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那下面这行sql语句为什么不会报错 计算每个学生的总成绩 SELECT st.`name`,SUM(grade) FROM score sc left JOIN student st on sc.stu_id = st.id GROUP BY sc.stu_id;

时间: 2025-06-14 21:12:40 浏览: 14
<think>嗯,用户问为什么这个SQL语句不会报错,特别是当他们在GROUP BY子句中只用了sc.stu_id,而SELECT里却用了st.name。根据之前的对话,我已经解释了GROUP BY的规则,即非聚合列必须出现在GROUP BY里。但这里的情况似乎不符合规则,用户可能对此感到困惑。 首先,我需要确认这个SQL语句的结构。用户提到这是一个左连接,连接score和student表,按sc.stu_id分组,但SELECT中选了st.name和SUM(grade)。根据规则,st.name没有在聚合函数中,也没有出现在GROUP BY里,理论上应该报错才对。所以这里可能存在特殊情况。 接下来,我需要考虑不同的数据库系统是否有不同的处理方式。比如MySQL在宽松模式下允许这样的查询,但可能会返回不可预测的结果。用户可能使用的是MySQL,并且处于宽松模式,所以没有报错。或者,stu_id和name之间有函数依赖关系,比如stu_id是student表的主键,这时候数据库可能推断出name是唯一的,因此允许不在GROUP BY中。 另外,用户可能没有意识到,当GROUP BY的列是主键或唯一时,其他相关列可能被隐式允许。例如,如果sc.stu_id对应st.id(主键),那么每个sc.stu_id对应唯一的st.name,因此数据库可能自动推断出name的值,而不需要显式地在GROUP BY中列出。 我需要验证这些可能性,并给出清晰的解释。同时,提醒用户虽然这样的查询在某些情况下可行,但最好还是遵循标准SQL规范,将name也加入GROUP BY或使用聚合函数,以确保结果的确定性和跨数据库的兼容性。 总结起来,用户的问题涉及到数据库的具体实现特性,比如MySQL的宽松处理或函数依赖,导致即使不符合标准规则也不会报错。需要详细解释这些可能性,并给出建议,帮助用户理解背后的原因以及潜在的风险。</think>这个问题涉及 SQL 的 **隐式分组规则** 和 **函数依赖推断**,以下是详细解释: --- ### 你的 SQL 语句 ```sql SELECT st.`name`, SUM(grade) FROM score sc LEFT JOIN student st ON sc.stu_id = st.id GROUP BY sc.stu_id; ``` ### 为什么不会报错?关键原因 1. **`sc.stu_id` 与 `st.name` 的函数依赖** - 如果 `st.id`(即 `sc.stu_id`)是 `student` 表的 **主键** 或 **唯一键**,则 `sc.stu_id` 与 `st.name` 存在 **一一对应关系**。 - 每个 `sc.stu_id` **唯一确定一个学生**,因此 `st.name` 的值在分组后是 **确定的**,没有歧义。 2. **数据库的隐式优化** 某些数据库(如 **MySQL、PostgreSQL**)支持这种隐式推断: - 当 `GROUP BY` 的列能唯一确定其他列时,允许 `SELECT` 列表中不显式包含这些列。 - 本质上等同于: ```sql GROUP BY sc.stu_id, st.name -- 隐式等价写法 ``` 3. **MySQL 的宽松模式(常见情况)** 在 MySQL 的默认配置(如 `sql_mode` 不包含 `ONLY_FULL_GROUP_BY`)下: - 允许非聚合列不在 `GROUP BY` 中,但会 **随机返回组内某一行** 的值。 - 如果 `st.name` 在组内是唯一的(由主键保证),则结果看似“正常”,但实际上依赖隐式行为。 --- ### 示例验证 假设数据如下: | `student` 表 | `score` 表 | |------------------------|------------------| | id | name | stu_id | grade | |----|---------------|--------|-------| | 1 | 张三 | 1 | 80 | | 2 | 李四 | 1 | 90 | 执行你的 SQL 时: - 按 `sc.stu_id=1` 分组,但 `student` 表中 `id=1` 对应的 `name` 只能是 "张三"。 - 因此 `st.name` 的值是 **唯一确定的**,数据库不会报错。 --- ### 潜在风险 1. **非唯一依赖导致错误结果** 如果 `sc.stu_id` 不能唯一确定 `st.name`(例如 `student` 表中有重复 `id`),查询可能返回任意值且无警告。 2. **数据库兼容性问题** 在严格模式(如 PostgreSQL 或 MySQL 的 `ONLY_FULL_GROUP_BY` 模式)下,此 SQL **会报错**,因为 `st.name` 未出现在 `GROUP BY` 中。 --- ### 标准写法(推荐) ```sql -- 显式列出所有非聚合列 SELECT st.`name`, SUM(grade) FROM score sc LEFT JOIN student st ON sc.stu_id = st.id GROUP BY sc.stu_id, st.name; -- 明确 GROUP BY ``` 或 ```sql -- 利用主键特性(更简洁) SELECT st.`name`, SUM(grade) FROM score sc LEFT JOIN student st USING (stu_id) GROUP BY sc.stu_id; ``` --- ### 总结 你的 SQL 不报错是因为: 1. `sc.stu_id` 是 `student` 表的主键,能唯一确定 `st.name`。 2. 数据库隐式推断出这种函数依赖关系,或处于宽松模式。 3. **注意**:这种行为依赖具体数据库实现,严格模式下可能失效。始终显式声明 `GROUP BY` 更安全可靠。
