SpringBoot+Hibernate+MySQL实现数据操作

Hibernate5 配置 MySQL8 方言问题 Hibernate5配置MySQL8方言问题,注意:版本!版本!版本!官网!官网!官网! 阅读详情

这篇文章介绍SpringBoot+Hibernate+MySQL实现数据操作,要实现这一部分功能首先得安装数据库MysQL。然后通过接口访问浏览器增删改查。

一、MySQL下载和安装

下载地址:

https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.21-macos10.15-x86_64.dmg

注意以下内容,选择第二个单选框,设置密码。账户名称:root

安装完毕后, 进入系统偏好设置,如果里面有MySQL说明已经安装成功。点击MySQL,开启MySQL服务。

这样数据库就启动了,接下来就可以操作数据库了。

二、数据库的连接和创建

1、创建数据库

  • 选择ideal intelij右上角Batabase;
  • 点击+,选择Schema;
  • Name输入框输入数据库名称。

完成一上操作,数据库即可完成数据库创建。

2、连接数据库

点击Test Connnection出现下图,则说明连接成功了。

3、创建数据库表

找到刚刚选择的数据库,右键,选择+New,点击Table,创建数据表:

创建数据库表各个字段:

这样数据库和表就创建完成,后面直接使用框架连接就行。

三、环境配置

1、gradle配置

打开gradle,在dependencies中配置:

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'
runtimeOnly 'mysql:mysql-connector-java'

dependencies {
    testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test') {
        exclude group: 'org.junit.vintage', module: 'junit-vintage-engine'
    }
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    //这thymeleaf包一定要放在最后,否则更改端口不生效,不知道啥原因
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf'

    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa'
    runtimeOnly 'mysql:mysql-connector-java'
}

2、application.properties配置

#端口号
server.port=8888

#MySQL
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/kartwang?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456789

#hibernate配置
#数据库类别
spring.jpa.database=mysql
#输出日志
spring.jpa.show-sql=true 
#数据库没有会新建,内容不会清空
hibernate.hbm2ddl.auto=update
spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect

四、操作数据库

包结构如下:

1、实体类User

@Entity:加了@Entity注解, Spring框架会得知这个类是一个Entity, Hibernate会把这个类映射到数据库中的关系表, 这个关系表的列与User的所有属性一一对应。

@Id  @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY):id由数据库生成,传递参数时候可以不使用。

@Entity // This tells Hibernate to make a table out of this class
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY)//id由数据库生成,传递参数时候可以不使用
    private Integer id;

    private String name;

    private String email;

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getEmail() {
        return email;
    }

    public void setEmail(String email) {
        this.email = email;
    }
}

2、UserRepository

新建一个接口命名为UserRepository,让该接口继承CrudRepository接口,以持久化对象User作为CrudRepository的第一个类型参数,表示当前所操作的持久化对象类型,Integer作为CrudRepository的第二个类型参数,用于指定ID类型。

public interface UserRepository extends CrudRepository<User, Integer> {

    User findByEmail(String email);

    void deleteByEmail(String email);

}

什么注解也不用加,Spring会自动扫描该类,通过依赖注入对象找到该实例对象。

3、控制器类UserController

@RestController
public class UserController {

    //依赖注入对象
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @GetMapping(path = "/all")
    public @ResponseBody
    Iterable<User> getAllUsers() {
        return userRepository.findAll();
    }

    @GetMapping(path = "/add")
    public  User addUser(String email){
        User user = new User();
        user.setEmail(email);
        user.setName("太漏了");
        User save = userRepository.save(user);
        return save;
    }
}

通过以上三步骤,就完成了数据库的访问,下面看看效果:

访问:http://localhost:8888/add?email=8900000@qq.com

访问:http://localhost:8888/all

 

 

SpringBoot开发实战(一):mysql+hibernate整合 一、添加JPA、MYSQL依赖 二、application.properties配置数据库连接 三、Service层逻辑 四、Controller层逻辑 五、说明; 1)springboot集成的是hibernate5,会有版本不兼容的问题,在获取sessionfactory时,不用直接使用@Autowired加载bean对象,需要通过使用EntityManagerFactory 来获取... 阅读详情

