TKMybatis和Mybatis Plus 哪个用起来更好?

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TKmybatis和mybatisplus哪个好用

文档连接 :http://baomidou.oschina.io/mybatis-plus-doc/#/?id=%E7%AE%80%E4%BB%8B https://gitee.com/hengboy/mybatis-enhance https://gitee.com/free/Mapper/wikis/1.3-...

tkmybatis VS mybatisplus

文章目录TkMybatis Vs MybatisPlus1.基础CRUD BaseMapper2.代码生成器3. 全局主键 Sequence主键4. 热加载5. 分页Mybatis-PlusTk.Mybatis6. 额外功能Mybatis-PlusTk.Mybatis TkMybatis Vs MybatisPlus 1.基础CRUD ...

spring-boot mybatis-xml mybatis-注解 mybatis-plus tkmybatis

本小节,我们会使用 mybatis-spring-boot-starter 自动化配置 MyBatis 主要配置。同时,在 XML 中编写相应的 SQL 操作。 1.1、引入依赖 在 pom.xml 文件中,引入相关依赖。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8...

快速上手高效插件:TKMybatis和MybatisPlus、Lomback

一.TKMybatis 1.依赖 <!--mysql驱动 --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </depend...

Mybatis/tk-Mybatis/Mybatis-plus 中generator(代码生成器)的使用

mybatis-generator 代码生成器的应用

初学tk.mybatis与mybatisPlus对比俩者的 动态条件查询带分页的操作难以程度。

由于我们最近接触类俩个封装了mybatis的框架tk.mybatis与mybatisPlus,所有理所当然的将俩者对比了起来 俩个框架都帮你封装基本的增删改查,基本上sql不用写了。这一点都很好用。 当对于复杂一些的查询就有一些区别了...

Fluent Mybatis, 原生Mybatis, Mybatis Plus三者功能对比

使用fluent mybatis可以不用写具体的xml文件,通过java api可以构造出比较复杂的业务sql语句,做到代码逻辑sql逻辑的合一。 不用再需要在Dao中组装查询或更新操作,在xml或mapper中再组装次参数。 那对比原生...

mybatismybatis & mybatis-plus & hibernate的区别

一、MyBatis和Hibernate对比 1 相同点 Hibernate与MyBatis都可以是通过SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory,然后由SessionFactory 生成Session,最后由Session来开启执行事务SQL语句。 其中...

别在一直纠结MyBatis-Plus了,MyBatis才是真正的主人!

MyBatis工作原理及Mapper写法等等

使用tk-mybatis generator 自动生成代码(集成统一mapper)

tk-mybatismybatis的一个功能扩展,可以在原有方法的基础之上提供多的功能可用,如一个基类Mapper, 继承他就相当于拥有了常用的增删改查等功能,无需再每个mapper文件中都写增删改查,非常方便。那么接下来我们...

MyBatis Plus使用指南

一、MyBatis Plus概述 需要的基础:把我的MyBatis、Spring、SpringMVC就可以学习这个了! 为什么要学习它呢?MyBatisPlus可以节省我们大量工作时间,所有的CRUD代码它都可以自动化完成! JPA 、tk-mapper、...

为什么老外不愿意用MyBatis

点击上方“朱小厮的博客”,选择“设为星标”做积极的人,而不是积极废人来源:知乎原文链接:http://suo.im/5f4ee4Spring 团队的Josh Long自己...

mybatis-plus 冲突问题排查

国庆假期前,代码正常,并且在上正常运行。 国庆假期后第一天上班上午,发现项目偶尔起不来,没在意,(过于粗心) 下午提测test1 uat全部启不来, 多试几次,uat正常启动。 下午 本地一直起不来, ...

Mybatis-generator/通用Mapper/Mybatis-Plus对比

MyBatis Generator(MBG)是MyBatis MyBatis iBATIS的代码生成器。它为所有版本的MyBatis以及版本2.2.0之后的iBATIS版本生成代码。它将根据数据库表生成可用于访问表的文件。 Mybatis-generator主要完成的工作是...

Springboot 整合tk-mybatis , 妈妈,我再也不想敲CRUD的代码了!

码农这一生,做的最多的四件事,不是吃喝玩乐,而是增加(Create)、检索(Retrieve)、更新(Update)删除(Delete) 。 泪目。 为何我要写这篇文章,是有感而发,请看图: 哈哈,虽然看着图一乐,但是大部分...