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任务描述 相关知识 触发器的定义 触发器和存储过程的区别 触发器的优点 触发器的作用 触发器的分类 DML触发器 DDL触发器 登录触发器 触发器的工作原理 inserted表 deleted表 创建触发器 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务:通过实验,加深对数据完整性的理解,掌握创建和使用触发器。 相关知识 触发器的定义 触发器是建立在触发事件上的。例如,对表执行 INSERT 、 UPDATE 或 DELETE 等操作时, SQL Server 就会自动执行建立在这些操作上的触发器。在触发器中,包含了一系列用于定义业务规则的 SQL 语句,用来强制用户实现这些规则,从而确保数据的完整性。 触发器和存储过程的区别 触发器与存储过程的区别是运行方式的不同,触发器不能用 EXECUTE 语句调用,而是在用户执行 SQL 语句时,自动触发执行。而存储过程需要用户、应用程序或者触发器来显示地调用并执行。 触发器的优点 触发器是自动的。当对表中的数据做了任何修改之后,立即被激活; 触发器可以通过数据库中的相关表,进行层叠修改; 触发器可以强制限制。这些限制比用 CHECK 约束所定义的更复杂,与 CHECK 约束不同的是,触发器可以引用其他表中的列。 触发器的作用 触发器的主要作用就是,其能够实现由主键和外键所不能保证的复杂的参照完整性和数据的一致性,它能够对数据库中的相关表进行级联修改,提供比 CHECK 约束更复杂的数据完整性,并自定义错误消息。触发器的主要作用主要有以下几个方面: 强制数据库间的引用完整性; 级联修改数据库中所有相关的表,自动触发其它与之相关的操作; 跟踪变化,撤销或回滚违法操作,防止非法修改数据; 返回自定义的错误消息,约束无法返回信息,而触发器可以; 触发器可以调用更多的存储过程。 触发器的分类 SQL Server 包括三种常规类型的触发器: DML 触发器、 DDL 触发器和登录触发器。 DML触发器 DML 触发器是一些附加在特定表或视图上的操作代码。当数据库服务器中,发生数据操作语言事件时,执行这些操作。 SQL Server 中的 DML 触发器有三种: INSERT 触发器:向表中插入数据时被触发; DELETE 触发器:从表中删除数据时被触发; UPDATE 触发器:修改表中数据时被触发。 当遇到下列情形时,应考虑使用 DML 触发器: 通过数据库中的相关表实现级联更改; 防止恶意或者错误的 INSERT 、 DELETE 和 UPDATE 操作,并强制执行 CHECK 约束定义的限制更为复杂的其他限制; 评估数据修改前后表的状态,并根据该差异采取措施。 DDL触发器 DDL 触发器是当服务器或者数据库中发生数据定义语言(主要是以 CREATE , DROP , ALTER 开头的语句)事件时,被激活使用。使用 DDL 触发器,可以防止对数据架构进行的某些更改,还可以防止对记录数据中的更改或事件操作。 登录触发器 登录触发器会为响应 LOGIN 事件而激发存储过程,与 SQL Server 实例建立用户会话时,将引发此事件。 登录触发器将在登录的身份验证阶段完成之后,且用户会话实际建立之前激发。因此,来自触发器内部,且通常将到达用户的所有消息(例如错误消息和来自 PRINT 语句的消息)传送到 SQL Server 错误日志。如果身份验证失败,将不激发登录触发器。 触发器的工作原理 触发器触发时: 系统自动在内存中创建 deleted 表或 inserted 表; 只读,不允许修改,触发器执行完成后,自动删除。 inserted表 临时保存插入或更新后的记录行; 可以从 inserted 表中,检查插入的数据是否满足业务需求; 如果不满足,则向用户报告错误消息,并回滚插入操作。 deleted表 临时保存删除或更新前的记录行; 可以从 deleted 表中,检查被删除的数据是否满足业务需求; 如果不满足,则向用户报告错误消息,并回滚插入操作。 inserted 表和 deleted 表对照: 操作 inserted表 deleted表 insert 存放新增的记录 …… delete …… 存放被删除的记录 update 存放更新后的记录 存放更新前的记录 创建触发器 创建触发器语法示例如下: CREATE TRIGGER trigger_name ON table_name [WITH ENCRYPTION] FOR | AFTER | INSTEAD OF [DELETE, INSERT, UPDATE] AS BEGIN SQL语句 END 我们以 INSERT 触发器的创建为例,讲解触发器的创建和使用。