MyBatis Dynamic SQL的发展紧密依托于MyBatis框架的演进。最初,MyBatis(原名iBATIS)提供了基于XML的映射文件来定义SQL语句。然而,随着业务逻辑的复杂化,静态的SQL映射逐渐难以满足灵活多变的需求。开发者开始寻求一种能够在运行时动态生成SQL的解决方案。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. SQLToken 3.SQL 改写 3.4.1 分页补充 3.1 TableToken 3.2 ItemsToken 3.3 OffsetToken 3.4 RowCountToken 3.5 OrderByToken 3.6 GeneratedKeyToken 4. SQL 生成 ---- 1. 概述 前置阅读:《SQL 解析(三)之查询SQL》 本文分享SQL 改写的源码实现。主要涉及两方面: SQL 改写:改写 SQL,
最近看到了一篇MyBatis的分页实现原理,文章里描述到使用ThreadLocal,其实想主要想看看ThreadLocal的巧妙使用,并且看一下分页是如何实现的。
Java程序员面对的最痛苦的事情之一就是在Java代码中嵌入SQL语句。这么来做通常是由于SQL语句需要动态来生成-否则可以将它们放到外部文件或者存储过程中。正如你已经看到的那样,MyBatis在它的XML映射特性中有一个强大的动态SQL生成方案。但有时在Java代码内部创建SQL语句也是必要的。此时,MyBatis有另外一个特性可以帮到你,在减少典型的加号,引号,新行,格式化问题和嵌入条件来处理多余的逗号或 AND 连接词之前。事实上,在Java代码中来动态生成SQL代码就是一场噩梦。例如:
在我们使用Spring的时候,有XML和Java两种配置方式。在使用SpringBoot时,已经推荐使用Java配置,基本不用xml配置了。使用Dynamic SQL就好比是使用Java的方式来操作MyBatis。Dynamic SQL是用于生成动态SQL语句的框架,提倡使用Java API的方式来实现SQL操作,支持复杂查询和多表查询。
核心源码就在sharding-jdbc-core模块的com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.rewrite目录下,包含两个文件SQLBuilder和SQLRewriteEngine;测试用例入口为SQLRewriteEngineTest,下面从SQLRewriteEngineTest中debug源码分析sharding-jdbc的重写是如何实现的:
业务背景是需要某单机程序需要把正在进行的任务导出,然后另一台电脑上单机继续运行,我这里选择的方案是同步SQL形式,并保证ID随机,多个数据库不会重复。
ORM框架可以减轻在开发中的一些负担,简单的单表的增删改查如果全部都写sql的话那么也会是一个工作量,因为不仅要面临写大量的sql语句, 还要处理jdbc结果集映射到实体的操作,这其中会面临写大量重复无用的代码,而且在结果集映射的过程中出错的可能性也很大,所以就出现了 很多ORM框架,例如Mybatis,Hibernate等,对于简单的单表的操作,这些框架提供了大量的API给我们使用,大大的减轻开发的负担,本文 就实现一个简单版的ORM框架,让大家理解ORM的实现思路。
很粗糙啊,有很多可以优化的地方,而且也不安全,但是临时用还是OK的,我这个是公司里面的单机软件,不联网。
上次发文说到了如何集成分页插件MyBatis插件原理分析,看完感觉自己better了,今天我们接着来聊mybatis插件的原理。
说起spring,想必每个开发人员都用过,spring是除了jdk之外java编程中最必不可少的基础框架,其优秀的编码方式和编程思想,值得每个技术人员学习和参考。spring给我们提供了很多扩展接口,方便我们开发过程中spring容器启动时或者启动结束做一些事情。此篇我们想要讲的是BeanPostProcessor接口的原理和使用方式。
今天给大家推荐一个不错的开源项目代码,作者利用反射机制实现了数据库的 ORM 框架。希望大家读了之后能够从中学习作者的思路和思想。再重复一遍,学习一下作者的思路和思想,是学习思想!也欢迎大家去 Git
在实际工作中,很进行列表查询的场景,我们往往都需要做两个步骤:1. 查询所需页数对应数据;2. 统计符合条件的数据总数;而这,又会导致我们必然至少要写2个sql进行操作。这无形中增加了我们的工作量,另外,当发生需要变动时,我们又需要同时改动这两个sql,否则必然导致结果的不一致。