MyBatis Plus学习介绍

首先与mybatis plus具有相似功能市面上的有JPA(与springboot结合)tk-mapper(ssm)、MybatisPlus(今天学习的也是ssm) ​ 是什么? MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,在 MyBatis 的基础上只...

ssm如何整合mybatis-plus

之前使用ssm时,使用mybatis,已经帮助我们简化了很多持久化操作,但是仍然要自己写很多sql语句,Mybatis-plus的有点就不多介绍了,其是国内团队苞米豆在MyBatis基础上开发的增强框架,扩展了一些功能,以提高效率。...

mybatis + mybatis-generator +通用mapper + mybatis-plus

mybatis mybatis: 一种操作数据库的框架,提供Mapper类。缺点:需要在xml中提前写sql语句。官方文档 以User表为例的开发步骤: 1. 导入mybatis的pom坐标 2. 创建User数据库表 3. 创建User pojo实体类 4. 映射...

MyBatis】高级特性(三):MBG、通用Mapper、Mybatis-plus

我们在项目中使用 MyBaits 的时候,针对需要操作的一张表,需要创建实体类、Mapper 映射器、Mapper 接口,里面又有很多的字段方法的配置,这部分的工作是非常繁琐的。而大部分时候我们对于表的操作是相同的,比如...

Mybatis和Mybatis Plus代码生成器详解

前言 背景 在 SpringBoot 项目开发前,...mapper,对数据库进行数据持久化操作,它的方法语句是直接针对数据库操作的,主要实现一些增删改查操作,在 mybatis 中方法主要与与 xxx.xml 内相互一一映射; service,业务

自我学习——Mybatis-Plus 的 学习,理解,使用

使用 Mybatis-Plus3.1.Mybatis-Plus 的 CRUD(增删查改)3.2.Mybatis-Plus 的 条件构造器3.3.Mybatis-Plus 的 插件3.4.Mybatis-Plus 的 逻辑删除3.4.0.逻辑删除 配置3.4.1.逻辑 删除 配置13.4.2.逻辑删除 配置23.5....

Mybatis-plus学习笔记 (B站狂神说)(自己总结方便复习)

学习MyBatis-Plus之前要先学MyBatis–>Spring—>SpringMVC 为什么要学它?MyBatisPlus可以节省我们大量的时间,所有CRUD代码都可以自动完成 JPA, tk-mapper ,MyBatisPlus 偷懒的! 1.简介 是什么? 官网:...

给你的MyBatis-Plus装上批量插入的翅膀,让批量插入的速度飞起来

作者:ThinkYicnblogs.com/thinkYi/p/13723035.html前言大家有用过MyBatis-Plus(简称MP)的都知道它是一个MyBatis的增强工具,旨...

MyBatis-Plus2020学习笔记数据库教程

MyBatis-Plus 为什么要学习它呢?MyBatisPlus可以节省我们大量工作时间,所有的CRUD代码它都可以自动化完成! JPA 、 tk-mapper、MyBatisPlus 特性 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如...

2019 年度最受欢迎中国开源软件,请支持 Mybatis Plus

2019 年度最受欢迎中国开源软件[1] 正在火热进行中,请为 Mybatis Plus 投上一票。Mybatis Plus 简介MyBatis-Plus[2](简称 M...

关于使用Mybatis时实体类字段切记要使用包装类型

  每周的博客从5月份有开始断了,看来坚持每周写一篇博客缺失很难,不过从这周开始,除了一方面把之前的那几周没写的博客补回来,另一方面从这周开始要真正逼自己的写一篇博客,并争取在7月份前搭建起自己的个人...

mybatis-plus无法为有下划线的字段自动赋值问题 非套娃

== 本项目有springboot(返回json),mybatis-plus== 数据库字段pm2_5有下划线 如果mybatis-plus开启了驼峰命名规则 LambdaQueryWrapper 获取数据的方法 则无法为实体类 属性名字为 pm2_5的数据自动赋值 因为开启了...

MyBatis-Plus教程

mybatis和hibernate是项目中最常用的两个持久层框架,hibernate封装的比较完整,可移植性高,而mybatis仅仅是一个半自动的ORM框架,但是myabtis轻量化,可个性化定制,SQL优化相对简单,这也是很多公司为什么选择...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

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