Mybatis中一对一和一对多的处理

简介: 这篇文章讲解了在Mybatis中如何处理一对一和一对多的关系映射,包括使用association和collection标签的具体方法。

上文讲了关于<select>标签的用法和例子,但是很多时候这些并不能完全满足需求,因为很多时候关系型数据库是存在表关联的情况,比如一个用户表中数据对应一条用户详细信息数据,这样就存在表关联的情况,用户表的其中一个字段是用户详细信息的数据类型,亦或者一个用户有多种角色,那么用户表中就存在roles这样一个对象集合的数据类型,这是一个简单的<select>标签实现不了的,因此要引入其他相关标签association和collection。

association标签用来实现一对一的映射,假设有用户表User和用户详细信息表UserDetail,一条用户表只对应一条用户详细信息表,那么映射关系可以写成这样,但是要注意的是如果存在user表中字段名和userDetail表中字段名一致的情况,其中一个要用别名来区分,映射关系的xml如下:

<resultMap id="user" type="User">
    <id property="id" column="id" />
    <result property="username" column="userName" />
    <association property="userDetail" javaType="UserDetail">
        <id property="id" column="did" />
        <result property="user_id" column="userId" />
        <result property="sex" column="sex" />
    </association>
</resultMap>

如果需要做关联查询,可以写成下面的形式,这里又引入一个新的标签<sql>,sql标签经常用于需要重复使用的sql片段中,可以将sql标签包裹,在需要使用的地方引入,下面的代码中就是将关联查询的sql用sql标签包裹,在下面需要使用地方引入去使用,需要加上查询条件的话就可以直接在下面写查询条件,而不需要重新再写一遍这段长的sql了。

<sql id="selectUserVo">
    SELECT 
        a.id as id, a.username as username,
        b.id as did,b.user_id as user_id,b.sex as sex
    FROM sys_user a
    LEFT JOIN sys_user_detail b ON a.id = b.user_id
</sql>

<select id="findAllUser" resultMap="User">
     <include refid="selectUserVo"/>
</select>

下面再说collection标签的用法,collection标签用法和association标签用法类似,只不过这个是可以映射多个对象,在java属性中是多以List<>形式存在,假设有用户表User和用户操作记录表,一条用户表只对应多条操作记录,那么映射关系可以写成这样,但是同样要注意的是如果存在user表中字段名和操作记录表中字段名一致的情况,其中一个要用别名来区分,映射关系的xml如下:

<resultMap id="user" type="User">
    <id property="id" column="user_id" />
    <result property="username" column="username" />
    <collection property="actionLog" ofType="ActionLog">
        <id property="id" column="aid" />
        <result property="action_time" column="actionTime" />
    </collection>
</resultMap>

如果需要做关联查询,可以写成下面的形式,这里同样引入<sql>标签,作用就不做赘述了。

<sql id="selectUserVo">
    SELECT 
        a.id as id, a.username as username,
        b.id as id,b.action_time as action_time
    FROM sys_user a
    LEFT JOIN sys_user_action b ON a.id = b.user_id
</sql>

<select id="findAllUser" resultMap="User">
     <include refid="selectUserVo"/>
</select>

这样查询出来的User对象的List<UserAction>属性就自动装配好了。

当然如果系统性能要求不高,而且数据量很小,也可以线查询出来user表,再用user表中对应的字段再去做一次查询,将关联表的数据查询出来赋值进去,不过性能和效果都会差一点,好处是实现简单快捷。

以上如有问题可以在评论区给我留言!

相关文章
|
23天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
16天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2576 22
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
18天前
|
人工智能 IDE 程序员
期盼已久!通义灵码 AI 程序员开启邀测,全流程开发仅用几分钟
在云栖大会上,阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布,「通义灵码」完成全面升级,并正式发布 AI 程序员。
|
3天前
|
JSON 自然语言处理 数据管理
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】,涵盖本月产品和功能发布、活动,应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
|
2天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
数据治理,是时候打破刻板印象了
瓴羊智能数据建设与治理产品Datapin全面升级,可演进扩展的数据架构体系为企业数据治理预留发展空间,推出敏捷版用以解决企业数据量不大但需构建数据的场景问题,基于大模型打造的DataAgent更是为企业用好数据资产提供了便利。
163 2
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1576 16
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
22天前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
972 14
|
3天前
|
Linux 虚拟化 开发者
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
218 2
|
17天前
|
人工智能 开发框架 Java
重磅发布!AI 驱动的 Java 开发框架:Spring AI Alibaba
随着生成式 AI 的快速发展,基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长,涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架,但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言,并非十分友好和丝滑。因此,我们基于 Spring AI 发布并快速演进 Spring AI Alibaba,通过提供一种方便的 API 抽象,帮助 Java 开发者简化 AI 应用的开发。同时,提供了完整的开源配套,包括可观测、网关、消息队列、配置中心等。
734 9