池可解决此问题。 2、 Sql 语句在代码中硬编码，造成代码不易维护，实际应用 sql 变化的可能较大，sql 变动 需要改变 java 代码。 3、 使用 preparedStatement 向占有位符号传参数存在硬编码，因为 sql 语句的 where 条件不 一定，可能多也可能少，修改 sql 还要修改代码，系统不易维护。 4、 对结果集解析存在硬编码（查询列名），sql 变化导致解析代码变化，系统不易维护，如 username like '%${value}%' parameterType：定义输入到 sql 中的映射类型，#{id}表示使用 preparedstatement 设 置占位符号并将输入变量 id 传到 sql。 resultType：定义结果映射类型。 1.6.7.1.2 加载映射文件 mybatis 框架需要加载映射文件，将 Users.xml 添加在 SqlMapConfig finally { if (sqlSession != null) { sqlSession.close(); } } } } 1.6.7.1.4 #{}和${} #{}表示一个占位符号，通过#{}可以实现 preparedStatement 向占位符中设置值，自动进行 java 类型和 jdbc 类型转换，#{}可以有效防止 sql 注入。 #{}可以接收简单类型值或 pojo 属性值。

properties 的作用并不单单是这样，你可以创建一个资源文件，名为 jdbc.properties 的文件,将四个连接字符串的数据在资源文件中通过键值 对 (key=value)的方式放置，不要任何符号，一条占一行 jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis_1129 jdbc.username=root new com.atguigu.bean.Person(‘admin’).name 运算符： +,-*,/,% 逻辑运算符： in,not in,>,>=,<,<=,==,!= 注意：xml 中特殊符号如”,>,<等这些都需要使用转义字符 5.2 if where 1) If 用于完成简单的判断. 2) Where 用于解决 SQL 语句中 where 关键字以及条件中第一个 and 或者 or

如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id

如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id

如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id

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如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id

部分和表达式部 分。以 t_order_${1..3} 为例，字符串 部分的子字符串 GROOVY 为此行表达式 使用的对应 SPI 实现的 Type Name，其被 <> 符号包裹来识别。而字符串 t_order_${1..3} 为此行表 达式的表达式部分。当行表达式不指定 Type Name 时，例如 t_order_${1..3}，行表示式默认将使用 InlineExpressionParser online_table3, offline_table1, offline_table2, offline_table3 使用标准列表的行表达式 LITERAL 实现将不对表达式部分做任何符号的转化，从标准列表的输入直接获得标准列表的输出。此有 助于解决 GraalVM Native Image 下不便于使用 Groovy 表达式的问题。 类型：LITERAL 用例： • t_order_1 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id

部分和表达式部 分。以 t_order_${1..3} 为例，字符串 部分的子字符串 GROOVY 为此行表达式 使用的对应 SPI 实现的 Type Name，其被 <> 符号包裹来识别。而字符串 t_order_${1..3} 为此行表 达式的表达式部分。当行表达式不指定 Type Name 时，例如 t_order_${1..3}，行表示式默认将使用 InlineExpressionParser online_table3, offline_table1, offline_table2, offline_table3 使用标准列表的行表达式 LITERAL 实现将不对表达式部分做任何符号的转化，从标准列表的输入直接获得标准列表的输出。此有 助于解决 GraalVM Native Image 下不便于使用 Groovy 表达式的问题。 类型：LITERAL 用例： • t_order_1 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id