spring boot 集成mybatis

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中整合MyBatis,包括使用注解和XML方式编写SQL,配置依赖,创建Mapper接口和服务层,以及运行测试。

第一部分:使用注解方式

1.在pom.xml文件上添加依赖spring的mybatis依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 添加MySQL依赖 -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>5.1.46</scope>
</dependency>
<!-- 添加JDBC依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!--mybatis -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>
<!--mapper -->
<dependency>
    <groupId>tk.mybatis</groupId>
    <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>

2.在启动类上添加扫描

添加Mapper类

/**
 * @author wufei
 * @create 2018-09-10 15:26
 **/
public interface BaseMapper<T> extends Mapper<T>, InsertMapper<T> {

}
@Mapper
public interface WfTestMapper<T> extends BaseMapper<WfTest>{

}

添加pojo类:

public class WfTest {
    private int id;
    private String name;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}
添加service类以及实现类
public interface WfTestService {
    public void save(WfTest wfTest);
}
@Service
public class WfTestServiceImpl implements WfTestService {
    @Autowired
    private WfTestMapper wfTestMapper;
    @Override
    public void save(WfTest wfTest) {
        wfTestMapper.insert(wfTest);
    }
}

测试,运行成功。

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.think.csm.mapper") 注意,如果使用tkmapper,则这个不需要的,因为tkmapper已经添加了@mapper不需要在这扫描了
@ComponentScan("com.think.csm")
public class CsmApplication {
    public static void main(String[] args) {
        ConfigurableApplicationContext run = SpringApplication.run(CsmApplication.class, args);
        WfTestService wfTestService =     run.getBean(WfTestService.class);
        WfTest wfTest = new WfTest();
        wfTest.setId(1);
        wfTest.setName("wftest");
        wfTestService.save(wfTest);
    }

}

 

第二步部分: 使用xml方式写sql

 

1.在添加application.properties上添加扫描配置

#注意:一定要对应mapper映射xml文件的所在路径
mybatis.mapper-locations=classpath:mybatis/mapper/*.xml
# 注意:对应实体类的路径
mybatis.type-aliases-package=com.think.csm.user.pojo
# 输出sql语句
logging.level.com.think.csm.user.mapper=debug

2.添加mybatis-config.xml

目录:

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

        <!-- 这个配置使全局的映射器启用或禁用 缓存 -->
        <setting name="cacheEnabled" value="true" />
        <!-- 全局启用或禁用延迟加载。当禁用时, 所有关联对象都会即时加载 -->
        <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true" />
        <!-- 允许或不允许多种结果集从一个单独 的语句中返回(需要适合的驱动) -->
        <setting name="multipleResultSetsEnabled" value="true" />
        <!-- 使用列标签代替列名。 不同的驱动在这 方便表现不同。 参考驱动文档或充分测 试两种方法来决定所使用的驱动 -->
        <setting name="useColumnLabel" value="true" />
        <!-- 允许 JDBC 支持生成的键。 需要适合的 驱动。 如果设置为 true 则这个设置强制 生成的键被使用, 尽管一些驱动拒绝兼 容但仍然有效(比如
            Derby) -->
        <setting name="useGeneratedKeys" value="false" />
        <!-- 配置默认的执行器。SIMPLE 执行器没 有什么特别之处。REUSE 执行器重用 预处理语句。BATCH 执行器重用语句 和批量更新 -->
        <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE" />
        <!-- 设置超时时间, 它决定驱动等待一个数 据库响应的时间 -->
        <setting name="defaultStatementTimeout" value="100" />
        <setting name="safeRowBoundsEnabled" value="false" />
        <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="false" />
        <setting name="localCacheScope" value="SESSION" />
        <setting name="jdbcTypeForNull" value="OTHER" />
        <setting name="lazyLoadTriggerMethods" value="equals,clone,hashCode,toString" />

        <!--打印查询语句-->
      <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING" />

    </settings>
</configuration>
<?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">
<mapper namespace="com.think.csm.user.mapper.WfTestMapper">
<select id="findById" resultType="com.think.csm.user.pojo.WfTest" parameterType="int">
    select * from wf_test where `id` = #{id}
</select>
</mapper>

在WfTestMapper类上添加方法

public WfTest findById(@Param("id") int id);

在WfTestService上添加方法

public WfTest findById(int id);

在WfTestServiceImpl类上添加实现

@Override
public WfTest findById(int id) {
    return wfTestMapper.findById(id);
}

 

测试类:

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.think.csm.mapper")
@ComponentScan("com.think.csm")
public class CsmApplication {
    public static void main(String[] args) {
        ConfigurableApplicationContext run = SpringApplication.run(CsmApplication.class, args);
        WfTestService wfTestService =     run.getBean(WfTestService.class);
        WfTest wfTest = new WfTest();
        wfTest.setId(4);
        wfTest.setName("wftest");
       // wfTestService.save(wfTest);

        WfTest byId = wfTestService.findById(1);
        System.out.println(byId.getName());
    }

}

 

整体目录结构:

 

 

 

 

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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