链接：https://blog.csdn.net/weixin_45821811/article/details/115678015
我们将一块语法规则称为 产生式，使用 “Left → Right” 表示任意产生式，用 “Left => Right” 表示产生式的推导过程，比如对于产生式：
自顶而下一般采用递归下降方式处理，称为 LL(k)，第一个 L 是指从左到右分析，第二个 L 指从左开始推导，k 是指超前查看的数量，如果实现了回溯功能，k 就是无限大的，所以带有回溯功能的 LL(k) 几乎是最强大的。LL 系列一般分为 LL(0)、LL(1)、LL(k)、LL(∞)。
在上一篇博客中提到MyBatis是如何实现代理类MapperProxy，并抛出了一个问题——是怎么执行一个具体的sql语句的，在文末中提到了MapperMethod的execute采用命令模式来判断是何种sql语句，并将具体语句的执行交由SqlSession处理。所以此篇博客正是要讲到SqlSession。 在SqlSession接口中包含了所有可能执行的sql语句在这里不一一列举，请参考org.apache.ibatis.session.SqlSession源码。DefaultSqlSession
条件构造器QueryWrapper常用方法 条件构造器QueryWrapper用于封装where语句。 /** *附加条件构造器QueryWrapper常用方法 ---这几个肯定够用了 */ wrapper.eq("数据库字段名", "条件值"); //相当于where条件 wrapper.between("数据库字段名", "区间一", "区间二");//相当于范围内使用的between wrapper.like("数据库字段名", "模糊查询的字符"); //模糊查
一、引言 那么那么那么今天来说下MP中强大的条件查询功能。 本章是基于上个案例来讲的：MyBaits-Plus 快速入门案例 二、具体操作 首先来说说基本的查询吧，根据主键或者简单的查询条件进行查询。 /** * 通过单个ID主键进行查询 */ @Test public void selectById() { User user = userMapper.selectById
后台： /// /// 生成分类下拉-列表框,选中指定的项 /// /// <param name="html"></param> /// <param name="selectedValue"></param> /// <returns></returns> public static MvcHtmlString SelectList_Category(this Htm
在asp.net mvc的强类型视图（strongly typed view）下拉列表，在Controller中设定的选择项在View上选中失效了。 下面是我的代码 AllUnSendMail [AcceptVerbs(HttpVerbs.Post)] public ActionResult AllUnSendMail(FormCollection collection) { int sysId = Convert.ToInt32(collection["ddlSysid
链接：https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/pulls/215/files
MyBatis Plus 是国内人员开发的 MyBatis 增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。
项目开始生成，界面右下角回弹出一个小方框，点击Enable Autop-Import ，idea 会自动下载jar包，时间比较长 （5分钟左右）
gomonkey 是 golang 的一款打桩框架，目标是让用户在单元测试中低成本的完成打桩，从而将精力聚焦于业务功能的开发。
条件查询（Condition Query）是一种在数据库查询中根据特定条件筛选数据的方法。在编程中，我们经常需要根据一些特定的条件来查询数据库中的记录。MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具，它提供了许多便捷的功能，包括条件查询。
当我们需要对单表的CURD做复杂条件处理的时候我们就需要借助Wrapper接口来处理，也就是通过条件构造器来处理。
在很多系统中都有选择联系人的需求，市面上也没什么好的参照，产品经理看企业微信的选人挺好用的，就说参照这个做一个吧。。。
上篇我们简单介绍了MybatisPlus的方便之处，这篇来深入了解MybatisPlus的其他功能。
我们查询一百万多条后耗时为33457.8317 ms，大约30来秒，这是没有加索引的情况下
灵机一动 反手写个类型处理器吧 JSONTypeHandler 然后再把类型处理器在Data的实体类当中映射出来
重回 “手写 SQL 编辑器” 系列。之前几期介绍了 词法、文法、语法的解析，以及回溯功能的实现，这次介绍如何生成语法树。
我们可以发现传统的MyBatis存在很致命的问题，每个实体表对应一个实体类，对应一个Mapper.java接口，对应一个Mapper.xml配置文件每个Mapper.java接口都有重复的crud方法，每一个Mapper.xml都有重复的crud的sql配置。如果想解决这个问题，唯一的办法就是使用MyBatis-Plus。
第一步，将UserMapper继承BaseMapper，将拥有了BaseMapper中的所有方法：
1.在 mybatis 中，模糊查询可以有以下方式 （1）.第一种，直接将封装好的条件传给 sql 语句 <select id="findByName" parameterType="string" resultType="User"> select * from t_user where name like #{name} </select> 代码 @Test public void testFindLike() throws IOException{ SqlSe
今日主题:mybatis-plus学习（三） 简介 今天来看看mybatis-plus的条件构造器，这个东西是非常好用啊，不用写sql语句就完成了sql查询等其他操作，nb-plus 环境 springboot mybatis-plus 3.x 实现过程 1、它可以实现很多复杂的查询 根据条件查询 @Autowired(required = false) private UserMapper userMapper; @Autowired private IUserService
在Java 8中，Stream API为开发者提供了一种高效且声明性的方式来处理数据集合，在实际开发中也是经常使用。其中，Collectors类提供了丰富的收集器（Collector）用于完成各种终端操作，如分组（groupingBy）、求和（summingInt）等。本文将详细介绍如何使用Stream API进行分组求和，并探讨如何处理BigDecimal类型的数值以及如何在分组求和后进行排序。
但是第二个分页的 demo 没有，在上一家公司匆匆解决后，没有写入自己的 GitHub，有点可惜...
