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

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

项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表 简介 简介 什么是 什么是 MyBatis ？ ？ 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。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。MyBatis 可以对配置和原生Map使用简单的 XML 或注解，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old 提示 对象生命周期和依赖注入框架 对象生命周期和依赖注入框架 依赖注入框架可以创建线程安全的、基于事务的 SqlSession 和映射器（mapper）并将它们直接注入到你的 bean 中，因此可以直接 PDFmyURL - the best online web to pdf conversion service 忽略它们的生命周期。如果对如何通过依赖注入框架来使用 MyBatis 感兴趣可以研究一下 实例的引用放在一个类的静态域，甚至一个类的实例变量也不行。也绝不能将 SqlSession 实 例的引用放在任何类型的管理范围中，比如 Serlvet 架构中的 HttpSession。如果你现在正在使用一种 Web 框架，要考虑 SqlSession 放在一个和 HTTP 请求对象相似的范围中。换句话说，每次收到的 HTTP 请求，就可以打开一个 SqlSession，返回一个 响应，就关闭它。这个关闭操作是很重要的，你应该把这个关闭操作放到

1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC ShardingSphere 在整合 XA 事务时，采用分离 XA 事务管理和连接池管理的方式，做到对应用程序的零侵入。 Seata 柔性事务 Seata是阿里集团和蚂蚁金服联合打造的分布式事务框架。其 AT 事务的目标是在微服务架构下，提供增量 的事务 ACID 语意，让开发者像使用本地事务一样，使用分布式事务，核心理念同 Apache ShardingSphere 一脉相承。 Seata 格式的展现形式，以及注册中心动态修改带来的操作习惯变更，对于运维人员来说并不友好。 DistSQL 让用户可以像操作数据库一样操作 Apache ShardingSphere，使其从面向开发人员的框架和中间 件转变为面向运维人员的基础设施产品。 DistSQL 划分为 RDL、RQL 和 SCTL 这三种具体类型。 • RDL（Resource & Rule Definition Lang

1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 格式的展现形式，以及注册中心动态修改带来的操作习惯变更，对于运维工程师并不 友好。 DistSQL 让用户可以像操作数据库一样操作 Apache ShardingSphere，使其从面向开发人员的框架和中间 件转变为面向运维人员的数据库产品。 DistSQL 细分为 RDL、RQL 和 RAL 三种类型。 • RDL（Resource & Rule Definition Language）负责资源和规则的创建、修改和删除；

本章节阐述 ElasticJob 相关的概念与功能，更多使用细节请阅读用户手册。 5.1 调度模型 ElasticJob 是面向进程内的线程级调度框架。通过它，作业能够透明化的与业务应用系统相结合。它能够 方便的与 Spring 、Dubbo 等 Java 框架配合使用，在作业中可自由使用 Spring 注入的 Bean，如数据源连 接池、Dubbo 远程服务等，更加方便的贴合业务开发。 5.2 弹性调度 业的服务器宕机，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，如 果本次作业在执行过程中宕机，备机会立即替补执行。 5.2.4 实现原理 ElasticJob 并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。注 册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能。 弹性分布式实现 • 第一台服务器上线触发主服务器选举。主服务器一旦下线，则重新触发选举，选举过程中阻塞，只 节点 作业服务器主节点信息，分为 election，sharding 和 failover 三个子节点。分别用于主节点选举，分片和 失效转移处理。 leader 节点是内部使用的节点，如果对作业框架原理不感兴趣，可不关注此节点。 5.2. 弹性调度 12 Apache ShardingSphere ElasticJob document 子节点名 临 | 描述时 | 节 | 点 | electi

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 Greenplum MPP 与 Hadoop MPP 和 Hadoop 都是为了解决大规模数据的并行计算而出现的技术， 两种技术的相似点在于： ·分布式存储数据在多个节点服务器上 ·采用分布式并行计算框架 ·支持横向扩展来提高整体的计算能力和存储容量 ·都支持 X86 开放集群架构 但两种技术在数据存储和计算方法上，也存在很多显而易见的差异： ·MPP 按照关系数据库行列表方式存储数据（有模式），Hadoop

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 197 4.4.2 选择驱动或 ORM 框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 835 9 监控与告警 836 9.1 TiDB 监控框架概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2507 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2509 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · ·

中国AGI市场融资非常活跃， AGI顶级人才非常欠缺，整 个市场将长期保持快速增 长态势。 01 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML，为企业构 建统一的MaaS框架和AIGC开 发框架，对模型和AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实 践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 国内AGI市场增长趋势预测 说明：数据来自InfoQ研究中心 中国AGI发展趋势 l 中国AGI市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层，这四层结构共同构成了中国AGI市场的技术框架。 国内AGI市场分层 中国AGI发展趋势 l 在通往AGI的征途上，AI Agent正逐渐成为探索的核心路径。但随着时间的推移，大模型的一些局限性开始显现，尽管大模型在模仿人类 认知方面取 结构化和半结构化数据同步 云原生数据计算系统 向量计算引擎设计 云原生数据计算系统 多模态数据共享 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML，为企业构建统一的MaaS框架和 AIGC开发框架，对模型和AI Agent进行高效管理。 03 AIGC全生命周期管理 PieCloudML引擎设计 AIGC全生命周期管理 MaaS底座主流架构 AIGC全生命周期管理 AIGC应用组织