap="BaseResultMap">  
    select *  fromuser_user_t   whereuser_name = #{0} anduser_area=#{1}  
</select>  

(2)第二种: 使用 @param 注解:

public interface usermapper {
   user selectuser(@param("username") string username,@param("hashedpassword") string hashedpassword);
}

然后,就可以在xml像下面这样使用(推荐封装为一个map,作为单个参数传递给mapper):

<select id="selectuser" resulttype="user">
         select id, username, hashedpassword
         from some_table
         where username = #{username}
         and hashedpassword = #{hashedpassword}
</select>

(3)第三种:多个参数封装成map

try{
//映射文件的命名空间.SQL片段的ID,就可以调用对应的映射文件中的SQL
//由于我们的参数超过了两个,而方法中只有一个Object参数收集,因此我们使用Map集合来装载我们的参数
Map<String, Object> map = new HashMap();
     map.put("start", start);
     map.put("end", end);
     return sqlSession.selectList("StudentID.pagination", map);
 }catch(Exception e){
     e.printStackTrace();
     sqlSession.rollback();
    throw e; }
finally{
 MybatisUtil.closeSqlSession();
 }

15. Mybatis动态sql有什么用?执行原理?有哪些动态sql?

Mybatis动态sql可以在Xml映射文件内,以标签的形式编写动态sqlM,执行原理是根据表达式的值完成逻辑判断并动态拼接sql的功能。

Mybatis提供了9种动态sql标签:<trim | where | set | foreach | if | choose | when | otherwise | bind>。

16. Xml映射文件中,除了常见的select|insert|updae|delete标签之外,还有哪些标签?

答:<resultMap>、<parameterMap>、<sql>、<include>、<selectKey>,加上动态sql的9个标签,其中<sql>为sql片段标签,通过<include>标签引入sql片段,<selectKey>为不支持自增的主键生成策略标签。

17. Mybatis的Xml映射文件中,不同的Xml映射文件,id是否可以重复?

不同的Xml映射文件,如果配置了namespace,那么id可以重复;如果没有配置namespace,那么id不能重复;
原因就是namespace+id是作为Map<String, MapperStatement>的key使用的,如果没有namespace,就剩下id,那么,id重复会导致数据互相覆盖。有了namespace,自然id就可以重复,namespace不同,namespace+id自然也就不同。

18. 为什么说Mybatis是半自动ORM(对象映射模型)映射工具?它与全自动的区别在哪里?

Hibernate属于全自动ORM映射工具,使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时,可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时,需要手动编写sql来完成,所以,称之为半自动ORM映射工具。

SSM框架系列之Mybatis 超详解 一、Mybatis 1.1 概念 MyBatis 是一个持久层框架,实现了对JDBC操作的封装,主要用于简化JDBC 操作中的一些相对繁琐的步骤,例如参数的映射,结果集的映射等。可以简单快速地连接和操作数据库,同时把操作数据库的结果集封装为Java对象返回 1.2 Mybatis优点 Mybatis的优点: (1)Mybatis对JDBC进行封装,在实际开发中不用花费时间和精力去处理对数据库连接等的处理; (2)Mybatis自身支持连接池,也可以配置其他的连接池,如c3p0、druid,提高了程序的效率; 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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猿道
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