mybatis原理流程

时间: 2024-02-21 19:51:39 浏览: 21
MyBatis的原理流程如下: 1. 读取MyBatis的配置文件,包括数据源的配置、SQL语句的配置以及对象映射的配置等。 2. 创建SqlSessionFactory对象。SqlSessionFactory是MyBatis的核心对象,它是线程安全的,可以创建SqlSession对象。 3. 创建SqlSession对象。SqlSession是MyBatis的会话对象,它是用来执行SQL操作的,包括查询、插入、更新、删除等操作。SqlSession对象是非线程安全的,每个线程都应该独立创建一个SqlSession对象。 4. 获取Mapper接口。Mapper接口是用户定义的接口,它包含了SQL语句的映射方法。MyBatis会自动为Mapper接口生成代理对象。 5. 调用Mapper接口的方法。当调用Mapper接口的方法时,MyBatis会根据Mapper接口的方法名和参数类型来查找对应的SQL语句,并将参数传递给SQL语句执行。 6. 执行SQL语句。MyBatis会根据参数类型和SQL语句的配置来生成PreparedStatement对象,然后执行SQL语句。 7. 处理结果集。MyBatis会将查询结果封装成Java对象返回。 8. 关闭SqlSession对象。SqlSession对象使用完后需要关闭,以释放资源。 以上就是MyBatis的原理流程。MyBatis的优点是可以灵活地控制SQL语句的生成和执行,同时还提供了对象映射和缓存等功能,使得开发者可以更加方便地操作数据库。
相关问题

mybatis工作原理

Mybatis 是一款基于 Java 的 ORM(Object-Relational Mapping)框架,它可以帮助 Java 开发者将数据库操作转化为 Java 对象的操作。Mybatis 的工作原理主要分为三个部分,分别是: 1. 配置文件的解析:Mybatis 通过解析配置文件来获取数据库连接信息、SQL 语句信息和映射信息等。Mybatis 的配置文件包含两个部分,分别是全局配置文件和映射文件。 2. SQL 语句的执行:Mybatis 将 SQL 语句转换为 Java 对象的方法调用,具体流程如下: - 通过 SqlSessionFactoryBuilder 解析配置文件并创建 SqlSessionFactory 对象,SqlSessionFactory 对象是 Mybatis 的核心对象,它负责创建 SqlSession 对象。 - 通过 SqlSession 调用对应的 SQL 语句,SqlSession 是 Mybatis 的会话对象,它负责与数据库进行交互,并提供了一系列的方法来操作数据库。 3. 结果集的映射:Mybatis 将查询结果转化为 Java 对象,具体流程如下: - Mybatis 通过 ResultMap 将查询结果映射为 Java 对象。 - ResultMap 是一个映射规则,它定义了查询结果与 Java 对象之间的映射关系。 - Mybatis 通过 TypeHandler 将查询结果转换为 Java 对象的属性值,TypeHandler 是 Mybatis 的类型转换器,它将数据库中的数据类型转换为 Java 对象的属性类型。 通过以上三个步骤,Mybatis 将数据库操作转换为 Java 对象的操作,从而实现了 ORM 的功能。

mybatis-plus技术原理

MyBatis-Plus是MyBatis的一个增强工具包,它的原理在于简化MyBatis的开发流程和提高开发效率。MyBatis是一个持久层框架,它提供了ORM(Object-Relational Mapping)功能,可以将数据库的表映射成Java中的对象。而MyBatis-Plus则是在这个基础上,提供了一系列的便捷功能,让开发者能够更加快捷地进行数据访问操作。 MyBatis-Plus关键的技术原理在于使用代码自动生成器自动生成Mapper、Entity、Service等类,减少了手写代码的工作量和出现错误的概率。同时,MyBatis-Plus提供了很多实用的增强功能,比如分页查询、条件查询、随机查询、批量操作等,这些在开发过程中能够极大地提高开发效率。 在具体实现上,MyBatis-Plus使用了Java反射机制和MyBatis的注解功能,实现代码的自动生成,同时还使用了lombok等工具包,简化了实体的定义。MyBatis-Plus还通过对MyBatis的拓展,增加了一些新的特性,例如自动填充功能、逻辑删除功能等,这些都是MyBatis原生不具备的功能。 总的来说,MyBatis-Plus的技术原理在于简化MyBatis的开发流程,提高开发效率,通过自动生成器、注解、反射等技术手段实现了对MyBatis的增强扩展,为开发者提供了更加便捷、高效的数据访问方式。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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