相关推荐

Spring Boot + JPA +MySQL 数据操作及示例环境搭建(自动建表)

JPA 是Java官方提供的数据持久的统一API , 是一个接口标准,并没有具体实现。 JPA的实现常见的有: Hibernate TopLink (Eclipse Link) Spring Boot 默认使用的JPA实现是Hibernate, Hibenate 提供了根据类自动产生和更改表的配置。 手动维护表的部分参见: Spring Boot + JPA +MySQL 数据操作及示例环境搭建(手动建表建类) 环境搭建 1. Spring Boot项目创建 Spring Boot 项目的搭建参考:

oscar999的专栏 853

Hibernate5连接MySql8数据库正确配置

1.导入jar包 2.News.java public class News { private Integer id; private String title; private String author; private Date date; public News() { super(); } public News(String title, String autho...

a1773570500的博客 1860

springboot+hibernate+mysql简单例子

简单的springboot的学习项目实例,使用了hibernate连接mysql数据库,进行简单的插入和查询操作,项目中已经包含依赖的jar包和数据库脚本,只需要创建配置的数据库并使用数据库脚本建立表即可。

SpringBoot

主启动类只会扫描同包及其子包。可以设置这个字段来指定扫描的基准包。 SpringBoot的自动配置功能,都在spring-boot-autoconfigure中 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId> <version>2.

weixin_46042631的博客 874

PyTorch实战:从零构建CNN图像分类模型

卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉的核心架构,通过局部连接和权值共享机制高效处理图像数据。其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层,其中PyTorch的动态计算图特性为CNN实现提供了灵活的开发环境。在工程实践中,使用CIFAR-10这类标准数据集可以快速验证模型性能,而数据增强和批归一化等技术能有效提升模型泛化能力。通过PyTorch实现CNN不仅能够掌握图像分类的基本原理,还能为后续迁移学习和复杂视觉任务打下基础,特别是在结合Adam优化器和学习率调度策略后,模型收敛速度和准确率都能得到显著提升。

weixin_42405592的博客 318

DDR5内存Training全解析:从信号完整性到CS训练模式的实战指南

本文深入解析了DDR5内存Training的全过程,从信号完整性挑战到CS训练模式(CSTM)的实战应用。文章详细阐述了Training在DDR5高频时代的关键作用,对比了In-Band与OOB两种架构,并拆解了Intel MRC的核心训练步骤,为硬件与固件工程师提供了诊断与优化系统稳定性的实用指南。

weixin_29252171的博客 1031

hibernate pom mysql_SpringBoot和Hibernate整合(示例代码)

1.先使用idea创建maven项目(这个就不详细讲了,很简单的操作)2.创建完maven项目之后添加springboot依赖,pom.xml文件如下:4.0.0cn.tongdun.gwlSpringBootTest1.0-SNAPSHOTorg.springframework.bootspring-boot-starter-parent1.5.1.RELEASEjunitjunit3.8.1t...

weixin_32166921的博客 328

四足机器人跨楼层轨迹规划:SCAN-Planner-Pure-ROS2开源项目实践指南

在机器人导航领域,路径规划是让机器人从起点安全、高效移动到目标点的核心技术。其原理通常基于环境地图(如占据栅格地图或八叉树地图),通过搜索算法(如A*、RRT*)在配置空间中找到一条无碰撞的可行路径。这项技术的价值在于赋予机器人在复杂、非结构化环境中的自主移动能力,是巡检、救援、物流等应用场景的基石。对于四足机器人而言,其运动能力超越了轮式平台,能在楼梯、斜坡等三维地形中移动,这使得传统的二维规划不再适用,需要专门的三维轨迹规划算法。SCAN-Planner-Pure-ROS2正是这样一个专注于解决四足机器

weixin_30700977的博客 467

Spring Boot入门(2)使用MySQL数据库

介绍   本文将介绍如何在Spring项目中连接、处理MySQL数据库。   该项目使用Spring Data JPA和Hibernate来连接、处理MySQL数据库,当然,这仅仅是其中一种方式,你也可以使用Spring JDBC或者MyBatis.   Spring Data JPA是Spring Data的一个子项目,主要用于简化数据访问层的实现,使用Spring Data JPA可...

