springboot整合mybatissql过滤@intercepts的实现
时间: 2023-08-31 10:02:31 浏览: 187
在Spring Boot中，可以使用MyBatis框架来操作数据库。MyBatis提供了一个@Intercepts注解，可以用于拦截处理SQL语句的执行过程。
要实现对@Intercepts的过滤，首先需要在Spring Boot的配置文件中配置MyBatis的拦截器。可以通过创建一个实现了Interceptor接口的类，并在该类上添加@Intercepts注解来定义拦截逻辑和拦截的方法。然后，在配置文件中配置这个拦截器。
拦截器可以拦截执行的SQL语句，并在执行之前或之后进行一些额外的处理。可以使用@Intercepts注解的type属性来指定要拦截的类和方法，例如：
@Intercepts({
@Signature(type = StatementHandler.class, method = "prepare", args = { Connection.class, Integer.class })
})
public class MyInterceptor implements Interceptor {
// 实现intercept方法，可以在此处编写拦截逻辑
// ...
}
在这个例子中，使用@Intercepts注解指定了要拦截的类是StatementHandler，而拦截的方法是prepare。并且，还可以通过args属性来指定方法的参数，以进一步过滤要拦截的方法。
配置完成后，启动Spring Boot应用程序，MyBatis会自动将这个拦截器应用到所有符合拦截条件的SQL语句上。拦截器会在SQL语句执行前后进行相应的处理。
总之，通过配置@Intercepts注解，我们可以实现对MyBatis的SQL语句执行过程进行拦截和控制。这样可以在SQL语句执行前后进行一些额外的操作，例如：记录执行日志、修改SQL语句等。
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根据提供的文件信息，我们可以解析出以下知识点：
**标题：“GHCN_邻接矩阵”**
全球历史气候网络（Global Historical Climatology Network，简称GHCN）是一个国际性项目，旨在收集和提供全球范围内的历史气候数据。邻接矩阵（Adjacency Matrix）是图论中的一个概念，用来表示图中各个顶点之间的相邻关系。
**知识点详细说明：**
1. **全球历史气候网络（GHCN）：**
- GHCN是一个汇集了全球范围内的历史气候数据资料的大型数据库。该数据库主要收集了全球各地的气象站提供的气温、降水、风速等气象数据。
- 这些数据的时间跨度很广，有些甚至可以追溯到19世纪中叶，为气候学家和相关研究人员提供了丰富的气候变迁数据。
- 通过分析这些数据，科学家可以研究气候变化的趋势、模式以及影响因素等。
2. **邻接矩阵：**
- 在图论中，邻接矩阵是用来表示图中各个顶点之间相互连接关系的矩阵。
- 无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵，如果顶点i与顶点j之间存在一条边，则矩阵中的元素A[i][j]和A[j][i]为1；否则为0。
- 邻接矩阵常用于计算机算法中，比如用于计算最短路径、网络的连通性、以及进行图的遍历等。
3. **地理距离：**
- 在这个问题的上下文中，指的是气象站之间的空间距离。
- 计算气象站之间的地理距离通常使用地理信息系统（GIS）或球面几何学的方法，比如使用哈弗辛公式（Haversine formula）计算两个地点之间的大圆距离。
- 通过地理距离数据，可以推断出气候数据在空间分布上的相关性或依赖性。
4. **Python编程语言：**
- 标签中提及的Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。
- Python因其易学易用、语法简洁、库支持丰富等特点，在科研、教育、工业界等领域得到广泛应用。
5. **代码实现：**
- 提到的代码应该会涉及获取GHCN数据集、计算气象站间的地理距离、以及根据这些距离构建无向图的邻接矩阵。
- 代码可能使用了Python中的科学计算库，如NumPy或SciPy，以及地理计算库，如geopy或Shapely。
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