当前位置: 首页 > news >正文

Mybatis-Plus,IDEA2024版本

目录

1、Mybatis-Plus介绍

2、Mybatis-Plus作用

3、Mybatis-Plus使用

1、引入依赖

2、配置数据库

3、生成代码


1、Mybatis-Plus介绍

Mybatis-Plus是在Mybatis的基础上进行的功能拓展,也就是Mybatis有的功能,Plus也有,而且比Mybatis更好用,所以大家可以使用Plus更快的进行项目的构建

2、Mybatis-Plus作用

最主要的作用:

  • 自动生成基础代码
  • 将字段名与属性名进行映射
  • 提供基础的CURD操作

3、Mybatis-Plus使用

我现在是在springBoot框架的基础上,对Mybatis-Plus进行代码演示:

1、引入依赖

我的springBoot版本是【3.4.4】,Java版本是17

<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
<version>3.5.11</version>
</dependency>

如果版本和我不一样,可以去Mybatis的官网看看:MyBatis-Plus 🚀 为简化开发而生

2、配置数据库

1、 我的IDEA是2024.3.1版本,在这个版本以上的都可以在任务栏的工具里找到Config-DateBase

 2、配置数据库的信息

 

 这是dbUrl,把userdb改成自己的数据库名(架构名) 

 jdbc:mysql://localhost:3306/userdb?useSSL=false&serverTimezone=UTC

注意!!!这里的数据库配置并不可以直接从Service层访问Dao层!!!所以还是要自己写一个Jdbc配置  ,以下是在application.yml中的Jdbc配置

server:port: 8080
spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/userdb?serverTimezone=UTCusername: root        //用户名password: root        //密码

3、生成代码

 1、点击工具里的code Generator

2、配置生成代码的信息

3、代码生成成功 

 

http://www.dtcms.com/a/154739.html

相关文章:

  • gerbera文件转PCB文件-Altium Designer
  • windows作业job介绍
  • 基于归纳共形预测的大型视觉-语言模型中预测集的**数据驱动校准**
  • 用Obsidian四个插件打造小说故事关联管理系统:从模板到图谱的全流程实践
  • 金仓数据库KingbaseES技术实践类深度剖析与实战指南
  • 【Dify系列教程重置精品版】第1课 相关概念介绍
  • Python图像变清晰与锐化,调整对比度,高斯滤波除躁,卷积锐化,中值滤波钝化,神经网络变清晰
  • PR第二课--混剪
  • Float32、Float16、BFloat16
  • 第一部分:git基本操作
  • Java基础第四章、面向对象
  • 剖析经典二维动画的制作流程,汲取经验
  • C++入门(下)
  • 【网络原理】TCP提升效率机制(二):流量控制和拥塞控制
  • Python 快速获取Excel工作表名称
  • PyTorch与CUDA的关系
  • 脚本批量启动Node服务器
  • SEO长尾关键词布局实战
  • 【Java面试笔记:进阶】19.Java并发包提供了哪些并发工具类?
  • 手写Java线程池与定时器:彻底掌握多线程任务调度
  • 浏览器f12可以搜索接口的入参 和返回内容
  • 新手如何学习人工智能
  • 大模型助力嘉兴妇幼:数据分类分级的智能化飞跃
  • 5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
  • 25%甘油(灭菌)保存菌液以及10%甘油(普通)保存蛋白的原理及操作-实验操作系列-010
  • MyBatis-Plus 自动填充与更新策略知识清单
  • 反爬策略应对指南:淘宝 API 商品数据采集的 IP 代理与请求伪装技术
  • SkyWalking 安装与使用详细总结
  • Zynq 7000的PS侧DDR3地址范围及相关信息
  • 关于开源大模型(如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等)二次开发或训练经验的关键点和概述