走进JavaWeb技术世界14:Mybatis入门

构建个人博客:JavaWeb、MyBatis与LayUI实战项目 JavaWeb技术构成了动态网站和Web应用程序开发的基础,是现代互联网应用不可或缺的技术之一。它包括一系列的标准和规范,如Java Servlets, JavaServer Pages (JSP), JavaBeans, Java Database Connectivity (JDBC), 和 Enterprise JavaBeans (EJB) 等。本章将从基础知识着手,逐步深入JavaWeb技术的核心组件和概念。MyBatis是一个流行的Java持久层框架,它简化了JDBC编程。 阅读详情

前言

学习一个新东西前,如果能对他有一个比较直观的印象与定位,那么接下来的学习过程就会顺畅很多。所以本文主要是我对Mybatis的一个简单入门性的总结介绍(前提还是需要些必要的概念认知)。
PS:文末有参考列表

Mybatis是什么

Mybatis是一个持久层框架,用于数据的持久化。主要表现为将SQL与POJO进行一个映射,将SQL从代码中解耦。基本概念如图:

使用时,以User为例,UserMapper定义了findById接口,该接口返回一个User对象,接口的实现为一个xml配置文件。该xml文件中定义对应接口中的实现所需要的SQL。从而达到将SQL与代码解耦的目标。


<?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.mybatis.UserMapper">  

    <select id="findById" parameterType="int" resultType="User">  
        select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user where user_id=#{id}  
    </select>  

</mapper> 

    MyBatis 是Apache的一个Java开源项目,是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。Mybatis可以将Sql语句配置在XML文件中,避免将Sql语句硬编码在Java类中。

特点

1.Mybatis通过参数映射方式,可以将参数灵活的配置在SQL语句中的配置文件中,避免在Java类中配置参数(JDBC)

2.Mybatis通过输出映射机制,将结果集的检索自动映射成相应的Java对象,避免对结果集手工检索(JDBC)

3.Mybatis可以通过Xml配置文件对数据库连接进行管理

核心类介绍

1.SqlSessionaFactoryBuilder :该类主要用于创建 SqlSessionFactory, 这个类可以被实例化、使用和丢弃,一旦创建了 SqlSessionFactory,就不再需要它了。 因此 SqlSessionFactoryBuilder 实例的最佳作用域是方法作用域(也就是局部方法变量)。

2.SqlSessionFactory :该类的作用了创建 SqlSession, 从名字上我们也能看出, 该类使用了工厂模式, 每次应用程序访问数据库, 我们就要通过 SqlSessionFactory 创建 SqlSession, 所以 SqlSessionFactory 和整个 Mybatis 的生命周期是相同的. 这也告诉我们不能创建多个同一个数据的 SqlSessionFactory, 如果创建多个, 会消耗尽数据库的连接资源, 导致服务器夯机. 应当使用单例模式. 避免过多的连接被消耗, 也方便管理。

3.SqlSession :SqlSession 相当于一个会话, 每次访问数据库都需要这样一个会话, 大家可能会想起了 JDBC 中的 Connection, 很类似, 但还是有区别的, 何况现在几乎所有的连接都是使用的连接池技术, 用完后直接归还而不会像 Session 一样销毁. 注意: 他是一个线程不安全的对象, 在设计多线程的时候我们需要特别的当心, 操作数据库需要注意其隔离级别, 数据库锁等高级特性, 此外, 每次创建的 SqlSession 都必须及时关闭它, 它长期存在就会使数据库连接池的活动资源减少, 对系统性能的影响很大, 我们一般在 finally 块中将其关闭. 还有, SqlSession 存活于一个应用的请求和操作, 可以执行多条 Sql, 保证事务的一致性。SqlSession在执行过程中,有包含了几大对象:

     3.1.Executor :执行器,由它调度 StatementHandler、ParameterHandler、ResultSetHandler 等来执行对应的 SQL。其中 StatementHandler 是最重要的。

     3.2.StatementHandler :作用是使用数据库的 Statement(PreparedStatement)执行操作,它是四大对象的核心,起到承上启下的作用,许多重要的插件都是通过拦截它来实现的。

