Spring-Mybatis 2.0
前言:
第一点:过于依赖代码生成器或AI,导致基于mybaits的CRUD通通忘了,所以为了找回遗忘的记忆,有了该系列内容。
第二点:通过实践而发现真理,又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识,又从理性认识而能动地指导革命实践,改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识,这种形式,循环往复以至无穷,而实践和认识之每一循环的内容,都比较地进到了高一级的程度。
正片:
基于springBoot——maven项目
第一步:安装依赖
第一个依赖:对应数据库驱动——Mysql-Driver
第二个依赖:JDBC框架——本系列采用Mybaits
pop.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.4.1</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>org.example</groupId><artifactId>mybatis</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>mybatis</name><description>mybatis</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>17</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>3.0.4</version></dependency><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter-test</artifactId><version>3.0.4</version><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>
第二步:启动项目
理论结果——产生报错
实践结果——产生报错即为成功
第三步:添加数据库配置
第一步:在Resource文件下创建启动配置文件——application.yaml
第二步:根据自身内容添加数据库
spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver #数据库驱动路径url: jdbc:mysql://localhost:3306/steel #数据库表路径username: root #数据库登录账号password: 123456 #数据库登录密码server:port: 8084 #springBoot内置服务器自定义端口
第三步:运行
理论结果:无报错
实践验证:无报错
第四步:这是作者曾经常用的CRUD模板
第一步:添加实体类——对应数据库表
实体类:
为了更好使用,添加lombok框架——在pop.xml文件中的<dependencies></dependencies>标签内添加以下代码
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><scope>annotationProcessor</scope></dependency>
@Data
public class entity {int id;String username;String password;
}
注意:实体类中的变量名需要严格对应数据库表名!
实践认知:会尝试不必要的报错(可尝试)
第二步:添加Mapper(注解式写法)
第三步:增加XML文件 OR添加对应注解
@Mapper
public interface UserMapper {/*查询ID返回全部内容*/@Select("SELECT id,username,password form user_test where id =#{id}")List<entity> userByAll(int id);/*单独查询*/@Select("SELECT id,username,password form user_test where id =#{id}")entity userById(int id);
}
到了第四步,剩下的我们可以不做了,因为从第四步开始就是处理数据了
现在可以直接调用方法打印数据
1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'form steel.user_test' at line 1
报错了,是最基础的SQL报错!
问题找到了,如果你不经常写from,这个会因为form写起来顺手,写错。。。。。
@Mapper
public interface UserMapper {/*查询ID返回全部内容*/@Select("SELECT id,username,password from user_test where id =#{id}")List<entity> userByAll(Long[] id);/*单独查询*/@Select("SELECT id,username,password from user_test where id =#{id}")entity userById(int id);
}
相关文章:

Spring-Mybatis 2.0
前言: 第一点:过于依赖代码生成器或AI,导致基于mybaits的CRUD通通忘了,所以为了找回遗忘的记忆,有了该系列内容。 第二点:通过实践而发现真理,又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能…...

Linux 的历史与发展:从诞生到未来
Linux 的历史与发展:从诞生到未来 1. 起源之前:操作系统的历史背景 在 Linux 问世之前,操作系统的发展经历了多个重要阶段,这些阶段为 Linux 的诞生奠定了基础: 1940-1950 年代:计算机初期 早期计算机如 [[…...
SQL Server实现将分组的其他字段数据拼接成一条数据
在 SQL Server 中,可以使用 STRING_AGG 函数(SQL Server 2017 及更高版本支持)将分组的其他字段数据拼接成一条数据。以下是示例代码: 假设有一个表 Orders,结构如下: OrderIDCustomerIDProduct1C001Appl…...
学习笔记 --C#基础其他知识点(同步和异步)
C#中的同步和异步《一》 以下理解借鉴博客:借鉴博客地址1 异步编程(Asynchronous) 允许任务在后台执行,而不会阻塞调用线程。C#使用async和await关键字 async Task AsynchronousMethod() {// 等待异步操作完成await Task.Dela…...