前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题。随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题。几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间。故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式。一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅。
之前项目一直使用的是普元框架,最近公司项目搭建了新框架,主要是由公司的大佬搭建的,以springboot为基础。为了多学习点东西,我也模仿他搭了一套自己的框架,但是在完成分页功能的时候,确遇到了问题。
上文我们介绍Sharding-JDBC 分库分表(ShardingSphere 数据分片 ||链接:https://blog.csdn.net/weixin_38003389/article/details/90518112),我是用的是 java的配置方式,缺点就是有代码入侵性,其实我也完全可以用配置实现的。本文就给大家介绍一下 Sharding-JDBC 基于 配置进行读写分离。
这篇文章源于【死磕Sharding-jdbc】-----重写的遗留问题,相关sharding-jdbc源码如下:
mybatis的执行的大概过程:首先需要有sqlSessionFactroy,然后通过sqlSessionFactory拿到sqlSession,然后通过sqlSession调用getMapper拿到代理的接口,然后拿到代理的接口的信息mapperInterface,从而找到需要执行的具体的方法中的sql方法,,如果执行过,同时没有发生改变的话,则直接返回结果,否则会进行更新,同时如果执行过的话,会直接返回结果,此时会看到methodCache中有我们执行过的方法。
最近在项目中使用PageHelper分页工具+Mybatis实现分页查询逻辑,但是发现分页逻辑并没有生效,代码片段如下:
最近想使用mybatis实现分页功能,同时自定义分页查询语句,扩展pageHelper插件的分页功能,官网推荐的方式是通过引入pageHelper的maven依赖,进行配置,可以参考我之前这篇文章,这次想通过jar包形式引入,离线环境下整合分页功能。
摘要: com.github.pagehelper.PageHelper是一款好用的开源免费的Mybatis第三方物理分页插件
其实很多人对分库分表多少都有点恐惧,其实我也是,总觉得这玩意是运维干的、数据量上来了或者sql过于复杂、一些数据分片的中间件支持的也不是很友好、配置繁琐等多种问题。
设计模式专题(七)——建造者模式 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 建造者模式(Builder),又称生成器模式,是将一个复杂的对象的构建与它的表示进行分离,使得同样构建的过程可以获取不同的表示,即可以通过构建过程中输入的参数不同,获取不同的构建结果,但是构建出来的内容必须包含的元素一定会存在。 使用建造者模式,用户只需要输入建造类型,就可以获取所需要的结果,而不用关心具体的构造细节。这样做的好处在于,当实现某个内容,需要的操作步骤很多,就可以通过建造者模式来进行统筹控制,而不会遗漏、错误使
PageHelper是一款好用的开源免费的Mybatis第三方物理分页插件,其实我并不想加上好用两个字,但是为了表扬插件作者开源免费的崇高精神,我毫不犹豫的加上了好用一词作为赞美。
原文:https://my.oschina.net/zudajun/blog/745232
ORM模型在现在的项目开发中用的还是比较多的,他的好坏我们就不讨论了,已学习为主吧;
使用mybatis时用PageHelper进行分页,用到了PageInterceptor,借此了解下mybatis的interceptor。Mybatis的版本是3.4.6,MybatisHelper的版本是5.1.3。
简单来说就是攻击者在某个表单提交了可执行的JavaScript或者html 盗取信息或者攻击网站
Mybatis Mapper.xml 配置文件中 resultMap 节点的源码解析
我们所有操作都是走的orm,因为操作简单 直观明了 好维护,性能是低一些 但还没有多致命,真有并发需要优化了 用DB也不一定能解决问题。还是要了解orm每个方法的意思,不然你可能一不小心就会多出来很多很多sql,
个人遇到了一个需要互操作 Access 与 sqlite 的项目,其中涉及了诸多 join 和 relation。最重要的是数据的互相流动,这个项目使用了 pypyodbc 与 sqlobject,不免涉及了批量操作的问题。我将详细记录 sqlite 中的批量操作问题。