aix26249的博客 92

实战复盘:一次绕过WAF的EDUSRC SQL注入漏洞挖掘

本文详细复盘了一次针对教育行业网站的SQL注入漏洞挖掘实战。通过手动信息收集发现可疑点,并利用‘+’号替换空格等技巧,成功绕过WAF(Web应用防火墙)的拦截。文章逐步演示了从判断注入点到手工获取数据结构、最终解密进入后台的完整过程,并总结了手工测试的优势及高级绕过思路,强调了在EDUSRC等授权范围内进行安全测试的重要性。

weixin_28622215的博客 191

浅谈天线 - - - GNSS/BT/4G/2.4G

全球定位导航系统,最成熟的就是美利坚,我大中华,俄罗斯,还有就是欧洲的一个(太次不谈)所以我们在项目调试的时候,小尺寸的陶瓷天线上一般兼容2个频段,体积大一点的可以兼容三个频段,采用组合的形式 GPS+BD GPS+GLONASS GLONASS+BD 或者是单频段的定位天线陶瓷PATC陶瓷片:陶瓷片面积越大,介电常数越大,其共振频率越高,接收效果越高,这就是为什么都推荐使用大一点的陶瓷天线的原因银层:陶瓷天线表面的银层可以影响天线的共振频率,理想的GNSS陶瓷片频点准确落在1575.42MH

BLACKHOLE6的博客 1万+

hibernate mysql 视图查询_Springboot+hibernate简单的增删改查

1、创建好项目之后在配置端口号(也可以不用配置,默认端口8080)#serverserver.port=8080server.tomcat.uri-encoding=utf-82、配置mysql#MySQLspring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.datasource.url=jdbc:mysql://local...

weixin_28222493的博客 433

100天精通Python(数据分析篇)——第53天:初识pandas模块_基础介绍

一、初始pandas 1. 什么是pandas? 2. 为什么要学习pandas? 3. pandas的优势 4. 下载安装pandas 二、Pandas的数据类型 1. Series 2. DataFrame

努力让自己发光,对的人才能迎着光而来 17万+

SpringBoot集成JPA

1、导入jar包 &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.springframework.boot&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;spring-boot-starter-data-jpa&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &a

NignSah的博客 254

Python爬虫实战:利用Playwright与异步技术高效抓取链家十万级二手房数据

在开始编写代码之前,我们首先需要为项目选择合适的技术栈。1. 传统方案:Requests + BeautifulSoup优点: 简单、轻量、学习成本低。直接发送HTTP请求获取HTML,然后解析。缺点: 对于大量由JavaScript动态渲染的内容无能为力。现代网站(包括链家)大量使用JS来加载数据和实现交互,简单的HTTP请求无法获取到完整的页面内容。此外,容易被基于IP或请求头特征的反爬机制拦截。2. 进阶方案:Selenium优点。

2201_76125261的博客 891

基于PUMA实现DOA估计-附Matlab代码

具体而言,PUMA算法将接收的信号分别在时域和频域上进行处理,并结合平稳合成(SS)和平稳子空间(SSP)方法,以提高估计精度。该算法将传统的基于协方差矩阵的最大似然(ML)和最小二乘(LS)方法扩展到了非均匀线性阵列(ULA)上,并通过对信号分离和DOA估计的优化,达到了高精度和高分辨率的效果。方位角(DOA)估计是信号处理中的一个重要问题,它的目的是确定从多个传感器接收到的信号的方向。本文将介绍如何使用基于PUMA的方位角估计算法来实现DOA估计,并附有相应的Matlab代码实现。

Byte_O_O的博客 497

boot spring 怎么执行hql_Springboot+hibernate实现简单的增删改查示例

1、创建好项目之后在配置端口号(也可以不用配置,默认端口8080)#serverserver.port=8080server.tomcat.uri-encoding=utf-82、配置mysql#MySQLspring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.datasource.url=jdbc:mysql://local...

weixin_39736007的博客 618

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

hibernate pom mysql_SpringBoot(2) JPA-Hibernate

1)pom.xml添加MySQL,spring-data-jpa依赖 mysql mysql-connector-java org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa2)在application.properties文件中配置MySQL连接配置文件###########################################...

weixin_39582737的博客 190

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

boot spring 怎么执行hql_【实战】spring boot hibernate druid mysql项目搭建教程[附源码]...

