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MyBatis逆向工程:自动化代码生成提高开发效率

下载需积分: 10 | 1.25MB | 更新于2025-04-15 | 49 浏览量 | 3 评论 | 2 下载量 举报 收藏
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Mybatis逆向工程是一个自动化生成Mybatis持久层代码的工具,它可以基于现有的数据库表结构,逆向生成对应的POJO(Plain Old Java Object,普通的Java对象)、Mapper接口以及XML映射文件。这个过程可以大幅减少程序员编写繁琐的数据库交互代码的工作量,使他们能够将更多的精力放在业务逻辑的实现上。 Mybatis逆向工程的核心理念是通过读取数据库的表结构,并根据表结构生成相应的Java实体类,以及这些实体类所对应的Mybatis Mapper接口和XML映射文件。通过这种方式,可以有效地减少手动编码,提高开发效率。 Mybatis逆向工程的配置通常包括以下几个方面: 1. 数据库连接信息:这部分配置中,需要指定数据库的URL、驱动类、用户名和密码,以便逆向工程能够连接到指定的数据库。 2. 需要生成代码的表信息:可以配置哪些表需要生成代码,以及生成的代码的文件名、包名等信息。 3. 生成器配置:这部分配置用来指定生成的代码中实体类、Mapper接口和映射文件的存放路径,以及一些特定的生成规则。例如,是否生成带注解的Mapper接口,是否生成通用的service代码等。 逆向工程执行时,Mybatis Generator会分析数据库中的表结构,包括字段名称、数据类型、主键信息、索引信息等,并根据这些信息生成相应的Java实体类。这些实体类通常会包含属性、getter和setter方法。同时,Mybatis Generator还会生成对应的Mapper接口和XML映射文件,这些文件中包含了对应的SQL语句,以及如何将SQL语句的执行结果映射到Java对象的具体规则。 在描述中提到的“使用Mybatis自动生成dao层,pojo层,mapper层”,这里的dao层是指数据访问层,即传统的DAO(Data Access Object),Mybatis逆向工程可以自动生成对应的DAO接口;pojo层指的是实体类层,即数据的载体,它对应数据库中的表结构;mapper层则是包含SQL映射的接口层,它定义了数据库操作的具体方法。 标签“mybatis 逆向工程”强调了该技术在Mybatis框架中的应用,是Mybatis框架的一项重要特性,它大大简化了Mybatis使用中的代码编写工作,特别是在处理大量数据库表结构时,能够显著提升开发效率和准确性。 关于逆向工程的具体实现,通常需要在项目中引入Mybatis Generator的依赖,并通过执行生成器的配置文件来实现代码的自动生成功能。在一些集成开发环境(IDE)中,如IntelliJ IDEA或Eclipse,也支持通过插件直接运行Mybatis Generator进行代码生成。使用这种方法时,只需简单地配置好generatorConfig.xml文件,选择需要生成的表,然后执行Mybatis Generator,即可自动生成对应的POJO、Mapper和XML文件。 生成器的配置文件(generatorConfig.xml)通常包含以下内容: - properties:用于引入外部配置文件,例如数据库连接信息。 - classPathEntry:配置了Mybatis Generator运行时的类路径。 - context:这是生成器的上下文配置,可以定义多个context来生成不同的代码配置。 - sqlMapGenerator:配置生成SQL映射文件的相关信息。 - javaModelGenerator:配置Java对象类文件的生成规则。 - javaClientGenerator:配置Mapper接口和XML映射文件的生成规则。 - table:定义需要生成代码的表,可以指定具体的表名、生成规则、字段处理等。 在实际操作中,开发者可以根据自己的项目需求,对generatorConfig.xml进行相应的配置修改,来满足不同的代码生成需求。例如,可以根据需要选择生成带注解的Mapper接口,或者生成带通用查询方法的Mapper接口等。 Mybatis逆向工程的使用能够极大地减轻开发人员的手动编码负担,尤其对于数据库操作不够熟练的开发者来说,可以降低学习曲线,快速地实现数据库到业务代码的映射,从而把更多的精力放在业务逻辑的处理上,而不是重复的、机械的代码编写上。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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亚赛大人
2025.04.07
使用mybatis逆向工程,即使是数据库新手也能快速上手,提高项目开发效率。
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士多霹雳酱
2025.04.03
mybatis逆向工程工具极大提升了开发效率,适合需要快速搭建数据持久层的场景。
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朱王勇
2025.03.21
对于初学者而言,mybatis逆向工程是一把利器,简化了代码编写流程,值得尝试。
聂长安
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