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
组合( Composite )模式就是把对象组合成树形结构,以表示“部分-整体”的层次结构,用户可以像处理一个简单对象一样来处理一个复杂对象,从而使得调用者无需了解复杂元素的内部结构。
对于我们而言选择ORM框架的目的,其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库,提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
毕业开始从事winfrm到今年转到 web ,在码农届已经足足混了快接近3年了,但是对安全方面的知识依旧薄弱,事实上是没机会接触相关开发……必须的各种借口。这几天把sql注入的相关知识整理了下,希望大家多多提意见。 (对于sql注入的攻防,我只用过简单拼接字符串的注入及参数化查询,可以说没什么好经验,为避免后知后觉的犯下大错,专门查看大量前辈们的心得,这方面的资料颇多,将其精简出自己觉得重要的,就成了该文) 下面的程序方案是采用 ASP.NET + MSSQL,其他技术在设置上会有少许不同。 示例程序下载:
本篇文章较为详细的介绍了 MyBatis 执行 SQL 的过程。该过程本身比较复杂,牵涉到的技术点比较多。包括但不限于 Mapper 接口代理类的生成、接口方法的解析、SQL 语句的解析、运行时参数的绑定、查询结果自动映射、延迟加载等。本文对所列举的技术点,以及部分未列举的技术点都做了较为详细的分析。全文篇幅很大,需要大家耐心阅读。下面来看一下本文的目录:
#{} 会对 sql 预编译处理,将#{} 替换为占位符,字符串会变为 'xxx'。${} 则是直接替换变量
最近业余时间比较充足1,想开发一个小系统。作为自己的技术积累 后端使用Spring+SpringMVC+Mybatis框架、前端使用Vue+iView作为基础开发一个前后端分离的SPA应用 目录 1、环境搭建 1.1 Maven+Nexus搭建后台构建环境 1.2 前台工程搭建 2、前端开发 2.1基于iView的组件封装 3、后端开发 3.1拦截器的使用 环境简介 由于是个人练习的小项目,因此开发环境设计也很简单。物理环境包括一台dbServer、一台配置服务器、一台应用服务器 服务器名称 服务器IP 操
在上一篇教程中,我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作,而日常开发中,往往会涉及到一些更复杂的查询语句,比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等,这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
通过前面几篇教程的预热,我们已经连接上数据库,创建好了数据表,填充好了数据,接下来,就是在 Laravel 应用中实现对数据库的增删改查了。
哈喽,小伙伴们好。我是狗哥,这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
fetchSql方法表示不进行查询而只是返回构建的SQL语句,并且不仅仅支持select,而是支持所有的CURD查询。
我从事人工智能工作近 20 年,应用的技术涵盖预测建模、知识工程和符号推理。AI 的巨大潜力一直感觉十分明显,但其广泛应用似乎总是还有几年才能到来。然而,以当前的生成式 AI(GenAI)技术作为体现,这一次感觉不同。
数据库操作类可以封装数据库连接和操作,使代码更易于维护和扩展。它们提供了一种组织代码的方法,将数据库相关的功能放在一个类中,以便于复用。
GORM 是一个在 Golang 中使用的 ORM 框架,它允许你使用链式调用的方式来构建 SQL 查询语句。GORM 提供了许多便捷的方法,使得数据库操作更加简单和高效。
在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储,但是在ClickHouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储,不使用String类型存储,因为在使用到日期时日期类型可以直接处理,String类型的日期数据还需要使用函数进行处理,执行效率低。例如:
因为没有建立索引,组合条件查询效率较低,而通过使用Phoenix,我们可以非常方便地创建二级索引。Phoenix中的索引,其实底层还是表现为HBase中的表结构。这些索引表专门用来加快查询速度。
推荐使用Windows搭建,因为idea搭建很麻烦,而且报错特别多,Windows是一键部署
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