相关资源下载我搞Java也是半吊子水平,对spring全家桶也不是非常熟悉,根据网上的教程和自己的一些经验搭建的项目框架。项目环境:jdk版本:1.8.0_171,mysql版本:5.7.17,spring boot:2.1.1.RELEASE,开发工具:idea。Hibernate与JPA本篇文章中的web项目选用Hibernate作为持久层框架。在Spring Boot中,我们需要了解另一个概...

weixin_39610956的博客 235

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

springboot mysql resp_Spring Boot 使用MySQL数据库

介绍本文将介绍如何在Spring项目中连接、处理MySQL数据库。该项目使用Spring Data JPA和Hibernate来连接、处理MySQL数据库,当然,这仅仅是其中一种方式,你也可以使用Spring JDBC或者MyBatis.Spring Data JPA是Spring Data的一个子项目,主要用于简化数据访问层的实现,使用Spring Data JPA可以轻松实现增删改查、分页、排...

weixin_39526238的博客 147

SpringBoot+Hibernate+Mysql实践

主要内容 概念简介 配置 代码实现 常见问题 - 概念简介 JPA Java Persistence API,Java持久层API,所谓持久层,个人浅显的理解就是和数据持久化存储相关的一层。 Hibernate 详细的解释可以看下百度百科,个人理解就是在JDBC上封装的一层,能够便利的进行数据库的操作,提供了很多的接口。参照这个博主文章。https://blog.csdn.n...

。 1万+

【Spring Boot】Spring Boot MVC Security Example | 网页安全验证

文章目录演示工具版本项目结构Maven使用 Thymeleaf 模板引擎使用静态内容使用 JS 和 CSS 文件使用自定义 favicon使用 application.properties 配置数据库MySQL 表创建语句Spring Boot MVC 配置Spring Boot Security 配置自定义登录和注销页面自定义拒绝访问异常情况下的403错误页面创建 DAO创建 Service创建 Controller运行应用程序1. 使用Eclipse2. 使用Maven命令3. 使用可执行的JAR参考文

猫巳的博客 1102

SpringBoot入门系列:第五篇 JPA mysql

一,准备工作,建立spring-boot-sample-mysql工程 1、http://start.spring.io/      A、Artifact中输入spring-boot-sample-mysql      B、勾选Web下的web      C、勾选SQL下的JPA MYSQL 2、Eclips中导入工程spring-boot-sample-mysql

lxhjh的专栏 1万+

从零学springboot——spring boot快速集成hibernate

导入数据库连接依赖及jpa依赖 &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;mysql&lt;/groupId&gt; &lt;artifactId&gt;mysql-connector-java&lt;/artifactId&gt; &lt;/dependency&gt; &lt;dependency&gt; &lt;groupId

mazhen1991的博客 2999

SpringBoot中连接MYSQL数据库,并使用JPA进行数据库的相关操作

今天给大家介绍一下如何SpringBoot中连接Mysql数据库,并使用JPA进行数据库的相关操作。 想学习分布式、微服务、JVM、多线程、架构、java、python的童鞋,千万不要扫码,否则后果自负~ 步骤一:在pom.xml文件中添加MYSQl和JPA的相关Jar包依赖,具体添加位置在dependencies中,具体添加的内容如下所示。 <!--数据库相关配置-->...

林老师带你学编程 3万+
上一篇: springboot+gradle搭建web服务器——数据访问
下一篇: node.js入门(二)
一杯清泉
博客等级 码龄11年 314粉丝 210原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值