一维、线性卡尔曼滤波的例程(MATLAB)
这段 MATLAB 代码实现了一维线性卡尔曼滤波器的基本功能,用于估计在存在噪声的情况下目标状态的真实值 文章目录 一维线性卡尔曼滤波代码运行代码介绍1. **初始化部分**2. **数据生成**3. **卡尔曼滤波器实现**4. **结果可视化**5. **统计输出**源代码总结一维线性卡尔曼滤波 …...

极品飞车6的游戏手柄设置
极品飞车,既可以用键盘来控制车辆的前进、后退、左转、右转、加速与减速,也可以使用游戏手柄来操作车辆的运行。需要注意的是,极品飞车虽然支持手柄,但是仅支持常见的北通、罗技还有部分Xbox系列的手柄,至于其他的PS4手…...
FreeRTOS Lwip Socket APi TCP Server 1对多
源文件 /********************************************************************************* file lwip_tcp_driver.cpp* brief TCP Server implementation using LwIP******************************************************************************* at…...

逆袭之路(11)——python网络爬虫:原理、应用、风险与应对策略
困厄铸剑心,逆袭展锋芒。 寒苦凝壮志,腾跃绘华章。 我要逆袭。 目录 一、引言 二、网络爬虫的基本原理 (一)网络请求与响应 (二)网页解析 (三)爬行策略 三、网络爬虫的应用领…...

KOI技术-事件驱动编程(Sping后端)
1 “你日渐平庸,甘于平庸,将继续平庸。”——《以自己喜欢的方式过一生》 2. “总是有人要赢的,那为什么不能是我呢?”——科比布莱恩特 3. “你那么憎恨那些人,和他们斗了那么久,最终却要变得和他们一样,…...

LVS 负载均衡原理 | 配置示例
注:本文为 “ LVS 负载均衡原理 | 配置” 相关文章合辑。 部分内容已过时,可以看看原理实现。 未整理去重。 使用 LVS 实现负载均衡原理及安装配置详解 posted on 2017-02-12 14:35 肖邦 linux 负载均衡集群是 load balance 集群的简写,翻…...
Hive分区再分桶表
在Hive中,数据通常是根据分区(partition)来组织的,但是对于大数据集,单层分区可能不够用,因此可以进一步细分为桶(bucket)。桶可以用于提供额外的并行处理和优化查询性能。在这种情况…...

从 Coding (Jenkinsfile) 到 Docker:全流程自动化部署 Spring Boot 实战指南(简化篇)
前言 本文记录使用 Coding (以 Jenkinsfile 为核心) 和 Docker 部署 Springboot 项目的过程,分享设置细节和一些注意问题。 1. 配置服务器环境 在实施此过程前,确保服务器已配置好 Docker、MySQL 和 Redis,可参考下列链接进行操作࿱…...
Linux官文转载-- Linux 内核代码风格
Warning 此文件的目的是为让中文读者更容易阅读和理解,而不是作为一个分支。 因此, 如果您对此文件有任何意见或更新,请先尝试更新原始英文文件。 这是一个简短的文档,描述了 linux 内核的首选代码风格。代码风格是因人而异的&a…...

Qt监控系统放大招/历经十几年迭代完善/多屏幕辅屏预览/多层级设备树/网络登录和回放
一、前言说明 近期对视频监控系统做了比较大的更新升级,主要就是三点,第一点就是增加了辅屏预览,这个也是好多个客户需要的功能,海康的iVMS-4200客户端就有这个功能,方便在多个屏幕打开不同的视频进行查看,…...

