mybatis-plus 字段类型处理器,查询为空,以及查询转换json异常,(no Creators, like default constructor, exist): cannot deseri

springboot整合mybatis-plus,及结果集null值、空值判断 1、添加jar包 <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId&gt 阅读详情

用到 mybatis-plus时,

字段类型处理器

类型处理器,用于 JavaType 与 JdbcType 之间的转换,用于 PreparedStatement 设置参数值和从 ResultSet 或 CallableStatement 中取出一个值,本文讲解 mybaits-plus 内置常用类型处理器如何通过TableField注解快速注入到 mybatis 容器中。

按照理解,其实就是一个帮助我们保存和查询时把对应的对象转换为json格式的数据,

pojo层添加字段类型,对应oracle数据类型为varchar2(1000)

    /**
     * 注意!! 必须开启映射注解
     *
     * @TableName(autoResultMap = true)
     *
     * 以下两种类型处理器,二选一 也可以同时存在
     *
     * 注意!!选择对应的 JSON 处理器也必须存在对应依赖包
     */
    @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
    private Wallet wallet; 

    @TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
    private OtherInfo otherInfo;
/**
 * 钱包
 */
@Data
@AllArgsConstructor
public class Wallet {
    /**
     * 名称
     */
    private String name;
    /**
     * 各种货币
     */
    private List<Currency> currencyList;
}
/**
 * 货币
 */
@Data
public class Currency {
    /**
     * 类型: 人民币 RMB , 美元 USD
     */
    private String type;
    /**
     * 金额
     */
    private Double amount;
}

 

/**
 * 其他信息
 */
@Data
public class OtherInfo {
    /**
     * 性别
     */
    private String sex;
    /**
     * 居住城市
     */
    private String city;
}

声明转换类

@Component
public class MpJsonConfig implements CommandLineRunner {

    /**
     * 可以set进去自己的
     */
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        JacksonTypeHandler.setObjectMapper(new ObjectMapper());
        GsonTypeHandler.setGson(new Gson());
    }
}

单元测试发现保存时转换json正常,但是查询时,这两个json字段都是null,

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class DemoJsonTest {
	
	 @Autowired
	 private DemoMapper demoMapper;
	 
	 /**
	  *  Execute SQL:INSERT INTO DEMO ( id, NAME, SCHOOL, operator, wallet, other_info, cost, create_time )
	  *   VALUES ( 'c776708a100753b5529362ef1d2fc6fb', '222', '剑桥假sss的', 'Jetty', 
	  *   '{"name":"我的钱包","currencyList":[{"type":"doller","amount":500.0},{"type":"renminbi","amount":1000.0},
	  *   {"type":"riyuan","amount":300.0}]}', '{"city":"南京","sex":"nan"}',
	  *    444.55000000000001136868377216160297393798828125, '2020-12-07T23:06:01.738+0800' )
	  */
//    @Test
    public void saveTest() {
    	Demo demo = new Demo();
    	demo.setName("222"); 
    	demo.setSchool("剑桥假sss的");   
    	
    	List list = new ArrayList<Currency>();
    	Currency curr1 = new Currency();
    	curr1.setType("doller");
    	curr1.setAmount(500.00);
    	list.add(curr1);
    	
    	Currency curr2 = new Currency();
    	curr2.setType("renminbi");
    	curr2.setAmount(1000.00);
    	list.add(curr2);
    	
    	Currency curr3 = new Currency();
    	curr3.setType("riyuan");
    	curr3.setAmount(300.00);
    	list.add(curr3);
    	Wallet wallet = new Wallet("我的钱包", list);
    	demo.setWallet(wallet);
    	
    	OtherInfo other = new OtherInfo();
    	other.setCity("南京");
    	other.setSex("nan");
    	demo.setOtherInfo(other);
    	
    	demoMapper.insert(demo);
    } 
	 
	 @Test
	public void selectJson()
	{
		// 先查询
		Demo demo = demoMapper.selectById("fc40b691903659a449e3b6d7fe42bfe2");
//		List<Demo> list = demoMapper.selectList(null);
//		Demo demo = list.get(0);
		System.err.println(demo.getWallet().getName());
		System.err.println(demo.getOtherInfo().getCity());
	}

问题是在pojo类上面添加  @TableName(autoResultMap = true)  

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
//@TableName("DEMO")
@TableName(autoResultMap = true)   //开启映射注解,才可以查询时转换json
//@Accessors(chain = true)
//public class Demo implements Serializable {
public class Demo extends BaseEntity {

