SSM框架是指Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合,是一种流行的Java EE企业级应用开发架构。Spring负责整个系统的业务逻辑层,SpringMVC负责控制层,MyBatis则处理数据持久层。SSM整合后的开发流程简化了企业开发中组件的配置与管理,提高了开发效率和系统的维护性。 在本次提供的“SSM开发(二) spring与mybatis整合DEMO完整源码”中,可以预期到包含了多个关键组件和配置文件。源码中首先应该展示了如何配置Spring和MyBatis的基本整合,这包括了Spring的配置文件(通常名为applicationContext.xml),在其中定义了数据源、事务管理器以及SqlSessionFactory等关键组件。同时,还需要定义各个DAO接口所对应的MyBatis映射文件,以便将Java对象与数据库表结构对应起来。 接着,源码中会包含Spring MVC的相关配置,通常在名为spring-mvc.xml的配置文件中定义,这里会定义控制器(Controller)、视图解析器等组件,以完成请求与视图之间的映射关系。 为了实现SSM整合,MyBatis的配置文件是不可或缺的一部分。通常情况下,我们会通过MyBatis的XML配置文件定义SQL映射文件的位置,或者使用注解的方式来配置SQL语句。MyBatis的整合关键在于保证其配置与Spring的整合无缝对接,因此,集成Spring和MyBatis的配置文件中会使用到SqlSessionFactoryBean和DataSource等对象,这些都是为了在Spring管理的环境下创建和配置MyBatis的SqlSessionFactory。 另外,为了实现整个SSM框架的功能,源码中可能还会包括一些基础的Java类,如实体类(Entity)、数据访问对象(DAO)、服务层接口及实现类(Service)、控制器(Controller)等。通过这些类和接口,可以展示如何在控制器中处理HTTP请求,并通过服务层调用DAO层的数据库操作方法,最终将数据展示在前端页面上。 一个典型的SSM整合DEMO完整源码,将会覆盖从搭建开发环境、配置Spring和MyBatis整合、编写基础的Java类和接口、实现业务逻辑、构建前端视图等多个方面。学习和理解这些源码,对于掌握Java EE企业级应用开发的流程和技巧具有很大的帮助。 此外,源码中可能还包含了具体的数据库操作细节,比如如何在MyBatis中编写Mapper接口及相应的XML映射文件,如何使用Spring的事务管理,以及如何利用SpringMVC的注解来简化控制器的编写等。这些都是SSM框架整合中非常重要的知识点。 在学习源码的过程中,开发者应重点掌握如何通过Spring整合MyBatis,以及如何通过Spring MVC展示数据和处理用户请求。同时,深入理解每个组件在框架中的作用,以及它们之间的交互流程,这对于进行实际项目的开发具有重要的指导意义。 通过分析和学习这个SSM开发DEMO的完整源码,开发者不仅能够获得Spring、MyBatis和Spring MVC三者整合的实战经验,还能够加深对Java EE开发模式、面向切面编程、依赖注入等高级特性理解。这将有助于开发者在后续的学习和工作中更加高效地构建和维护企业级应用。













































































































































- 1


- 粉丝: 2877
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助


最新资源
- linux常用命令大全.md
- linux常用命令大全.md
- 以繁中官网卡表为基础的宝可梦卡牌图像识别数据库+图形化查询工具
- linux常用命令大全.md
- 深度学习MATLAB实现基于BiGRU-Transformer双向门控循环单元(BiGRU)结合Transformer编码器进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及部分示例代码)
- linux常用命令大全.md
- k8s集群部署(脚本版)
- 遥感技术基于CNN-GRU-Attention的高光谱数据分类预测:融合空间光谱特征与注意力机制的深度学习模型设计及应用了文档的核心内容
- linux常用命令大全.md
- 能源领域MATLAB实现基于CNN-GRU卷积门控循环单元(CNN-GRU)进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例(含模型描述及部分示例代码)
- 【多变量时序预测】MATLAB实现基于CPO-BP-MOPSO冠豪猪优化算法(CPO)结合反向传播神经网络(BP)和多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行多变量时序预测的详细项目实(含模型描述及部分示
- linux常用命令大全.md
- 《5种超炫纯CSS3动画按钮特效展示》
- linux常用命令大全.md
- SAP GUI 800-12 最新windows 64位客户端下载.rar
- 【深度学习与解释性AI】MATLAB实现基于DNN-SHAP深度神经网络(DNN)结合SHAP值方法(SHAP)进行多变量回归预测的详细项目实例(含模型描述及部分示例代码)