首先创建测试数据表: --创建学生表 create table student( stu_id int identity(1,1) primary key, stu_name varchar(10), stu_gender char(2), stu_age int ) 为 student 表创建 INSERT 触发器: --创建insert触发器 create trigger trig_insert on student after insert as begin if object_id(N'student_sum',N'U') is null--判断student_sum表是否存在 create table student_sum(stuCount int default(0));--创建存储学生人数的student_sum表 declare @stuNumber int; select @stuNumber = count(*)from student; if not exists (select * from student_sum)--判断表中是否有记录 insert into student_sum values(0); update student_sum set stuCount =@stuNumber; --把更新后总的学生数插入到student_sum表中 end 测试触发器: --测试触发器trig_insert-->功能是向student插入数据的同时级联插入到student_sum表中,更新stuCount --因为是后触发器,所以先插入数据后,才触发触发器trig_insert; insert into student(stu_name,stu_gender,stu_age)values('吕布','男',30); select stuCount 学生总人数 from student_sum; insert into student(stu_name,stu_gender,stu_age)values('貂蝉','女',30); select stuCount 学生总人数 from student_sum; insert into student(stu_name,stu_gender,stu_age)values('曹阿瞒','男',40); select stuCount 学生总人数 from student_sum; 执行上面的语句后,结果如下图所示: 另外,因为定义学生总数表 student_sum ,是向 student 表中插入数据后,才计算的学生总数。所以,学生总数表应该禁止用户,向其中插入数据。 --创建insert_forbidden,禁止用户向student_sum表中插入数据 create trigger insert_forbidden on student_sum after insert as begin RAISERROR('禁止直接向该表中插入记录,操作被禁止',1,1)--raiserror 是用于抛出一个错误 rollback transaction end 结果如下: 编程要求 我们已经为你建好了数据库与数据表,并添加了相应的数据内容。 你只需: 补全右侧代码片段中 create trigger_insert_score 下的 Begin-End 区域间的代码,向 score 表建立一个插入触发器。保证向 score 表中插入的学生信息的学号,必须在 student 表中存在; 补全右侧代码片段 create trigger_delete_student 下的 Begin-End 区域间的代码,向 student 表插入删除触发器,实现 student 表和 score 表的级联删除; 补全右侧代码片段 create trigger_protect_grade 下的 Begin-End 区域间的代码,向 score 表建立触发器,使 grade 列不能手工修改。 表 student 如下所示,其中 birthday 是 date 类型,其余字段均为 varchar 类型。 sno sname sex birthday discipline school 1001 Tom male 2019-06-01 computer information 1002 Bob male 2019-06-01 software information 1003 Alice female 2019-05-02 computer information 表 score 如下所示,字段 grade 为 float 类型,其余均为 varchar 类型。 sno cno grade 1001 101 89 1001 102 78 1002 101 88 1002 102 80 测试说明 本关涉及到的测试文件是 step1.sh ,平台将运行用户补全的 step1.sql 文件,得到数据,然后执行如下操作: 将得到的数据与答案比较,判断程序是否正确; 如果操作正确,你将得到如下的结果: 开始你的任务吧,祝你成功!USE studentdb go SET NOCOUNT ON go --********** create trigger_insert_score **********-- --********** Begin **********-- --********** End **********-- go delete from score go insert into score values('1001','2001','89.5') go insert into score values('1002','2001','95') go insert into score values('1011','2001','88') go select * from score go --********** create trigger_delete_student **********-- --********** Begin **********-- --********** End **********-- go delete from student where sno='1001' go select * from student go --********** create trigger_protect_grade **********-- --********** Begin **********-- --********** End **********-- go delete from score where sno='1001' go select * from score go select * from student go