软件应用技术架构中DAO层最常见的选型组件为MyBatis，熟悉MyBatis的朋友都清楚，曾几何时MyBatis是多么的风光，使用XML文件解决了复杂的数据库访问的难题。时至今日，曾经的屠龙者终成恶龙，以XML文件为基础的数据库访问技术变得臃肿、复杂，维护难度直线上升。
原以为js中即便是学到了map可实际上也不会用到map，可我今天就遇到一个el-table分页查询，然后需要勾选表格内容，切换页码后回显勾选项的需求。 一开始想的是，把所有已勾选的数据用list来维护，可稍微一思索就发现这样实际执行起来还是有缺陷的，比如用于来回切换页码等场景稍微一复杂就容易乱套。还是应该记录每一条数据的信息，用户点击勾选的时候，用当前的勾选情况去跟已勾选的数据做一个比对。如果已记录的数据里存在当前列表中的勾选项，同时本次属于勾选状态，则不做处理。如果处于未勾选状态，则从用于记录的总数据中删除该选项。如果总得记录结果没有改数据，同时该数据本次是勾选状态，则把新数据添加进去。 用map是最好的了，于是就实战一下，试试手~
目录 前言 单个参数 多个参数 使用索引【不推荐】 使用@Param 使用Map POJO【推荐】 List传参 数组传参 总结 前言 前几天恰好面试一个应届生，问了一个很简单的问题：你了解过Mybatis中有几种传参方式吗？ 没想到其他问题回答的很好，唯独这个问题一知半解，勉强回答了其中两种方式。 于是这篇文章就来说一说Mybatis传参的几种常见方式，给正在面试或者准备面试的朋友巩固一下。 单个参数 单个参数的传参比较简单，可以是任意形式的，比如#{a}、#{b}或者#{param1}，但是为了开发规范
被@PostConstruct注解的方法，只会在服务器初始化的时候执行一次，也可以用于把spring容器中的bean置换出来成静态变量
在MyBatis中，查询结果通常是将数据库查询结果映射到Java对象中，可以使用resultMap元素来定义查询结果映射规则。例如：
比如一个org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession#selectList(java.lang.String, java.lang.Object, org.apache.ibatis.session.RowBounds)
mybatis相信都不陌生，目前互联网公司大部分都使用mybatis作为持久层框架，无他，因为可以直接在xml文件中编写SQL语句操作数据库，灵活。但是我们在使用的时候，也会发现有很多增删改查的SQL是每个表都会有的基本操作，如果每个表都写一套增删改查的SQL显然是非常耗时耗力的。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数 据库也无此记录，我们没有将这次查询的 null 写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次 请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
1.数据脏读复现 事务A 事务B 开启事务，设置事务隔离级别为读未提交 查到5条记录 开启事务，插入一条记录id=6 ，事务并未提交 继续查询，查到6条记录（脏数据） 事务回滚 继续查询，查到5条记录 这样在事务A中就出现了脏读数据 2.事务脏读解决： 设置事务隔离为读已提交 事务A 事务B 开启事务，设置事务隔离级别为读已提交 查到5条记录 开启事务，插入一条记录id=6 ，事务并未提交 继续查询，依然查到5条记录（没有读到脏数据） 事务提交 继续查询，依然查到6
在上面的代码中，select元素用于定义查询语句，其中id属性表示查询语句的唯一标识符，parameterType属性表示参数类型，resultType属性表示结果类型。查询语句的具体内容在select元素的文本节点中定义。
1.mybatis中查询方式有3种 //查询单个值 @Test public void testFindOne()throws IOException{ SqlSession session = MybatisUtil.getSqlSession(); User user = (User)session.selectOne("cn.sxt.vo.UserMapper.findOne", 1); System.out.println(user);
mybatis学习笔记之基础框架（2） mybatis是一个持久层的框架，是apache下的顶级项目。 mybatis让程序将主要精力放在sql上，通过mybatis提供的映射方式，自由灵活生成满足sql语句 mybatis可将向prparedStatement中的输入参数自动进行输入映射，将查询结果集灵活映射成java对象。（输出映射） SqlMapConfig.xml(是mybatis的全局配置文件，名称不固定) 配置了数据源/事务等mybatis运行环境 配置映射文件（配置sql语句） mapper.xml（映射文件）/mapper.xml/mapper.xml SqlSessionFactory(会话工厂) 作用：创建SqlSesion SqlSession（会话，是一个接口，面向用户程序员的接口） 作用：操作数据库（发出sql增删改查） Executor（执行器，是一个接口（基本执行器/缓存执行器）） 作用：SqlSes内部通过执行器操作数据库
这时候就可以找寻SelectList方法了 我们这里用的是第一个，只传了一个Statement，分析得实际上是最后一个
列表的结果需要关联查询，数据字典的数据也需要展示对应的文本内容而不是值，除了定义VO的方式，我们也可以使用扩展实体类的方式
接着之前的文章《浅谈基于JDBC实现虚拟专用数据库（VPD）》的内容，今天我们重点来说一下SQL解析的问题。
关键就是controller的代码，需要将整个DO对象传入到条件参数类中，MybatisPlus会根据对应的属性进行查询，如果属性值为空则不查询此字段。
首先执行method.convertArgsToSqlCommandParam获取传参。
Mybatis Plus为我们提供了如下的一些条件构造器，我们可以利用它们实现查询条件、删除条件、更新条件的构造。
Author: bakari Date: 2012.7.30 排序算法有很多种，每一种在不同的情况下都占有一席之地。关于排序算法我分“经典排序之”系列分别述之。本篇为选择排序。 这个算法没甚么好说的。看代码： 1 /******************************************************************* 2 * Author: bakari Date:2012.7.30 3 * 简单的选择排序( < ) 4 * 算法重点：找到一个序列中最
一、ClickHouse简介 1、基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。 2、数据分析能力 OLAP场景特征 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列
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