不过查询回来转换会有异常,

Caused by: java.lang.RuntimeException: com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException: Cannot construct instance of `cn.com.git.batch.entity.typehandler.Wallet` (no Creators, like default constructor, exist): cannot deserialize from Object value (no delegate- or property-based Creator)
 at [Source: (String)"{"name":"我的钱包","currencyList":[{"type":"doller","amount":500.0},{"type":"renminbi","amount":1000.0},{"type":"riyuan","amount":300.0}]}"; line: 1, column: 2]
	at com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler.parse(JacksonTypeHandler.java:54)
	at com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.AbstractJsonTypeHandler.getNullableResult(AbstractJsonTypeHandler.java:41)
	at org.apache.ibatis.type.BaseTypeHandler.getResult(BaseTypeHandler.java:85)
	... 74 more
Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException: Cannot construct instance of `cn.com.git.batch.entity.typehandler.Wallet` (no Creators, like default constructor, exist): cannot deserialize from Object value (no delegate- or property-based Creator)
 at [Source: (String)"{"name":"我的钱包","currencyList":[{"type":"doller","amount":500.0},{"type":"renminbi","amount":1000.0},{"type":"riyuan","amount":300.0}]}"; line: 1, column: 2]
	at com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException.from(InvalidDefinitionException.java:67)
	at com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext.reportBadDefinition(DeserializationContext.java:1615)
	at com.fasterxml.jackson.databind.DatabindContext.reportBadDefinition(DatabindContext.java:400)
	at com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext.handleMissingInstantiator(DeserializationContext.java:1077)
	at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializerBase.deserializeFromObjectUsingNonDefault(BeanDeserializerBase.java:1332)
	at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializer.deserializeFromObject(BeanDeserializer.java:331)
	at com.fasterxml.jackson.databind.deser.BeanDeserializer.deserialize(BeanDeserializer.java:164)
	at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper._readMapAndClose(ObjectMapper.java:4526)
	at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readValue(ObjectMapper.java:3468)
	at com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readValue(ObjectMapper.java:3436)
	at com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler.parse(JacksonTypeHandler.java:52)
	... 76 more

查了下,是需要 默认构造函数,

解决方案

给数据类增加默认构造函数
constructor() : this(ObjectId.get().toString(), "", null, null)
这种情况出现在反序列化对象的嵌套对象没有默认构造函数时.

但是我不太想写,改成使用FastjsonTypeHandler解析,查询解析正常。

//    @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
    @TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class) 
    private Wallet wallet; 

    @TableField(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class)
    private OtherInfo otherInfo;

 

后台管理系统-7-vue3之引入配置文件baseURL mock=false,本地模拟。mock=true,线上模拟。baseURL+url=实际请求的URL。get请求param参数,post请求data参数。 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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关于mybatis-plus查询返回值为null——常见映射关系错误

问题的原因令人暖心,mybatis——plus为了让用户代码好看(项目里用驼峰),把驼峰自动转成“—”连接符连接。就两个null给我整懵逼了,我寻思我这实体类属性和数据库表字段一模一样,怎么会出现查不出来呢。今天试用mybatis-plus进行试用的时候出现了查询结果为空的情况,使用驼峰命名法即可。......

只会写bug的靓仔的博客 5742

使用mybatis-plus查出来的数据为空的问题

一、原因 mybatis_plus 默认会使用 “id” 为主键字段,如果数据库的主键字段不是“id”的话,使用mybatis-plus中的selectById ,getById 方法查询数据是查询不出来的。 二、解决 在实体类的主键字段加上@TableId(value =“数据库你的主键字段”)注解即可 例如我的是product_id为主键。 ...

一个摩羯座的程序猿 9032

使用@Builder后,mybatis查询数据时报类型转换异常的错误,附源码分析过程

使用@Builder后,mybtis报错DataIntegrityViolationException,类型转换异常。 原因就出在@Builder,此注解会生成一个显示的全参构造,然后由于dao层接口中并没有使用resultMap,所以会根据resultType创建查询结果的返回对象,然后咱们TestBean没有默认的无参构造,mybatis只会根据全参构造创建对象。那但是咱们的TestBean参数与select * 的返回结果并不是一对一的,所以导致了报错,解决方案:增加一个无参构造,或者有参构造一一对应

Java_陌路 的博客 1892

标记 @TableField(exist = false) 属性,返回json值为空

注解标记了一个非数据库字段属性,并且在返回 JSON 值时该属性的值为空,可能是因为在序列化 JSON 时忽略了该属性。标记的非数据库字段属性,它在 Java 对象中存在,但是在数据库表中不存在,因此在序列化时被忽略了。默认情况下,Jackson 在序列化 Java 对象为 JSON 时,只会序列化存在的属性。如果你希望在序列化 JSON 时包含该属性的值,可以使用 Jackson 提供的。框架时,在实体类中使用了。

nbspzs的专栏 1842
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小瑞
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