在studentsdb数据库中: 1. 使用UNION运算符将student_info表中姓“刘”的学生的学号、姓名与姓“张”的学生的学号、姓名返回在一个表中。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 2. 嵌套查询 (1)在student_info表中查找与“刘东阳”性别相同的所有学生的姓名、出生日期。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (2)使用IN子查询查找所修课程编号为0002、0005的学生学号、姓名、性别。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (3)使用ANY子查询查找学号为0001的学生的分数比0002号的学生的最低分数高的课程编号和分数。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (4)使用ALL子查询查找学号为0001的学生的分数比学号为0002的学生的最高成绩还要高的课程编号和分数。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 3. 连接查询 (1)查询分数在80-90范围内的学生的学号、姓名、分数。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (2)使用INNER JOIN连接方式查询学习“数据库原理及应用”课程的学生学号、姓名、分数。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (3)查询每个学生所选课程的最高成绩,要求列出学号、姓名、最高成绩。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (4)使用左外连接查询每个学生的总成绩,要求列出学号、姓名、总成绩,没有选修课程的学生的总成绩为空。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (5)为grade表添加数据行:学号为0004、课程编号为0006、分数为76。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。 (6)使用右外连接查询所有课程的选修情况,要求列出课程编号、课程名称、选修人数,curriculum表中没有的课程列值为空。将截图粘贴到【三、任务实施过程】中。

本关任务:本关主题是通过读取外部数据源文本文件生成DataFrame,并利用DataFrame对象的常用Transformation操作和Action操作实现功能。已知学生信息(student)、教师信息(teacher)、课程信息(course)和成绩信息(score)如下图所示,通过Spark SQL对这些信息进行查询,分别得到需要的结果。     学生信息student.txt如下所示。 108,ZhangSan,male,1995/9/1,95033 105,KangWeiWei,female,1996/6/1,95031 107,GuiGui,male,1992/5/5,95033 101,WangFeng,male,1993/8/8,95031 106,LiuBing,female,1996/5/20,95033 109,DuBingYan,male,1995/5/21,95031     教师信息teacher.txt如下所示。 825,LinYu,male,1958,Associate professor,department of computer 804,DuMei,female,1962,Assistant professor,computer science department 888,RenLi,male,1972,Lecturer,department of electronic engneering 852,GongMOMO,female,1986,Associate professor,computer science department 864,DuanMu,male,1985,Assistant professor,department of computer     课程信息course.txt如下所示。 3-105,Introduction to computer,825 3-245,The operating system,804 6-101,Spark SQL,888 6-102,Spark,852 9-106,Scala,864     成绩信息score.txt如下所示。 108,3-105,99 105,3-105,88 107,3-105,77 相关知识 (1)创建SparkSession对象     通过SparkSession.builder()创建一个基本的SparkSession对象,并为该Spark SQL应用配置一些初始化参数,例如设置应用的名称以及通过config方法配置相关运行参数。 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() // 引入spark.implicits._,以便于RDDs和DataFrames之间的隐式转换 import spark.implicits._ (2)显性地将RDD转换为DataFrame     通过编程接口,构造一个 Schema ,然后将其应用到已存在的 RDD[Row] (将RDD[T]转化为Row对象组成的RDD),将RDD显式的转化为DataFrame。 //导入Spark SQL的data types包 import org.apache.spark.sql.types._ //导入Spark SQL的Row包 import org.apache.spark.sql.Row // 创建peopleRDD scala> val stuRDD = spark.sparkContext.textFile("读取文件路径") // schema字符串 scala> val schemaString = "name age country" //将schema字符串按空格分隔返回字符串数组,对字符串数组进行遍历,并对数组中的每一个元素进一步封装成StructField对象,进而构成了Array[StructField] scala> val fields = schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName,StringType,nullable = true)) //将fields强制转换为StructType对象,形成了可用于构建DataFrame对象的Schema scala> val schema = StructType(fields) //将peopleRDD(RDD[String])转化为RDD[Rows] scala> val rowRDD = stuRDD.map(_.split(",")).map(elements => Row(elements(0),elements(1).trim,elements(2))) //将schema应用到rowRDD上,完成DataFrame的转换 scala> val stuDF = spark.createDataFrame(rowRDD,schema) (3)sql接口的使用     SparkSession提供了直接执行sql语句的SparkSession.sql(sqlText:String)方法,sql语句可直接作为字符串传入sql()方法中,sql()查询所得到的结果依然是DataFrame对象。在Spark SQL模块上直接进行sql语句的查询需要首先将结构化数据源的DataFrame对象注册成临时表,进而在sql语句中对该临时表进行查询操作。 (4)select方法     select方法用于获取指定字段值,根据传入的String类型的字段名,获取指定字段的值,以DataFrame类型返回。 (5)filter方法     filter方法按参数指定的SQL表达式的条件过滤DataFrame。 (6)where方法     where按照指定条件对数据进行过滤筛选并返回新的DataFrame。 (7)distinct方法     distinct方法用来返回对DataFrame的数据记录去重后的DataFrame。 (8)groupBy方法     使用一个或者多个指定的列对DataFrame进行分组,以便对它们执行聚合操作。 (9)agg方法     agg是一种聚合操作,该方法输入的是对于聚合操作的表达,可同时对多个列进行聚合操作,agg为DataFrame提供数据列不需要经过分组就可以执行统计操作,也可以与groupBy法配合使用。 (10)orderBy方法     按照给定的表达式对指定的一列或者多列进行排序,返回一个新的DataFrame,输入参数为多个Column类。 编程要求 根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成功能的实现。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 预期输出: |Sno| Sname| Ssex|Sbirthday|SClass| |101| WangFeng| male| 1993/8/8| 95031| |105|KangWeiWei|female| 1996/6/1| 95031| |106| LiuBing|female|1996/5/20| 95033| |107| GuiGui| male| 1992/5/5| 95033| |108| ZhangSan| male| 1995/9/1| 95033| |109| DuBingYan| male|1995/5/21| 95031| |tname |prof | |DuMei |Assistant professor| |DuanMu |Assistant professor| |GongMOMO|Associate professor| |LinYu |Associate professor| |RenLi |Lecturer | |Tno|Tname |Tsex |Tyear|Prof |Depart | |804|DuMei |female|1962 |Assistant professor|computer science department| |852|GongMOMO|female|1986 |Associate professor|computer science department| |Depart | |department of computer | |computer science department | |department of electronic engneering| |max(Degree)| | 100| | Cno| avg(Degree)| |3-105| 88.0| |3-245| 83.0| |6-101| 74.0| |6-102|87.66666666666667| |9-106| 85.0| 开始你的任务吧,祝你成功!

