mysql查询出来的多条两个字段的数据，怎么全封装到一个map中去

如果需要将多条两个字段的数据封装到一个Map中去，可以使用MyBatis的Map类型的返回值。具体实现方法如下：

1. 在Mapper.xml文件中定义一个resultMap，指定返回类型为Map，并在其中定义一个collection。

<resultMap id="mapResult" type="java.util.HashMap">
  <id column="id" property="id" />
  <result column="field1" property="key"/>
  <result column="field2" property="value"/>
</resultMap>

2. 在SQL语句中使用该resultMap，并指定查询的字段。

<select id="queryMap" resultMap="mapResult">
  select id, field1, field2 from my_table
</select>

这样，在查询结果中，所有的数据将会被封装到一个HashMap中，其中每个元素的key为field1的值，value为field2的值。如果有重复的key，后面的value会覆盖前面的value。

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mysql查询出来的多条两个字段的数据，用resultMap怎么封装成map类型数据

如果查询出来的是多条两个字段的数据，我们可以使用MyBatis的collection来封装成Map类型数据。具体实现方法如下：

1. 在Mapper.xml文件中定义一个resultMap，指定返回类型为Map，并在其中定义一个collection。

<resultMap id="mapResult" type="java.util.Map">
  <id column="id" property="id" />
  <result column="field1" property="key"/>
  <collection property="value" ofType="java.lang.String">
    <result column="field2"/>
  </collection>
</resultMap>

2. 在SQL语句中使用该resultMap，并指定查询的字段。

<select id="queryMap" resultMap="mapResult">
  select id, field1, field2 from my_table
</select>

这样，在查询结果中，每一个id对应一个Map对象，其中field1对应Map的key，field2对应Map的value。如果有多个value，那么会被封装成一个List对象作为Map的value。

用springboot写一个协同过滤推荐接口，全部写在接口里， 接口使用mysql数据源

好的，下面是一个简单的协同过滤推荐接口的实现，使用Spring Boot和MySQL数据源：

首先，我们需要定义一个RecommendationController类来处理HTTP请求，并实现协同过滤算法：

@RestController
@RequestMapping("/recommendation")
public class RecommendationController {

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @GetMapping("/{userId}")
    public List<Integer> recommend(@PathVariable("userId") int userId) throws SQLException {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();

        // 获取用户评分数据
        Map<Integer, Map<Integer, Double>> userRatings = getUserRatings(userId);

        // 计算相似度
        Map<Integer, Double> similarityScores = new HashMap<>();
        for (int otherUserId : userRatings.keySet()) {
            if (otherUserId == userId) continue;
            double similarity = calculateSimilarity(userRatings.get(userId), userRatings.get(otherUserId));
            similarityScores.put(otherUserId, similarity);
        }

        // 获取推荐结果
        for (int itemId : getUnratedItems(userId)) {
            double score = 0;
            double totalSimilarity = 0;
            for (int otherUserId : userRatings.keySet()) {
                if (otherUserId == userId) continue;
                Map<Integer, Double> otherUserRatings = userRatings.get(otherUserId);
                if (otherUserRatings.containsKey(itemId)) {
                    double similarity = similarityScores.get(otherUserId);
                    score += similarity * otherUserRatings.get(itemId);
                    totalSimilarity += similarity;
                }
            }
            if (totalSimilarity > 0) {
                result.add(itemId);
            }
        }

        return result;
    }

    private Map<Integer, Map<Integer, Double>> getUserRatings(int userId) throws SQLException {
        Map<Integer, Map<Integer, Double>> result = new HashMap<>();
        try (Connection conn = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT item_id, rating FROM ratings WHERE user_id = ?")) {
            stmt.setInt(1, userId);
            try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
                while (rs.next()) {
                    int itemId = rs.getInt("item_id");
                    double rating = rs.getDouble("rating");
                    if (!result.containsKey(userId)) {
                        result.put(userId, new HashMap<>());
                    }
                    result.get(userId).put(itemId, rating);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private List<Integer> getUnratedItems(int userId) throws SQLException {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        try (Connection conn = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT DISTINCT item_id FROM ratings WHERE user_id <> ? AND item_id NOT IN (SELECT item_id FROM ratings WHERE user_id = ?)")) {
            stmt.setInt(1, userId);
            stmt.setInt(2, userId);
            try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
                while (rs.next()) {
                    int itemId = rs.getInt("item_id");
                    result.add(itemId);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private double calculateSimilarity(Map<Integer, Double> ratings1, Map<Integer, Double> ratings2) {
        double dotProduct = 0;
        double norm1 = 0;
        double norm2 = 0;
        for (int itemId : ratings1.keySet()) {
            if (ratings2.containsKey(itemId)) {
                dotProduct += ratings1.get(itemId) * ratings2.get(itemId);
            }
            norm1 += Math.pow(ratings1.get(itemId), 2);
        }
        for (int itemId : ratings2.keySet()) {
            norm2 += Math.pow(ratings2.get(itemId), 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }

}

上面的代码中，我们使用了Spring Boot的@RestController注解来标识RecommendationController类是一个处理HTTP请求的控制器。其中，@RequestMapping("/recommendation")注解表示这个控制器处理以/recommendation开头的请求。

在recommend()方法中，我们首先获取指定用户的评分数据，然后计算该用户与其他用户的相似度，并为每个未评分的物品计算一个推荐得分。最后，我们返回推荐得分最高的物品列表。

getUserRatings()方法用于从数据库中获取指定用户的评分数据。getUnratedItems()方法用于获取所有未评分的物品。calculateSimilarity()方法用于计算两个用户之间的相似度。

注意，上面的代码中我们使用了Spring Boot的自动装配特性来注入dataSource对象，以便于我们直接从数据库中获取数据。但是，在实际的应用中，我们应该将数据访问逻辑封装到DAO类中，以便于我们更好地管理数据访问逻辑。

最后，我们需要在application.properties文件中配置MySQL数据源：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/recommendation
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=

上面的配置表示使用localhost上的MySQL服务器，并连接到recommendation数据库。用户名和密码分别为root和空。

注意，在使用上面的配置之前，我们需要先创建recommendation数据库，并在其中创建ratings表，以存储用户评分数据。ratings表的结构如下：

CREATE TABLE ratings (
    user_id INT NOT NULL,
    item_id INT NOT NULL,
    rating DOUBLE NOT NULL,
    PRIMARY KEY (user_id, item_id)
);

上面的表结构表示ratings表包含三个字段：user_id、item_id和rating。其中，user_id和item_id字段用于标识评分记录的用户和物品，rating字段用于存储用户对物品的评分。PRIMARY KEY约束用于保证每个评分记录的唯一性。

现在，我们就可以启动应用程序，并访问http://localhost:8080/recommendation/{userId}来获取指定用户的推荐结果了。注意，上面的{userId}应该替换为实际的用户ID。