【贪心算法】贪心算法七
贪心算法七 1.整数替换2.俄罗斯套娃信封问题3.可被三整除的最大和4.距离相等的条形码5.重构字符串 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖 你的支持是对我最大的鼓励,我们一起努力吧!😃…...
LangChain教程 - 表达式语言 (LCEL) -构建智能链
系列文章索引 LangChain教程 - 系列文章 LangChain提供了一种灵活且强大的表达式语言 (LangChain Expression Language, LCEL),用于创建复杂的逻辑链。通过将不同的可运行对象组合起来,LCEL可以实现顺序链、嵌套链、并行链、路由以及动态构建等高级功能…...

使用Locust对Redis进行负载测试
1.安装环境 安装redis brew install redis 开启redis服务 brew services start redis 停止redis服务 brew services stop redis 安装Python库 pip install locust redis 2.编写脚本 loadTest.py # codingutf-8 import json import random import time import redis …...
HIVE数据仓库分层
1:为什么要分层 大多数情况下,我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的。在不知不觉的情况下,我们可能会做出一套表依赖结构混乱,甚至出现循环依赖的数据体系。 我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系…...
数据结构与算法之动态规划: LeetCode 2407. 最长递增子序列 II (Ts版)
最长递增子序列 II https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence-ii/description/ 描述 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k找到 nums 中满足以下要求的最长子序列: 子序列 严格递增子序列中相邻元素的差值 不超过 k请你返回满足上述要求的 最…...
电子电气架构 --- 什么是自动驾驶技术中的域控制单元(DCU)?
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 所谓鸡汤,要么蛊惑你认命,要么怂恿你拼命,但都是回避问题的根源,以现象替代逻辑,以情绪代替思考,把消极接受现实的懦弱,伪装成乐观面对不幸的…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

2025盘古石杯决赛【手机取证】
前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来,实在找不到,希望有大佬教一下我。 还有就会议时间,我感觉不是图片时间,因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用
1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》
👨🎓 模式名称:装饰器模式(Decorator Pattern) 👦 小明最近上线了校园奶茶配送功能,业务火爆,大家都在加料: 有的同学要加波霸 🟤,有的要加椰果…...

解析奥地利 XARION激光超声检测系统:无膜光学麦克风 + 无耦合剂的技术协同优势及多元应用
在工业制造领域,无损检测(NDT)的精度与效率直接影响产品质量与生产安全。奥地利 XARION开发的激光超声精密检测系统,以非接触式光学麦克风技术为核心,打破传统检测瓶颈,为半导体、航空航天、汽车制造等行业提供了高灵敏…...

恶补电源:1.电桥
一、元器件的选择 搜索并选择电桥,再multisim中选择FWB,就有各种型号的电桥: 电桥是用来干嘛的呢? 它是一个由四个二极管搭成的“桥梁”形状的电路,用来把交流电(AC)变成直流电(DC)。…...
Spring Boot + MyBatis 集成支付宝支付流程
Spring Boot MyBatis 集成支付宝支付流程 核心流程 商户系统生成订单调用支付宝创建预支付订单用户跳转支付宝完成支付支付宝异步通知支付结果商户处理支付结果更新订单状态支付宝同步跳转回商户页面 代码实现示例(电脑网站支付) 1. 添加依赖 <!…...
Monorepo架构: Nx Cloud 扩展能力与缓存加速
借助 Nx Cloud 实现项目协同与加速构建 1 ) 缓存工作原理分析 在了解了本地缓存和远程缓存之后,我们来探究缓存是如何工作的。以计算文件的哈希串为例,若后续运行任务时文件哈希串未变,系统会直接使用对应的输出和制品文件。 2 …...
OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅?
软OpenGL(Software OpenGL)或者软渲染指完全通过CPU模拟实现的OpenGL渲染方式(包括几何处理、光栅化、着色等),不依赖GPU硬件加速。这种模式通常性能较低,但兼容性极强,常用于不支持硬件加速…...

机器学习复习3--模型评估
误差与过拟合 我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异称为:误差(error)。 误差定义: ①在训练集上的误差称为训练误差(training error)或经验误差(empirical error&#x…...