课程表 drop table if exists course; create table if not exists course( course_id bigint primary key auto_increment, name varchar(20), student_id bigint ); # 分数表 drop table if exists score; create table if not exists score( score double, student_id bigint, course_id bigint ); # 班级表 drop table if exists class; create table if not exists class( class_id bigint primary key auto_increment, name varchar(20), student_id bigint ); # 学生表 drop table if exists student; create table if not exists student( id bigint primary key auto_increment, name varchar(20), sno bigint, age int, gender int, enroll_date varchar(20), class_id bigint ); # 课程表 insert into course (name)values ('Java'), ('C++'), ('MySQL'), ('操作系统'), ('计算机网络'), ('数据结构'); # 班级表 insert into class(name) values ('Java001班'), ('C++001班'), ('前端001班'); # 学生表 insert into student (name, sno, age, gender, enroll_date, class_id) values ('唐三藏', '100001', 18, 1, '1986-09-01', 1), ('孙悟空', '100002', 18, 1, '1986-09-01', 1), ('猪悟能', '100003', 18, 1, '1986-09-01', 1), ('沙悟净', '100004', 18, 1, '1986-09-01', 1), ('宋江', '200001', 18, 1, '2000-09-01', 2), ('武松', '200002', 18, 1, '2000-09-01', 2), ('李逹', '200003', 18, 1, '2000-09-01', 2), ('不想毕业', '200004', 18, 1, '2000-09-01', 2); # 成绩表 insert into score (score, student_id, course_id) values (70.5, 1, 1),(98.5, 1, 3),(33, 1, 5),(98, 1, 6), (60, 2, 1),(59.5, 2, 5), (33, 3, 1),(68, 3, 3),(99, 3, 5), (67, 4, 1),(23, 4, 3),(56, 4, 5),(72, 4, 6), (81, 5, 1),(37, 5, 5), (56, 6, 2),(43, 6, 4),(79, 6, 6), (80, 7, 2),(92, 7, 6); ,请根据以上sql内容使用联合查询所有同学的总成绩以及同学的个人信息

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根据给定的文件信息,我们可以详细地解读其中涉及到的关键知识点,这些知识点包括Mybatis Plus的使用、ShardingJdbc的数据分片策略、Swagger的API文档生成能力,以及如何通过注解方式切换数据源。以下是详细的知识点分析: ### Mybatis Plus Mybatis Plus是一个Mybatis的增强工具,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。Mybatis Plus提供了如CRUD、分页、多数据源等一些列增强功能,并且可以与Spring、Spring Boot无缝集成。 #### 使用Mybatis Plus的优势: 1. **简化CRUD操作**:Mybatis Plus自带通用的Mapper和Service,减少代码量,提高开发效率。 2. **支持多种数据库**:支持主流的数据库如MySQL、Oracle、SQL Server等。 3. **逻辑删除**:可以在数据库层面实现记录的软删除功能,无需手动在业务中进行判断。 4. **分页插件**:提供默认的分页功能,支持自定义SQL、Lambda表达式等。 5. **性能分析插件**:方便分析SQL性能问题。 6. **代码生成器**:可以一键生成实体类、Mapper、Service和Controller代码,进一步提高开发效率。 #### 关键点: - **代码生成器**:位于`com.example.demo.common.codegenerator`包下的`GeneratorConfig`类中,用户需要根据实际的数据库配置更改数据库账号密码。 ### ShardingJdbc ShardingJDBC是当当网开源的轻量级Java框架,它在JDBC的层次提供了数据分片的能力。通过ShardingJDBC,可以在应用层面进行分库分表、读写分离、分布式主键等操作。 #### 分库分表: - 通过ShardingJDBC可以配置分库分表的策略,例如按照某个字段的值来决定记录应该保存在哪个分库或分表中。 - **Sharding策略**:可以定义多种分片策略,如模运算、查找表、时间范围等。 #### 关键点: - **注解切换数据源**:文件中提到通过注解的方式切换数据源,这允许开发者在编写代码时通过简单注解即可控制数据访问的路由规则。 ### Swagger Swagger是一个规范且完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。Swagger文件可让机器读取以了解远程服务的功能,并且可以作为浏览器插件,以便用户与远程服务互动。 #### 使用Swagger的优势: 1. **API文档自动生成**:Swagger可以根据代码中的注释直接生成文档。 2. **动态接口测试**:可以动态地对API接口进行测试。 3. **交互式文档**:提供交互式的API文档,可以实时地在线测试API。 #### 关键点: - **动态文档**:项目中集成Swagger后,可以在开发过程中动态更新API文档,便于团队协作和文档维护。 ### 如何使用 1. **准备工作**:在解压之前,需要更改数据源的IP、账号和密码,并执行resources下的SQL脚本。 2. **数据源配置**:在实际使用中,需要根据实际情况更改GeneratorConfig类中的dataSourceConfig()的数据库账号密码。 3. **代码生成**:启动代码生成器,根据设定的模板和策略生成相应的代码,包含实体类、Mapper、Service和Controller等。 4. **分库分表配置**:配置ShardingJDBC的分库分表策略,包括分片键和分片算法等。 5. **API文档**:集成Swagger,自动生成API文档并提供动态测试功能。 ### 结语 通过本文件所描述的内容,我们可以了解到如何利用Mybatis Plus、ShardingJdbc、Swagger这三大工具配合实现复杂的数据库操作和维护,以及如何通过注解在不同数据源之间灵活切换。用户在使用时应严格按照文件中的指示进行操作,确保数据库连接信息的正确配置,并结合代码生成器快速搭建项目基础结构。同时,应充分理解ShardingJdbc的分库分表策略,以及Swagger的API文档管理功能,以优化开发流程和提高工作效率。如果以上内容使用得当,这将是一个能够有效提升项目开发和维护质量的强大工具集。
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BLE广播机制深度解析:XN297_TO_BLE.zip中的创新实践与应用指南

# 摘要 本文全面分析了蓝牙低功耗(BLE)广播机制的理论与实践应用,特别关注了XN297_TO_BLE.zip的开发与优化。通过详细探讨BLE广播的工作原理、数据包结构、以及XN297_TO_BLE.zip的设计理念与架构,本文为开发者提供了深入了解和实践BLE技术的框架。文中不仅介绍了如何搭建开发环境和编程实践,还深入讨论了
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我用的就是idea的内置maven呀

<think>好的,用户现在提到他们使用的是IDEA的内置Maven,但之前遇到了“mvn不是内部或外部命令”的问题。我需要仔细分析可能的场景和用户的需求。 首先,用户可能是在IDEA内部使用Maven时没有问题,但在外部命令行中使用mvn命令时遇到了问题。这说明用户可能混淆了IDEA内置Maven和系统环境变量配置的关系。内置的Maven只在IDEA内部有效,并不会自动配置系统的环境变量,因此当用户在命令行中直接运行mvn时,系统找不到该命令,导致报错。 接下来,我需要确定用户的具体使用场景。用户可能是在尝试通过命令行执行Maven命令,或者是在其他需要系统环境变量支持的地方使用mvn。
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环保主题植树节PPT模板设计赏析

标题“清新淡雅绿色环保植树节ppt模板”和描述“茂密的一棵卡通树,散落的绿叶,藤蔓线条,清新淡雅,绿色环保,312植树节ppt模板”共同体现了该PPT模板的设计风格和主题。该模板旨在宣传和庆祝植树节,同时强调了环保的理念。以下是对标题和描述中所蕴含知识点的详细说明: 1. 植树节的概念 植树节,是为了提高人们对森林资源的认识、倡导植树造林而设定的节日。不同国家的植树节日期可能不同,而在中国,“312”植树节(每年的3月12日)被广泛认知和庆祝。这个节日起源于20世纪初,是纪念孙中山先生的逝世纪念日,并逐渐演变为全民植树造林的活动日。 2. 绿色环保理念 绿色环保是指在人类活动中,采取相应的措施减少对环境的破坏,保护地球的自然资源和生态系统。这包括节能减排、资源循环利用、减少废弃物产生、提高能源效率等方面。该PPT模板采用“清新淡雅”的视觉元素,通过卡通形象和自然元素来传递环保的理念,使人们对环保有更深的认同感。 3. 卡通风格设计 模板使用了卡通风格来呈现内容,卡通风格设计通常更加生动、活泼,易于吸引观众的注意力,尤其适合儿童及青少年教育和宣传场合。卡通化的树木和藤蔓线条,可以更好地将植树节这一主题与观众尤其是年轻一代进行连接。 4. 清新淡雅的设计风格 “清新淡雅”是一种设计理念,强调色彩的温和、简洁的布局和舒适的视觉体验。在设计中,它通常表现为使用柔和的色调、简单的图形和没有过多装饰的版面,以创造出一种宁静、舒适的感觉。这种风格的模板适合用于教育、公益宣传等场合,易于传达温暖、积极的信息。 5. PPT模板的应用 PPT(PowerPoint演示文稿)是微软公司开发的一款演示软件,广泛用于商业汇报、教育授课、会议演讲和各类展示活动。一个精心设计的PPT模板可以提高演示的专业性和观赏性,同时通过统一的风格和格式,帮助使用者节省准备演示的时间和精力。模板中预设的版式、字体和配色可以被用户根据自己的需求进行调整和补充内容。 结合以上知识点,可以得出这个植树节PPT模板的设计意图和使用价值。它不仅具有美化演示文稿的作用,而且通过其环保主题和设计风格,传达了植树造林、保护环境的重要性。模板的视觉元素如卡通树木和藤蔓线条等,使得环保理念的表达更为直观和亲民,适合在植树节等环保主题活动上使用。
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BLE调试必备:XN297_TO_BLE.zip故障排除与性能监控手册

# 摘要 本文详细介绍了BLE技术的基础知识,并针对XN297_TO_BLE.zip这一软件包进行了深入分析。通过对安装、配置、故障排查、性能优化、高级功能实现及案例研究等方面的探讨,提供了全面的实施指导和最佳实践。文章首先概括了BLE技术的核心要点,随后重点阐述了XN297_TO_BLE.zip的安装、初始配置以及功能验证,特别是在连接故障诊断、数据同步问题解决、性能