     3.3.ParamentHandler :用来处理 SQL 参数的。

     3.4.ResultSetHandler :进行数据集的封装返回处理的。

4.Mapper :映射器是一些由你创建的、绑定你映射的语句的接口。映射器接口的实例是从 SqlSession 中获得的, 他的作用是发送 SQL, 然后返回我们需要的结果. 或者执行 SQL 从而更改数据库的数据, 因此它应该在 SqlSession 的事务方法之内, 在 Spring 管理的 Bean 中, Mapper 是单例的。

功能架构:我们把Mybatis的功能架构分为三层

(1)API接口层:提供给外部使用的接口API,开发人员通过这些本地API来操纵数据库。接口层一接收到调用请求就会调用数据处理层来完成具体的数据处理。

(2)数据处理层:负责具体的SQL查找、SQL解析、SQL执行和执行结果映射处理等。它主要的目的是根据调用的请求完成一次数据库操作。

(3)基础支撑层:负责最基础的功能支撑,包括连接管理、事务管理、配置加载和缓存处理,这些都是共用的东西,将他们抽取出来作为最基础的组件。为上层的数据处理层提供最基础的支撑。

框架结构:

(1)加载配置:配置来源于两个地方,一处是配置文件,一处是Java代码的注解,将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象(包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置),存储在内存中。

(2)SQL解析:当API接口层接收到调用请求时,会接收到传入SQL的ID和传入对象(可以是Map、JavaBean或者基本数据类型),Mybatis会根据SQL的ID找到对应的MappedStatement,然后根据传入参数对象对MappedStatement进行解析,解析后可以得到最终要执行的SQL语句和参数。

(3)SQL执行:将最终得到的SQL和参数拿到数据库进行执行,得到操作数据库的结果。

(4)结果映射:将操作数据库的结果按照映射的配置进行转换,可以转换成HashMap、JavaBean或者基本数据类型,并将最终结果返回。

执行流程:

1.获取SqlsessionFactory:根据配置文件(全局、sql映射)初始化configuration对象,

2.获取sqlSession:创建一个DefaultSqlSession对象,包含Configuration及Executor(根据全局配置文件中defaultExecutorType创建对应的Executor)

3.获取接口代理对象MapperProxy:DefaultSqlSession.getMapper拿到Mapper接口对应的MapperProxy

4.执行增删改查

 1、调用DefaultSqlSession增删改查

 2、创建StatementHandler (同时创建ParameterHandler,ResultSetHandler)

 3、调用StatementHandler预编译参数以及设置参数值,使用ParameterHandler给sql设置参数

 4、调用StatementHandler增删改查

 5、ResultSetHandler封装结果

与Hibernate的异同

Mybatis开始逐渐流行起来,必然有其原因,简单了解了一下它与同为持久层框架的Hibernate的异同。

  • 映射模式
    从上面的简单概念可以知道Mybatis实际上着力点在POJO与SQL的映射。而Hibernate则主要是POJO与数据库表的对象关系映射。前者掌控力度更细,代码量会相对多一点,后者灵活性则差一点,更为自动化一些,与PHP里的Eloquent属于同类型。
  • 性能
    Mybatis基于原生JDBC,相比于对JDBC进行二次封装的Hibernate性能会更好一点。
  • 开发与维护
    Hibernate配置好实体类后,使用起来是比较简洁,舒服的,但是前期学习曲线比较陡,后期调优比较麻烦。Mybatis对SQL掌控的颗粒更细一点,相比较而言看上去简陋些。由于直接映射SQL,迁移性是个问题。

参考文章

https://segmentfault.com/a/1190000009707894

https://www.cnblogs.com/hysum/p/7100874.html

http://c.biancheng.net/view/939.html

https://www.runoob.com/

https://blog.youkuaiyun.com/android_hl/article/details/53228348

通俗易懂讲解javaweb之mybatis MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原始类型、接口和Java POJO(Plain Old Java Objects,普通的Java对象)为数据库中的记录。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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