传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话：400-618-9090 Mybatis 框架课程第二天 第1章 回顾 1.1 自定义流程再分析 传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话：400-618-9090 第一步：创建 maven 工程 第二步：导入坐标 第三步：编写必要代码（实体类和持久层接口） 第四步：编写 SqlMapConfig.xml 第五步：编写映射配置文件 第六步：编写测试类 第2章 基于代理 Dao 实现 CRUD 操作 使用要求： 1、持久层接口和持久层接口的映射配置必须在相同的包下 2、持久层映射配置中 mapper 标签的 namespace 具体的数据是由#{}里面的内容决定的。 #{}中内容的写法： 由于数据类型是基本类型，所以此处可以随意写。 2.1.3 在测试类添加测试 /** * *

Title: MybastisCRUDTest

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Description: 测试 mybatis 的 crud 操作

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Company: http://www.itheima.com/

Mybatis 框架课程 讲师：传智.燕青 1 Mybatis 入门 1.1 单独使用 jdbc 编程问题总结 1.1.1 jdbc 程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis，实质上Mybatis对ibatis进行一些 改进。 MyBatis是一个优秀的持久层框架，它对jdbc的操作数据库的过程进行封装，使开发者 只需要关注 SQL 本身，而不需要花费精力去处理例如注册驱动、创建connection、创建 statement、手动设置参数、结果集检索等jdbc繁杂的过程代码。 ment、 preparedStatemnt、CallableStatement）配置起来，并通过java对象和statement中的sql 进行映射生成最终执行的sql语句，最后由mybatis框架执行sql并将结果映射成java对象并 返回。 1.3 Mybatis 架构 1、 mybatis 配置 SqlMapConfig.xml，此文件作为 mybatis 的全局配置文件，配置了 mybatis

JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 1 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 MyBatis 框架 尚硅谷 java 研究院 版本：V 1.0 第 1 章 MyBatis 简介 1.1 MyBatis 历史 1）MyBatis 是 Apache 的一个开源项目 iBatis, 2010 一词来源于“internet”和“abatis”的组合，是一个基于 Java 的持久层框架。 iBatis 提供的持久层框架包括 SQL Maps 和 Data Access Objects（DAO） 1.2 MyBatis 简介 1） MyBatis 是支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架 2） MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集 是有变化，频繁修改的情况多见 2） Hibernate 和 JPA 1 长难复杂 SQL，对于 Hibernate 而言处理也不容易 2 内部自动生产的 SQL，不容易做特殊优化 3 基于全映射的全自动框架，大量字段的 POJO 进行部分映射时比较困难。导致数据 库性能下降 JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 2 更多 Java –大数据 –前端 –python

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.10 测试引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.10.1 集成测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SQL 解析测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 数据准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 iv 3.10.3 SQL 改写测试 . . . 3.10.4 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 测试场景 . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 7.6 测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 7.6.1 整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 7.6.3 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 7.6.4 集成测试 . . 7.6.5 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 Sysbench 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 7.6.6 模块测试 . . . .

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 2.2.6 性能测试 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 61 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 197 4.4.2 选择驱动或 ORM 框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此，业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持，这种 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和并 行计算（GoogleMapReduce join（据说未来会支持 hash join），而多个大表关联分析时 hash join 是必备的利器，缺少这些关键功能非常致命，将难于在 OLAP 领域充当大任。我们最近对基于 MYSQL 的某内存分布式数据库做 对比测试时，发现其优点是 OLTP 非常快，TPS 非常高（轻松搞定 几十万），但一到复杂多表关联性能就立马下降，即使其具有内存 计算的功能也无能为力，就其因估计还是受到 mysql 在这方面限制。 3)

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 221 4.4.2 选择驱动或 ORM 框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 603 6 5.7 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 606 5.7.1 如何用 Sysbench 测试 TiDB · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 79 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 217 4.4.2 选择驱动或 ORM 框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 598 5.6 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 601 5.6.1 如何用 Sysbench 测试 TiDB · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 75 3.1.1 部署本地测试集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 212 4.4.2 选择驱动或 ORM 框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 550 5.6 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 553 5.6.1 如何用 Sysbench 测试 TiDB · · · · · · · · ·