分页的实现|学习笔记

简介: 快速学习分页的实现

开发者学堂课程【MyBatis持久层框架入门:分页的实现】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/21

分页的实现


目录

一.分析mvsal.的分页语句:1imit startIndex,pageNum

二.通过RowBounds,来实现分页

 

1. 分析mvsal.的分页语句:1imit startIndex,pageNum

l mapper映射文件
<!-- 查询所有用户-->
<select id= "selectALL" parameterType= "Map"
resultType="User">
select * from user limit
#{startIndex},#{pageSize}</select>

</select>

l Dao中的写法
//分页查询
publicList<User> getAll(int currentPage,int pageSize)throws I0Exception(
SqlSession session=MyBatisUtil.getSession();
Map<String,Integer> map = new HashMap<String ,Integer>();

map. put("startIndex", (currentPage-1)*pageSize);
map. put("pageSize", pageSize);
List<User> list =
session.selectlist("cn.sxt.entity.UserMapper.selectAll",map);
session.close();
return list;

Ø 注意:不用为参数设置类,可以采用map结构来解决这个问题。

2. 通过RowBounds,来实现分页

l Mapper文件不用做任何改变
<select id="getALl"resultType="User">
select * from user
</select>

Dao.中需要新建RowBounds.对象

RowBounds rowBounds-new RowBounds(index,size);ndex是下标,size数据

//分页查询
public List<User>getAll(int currentPage, intpageSize) throws

IOException
SqlSession session=MyBatisUtil getSession();
RowBounds rowBounds = new
RowBounds((currentPage -1)*pageSize,pageSize) ;
List<User> list =
session.selectlist("cn.sxt.entity.UserMapper.getAll",null,rowBounds);
session.close( );
return list;

}

相关文章
|
JavaScript Java 测试技术
基于Java的儿童影楼拍摄管理系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于Java的儿童影楼拍摄管理系统的设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
75 0
|
搜索推荐
冒泡排序与插入排序
冒泡排序与插入排序
冒泡排序与插入排序
|
Java Windows
JDK8-u271/u272的jre和jdk/jre的文件有差异
JDK8-u271/u272的jre和jdk/jre的文件有差异
249 0
|
NoSQL Shell C++
GDB命令行最基本操作
程序启动:  A.冷启动 gdb program              e.g., gdb ./cs gdb –p pid                 e.g., gdb –p `pidof cs` gdb program core      e.
939 0
|
6天前
|
人工智能 运维 安全
|
3天前
|
人工智能 异构计算
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
B站开源IndexTTS2,用极致表现力颠覆听觉体验
在语音合成技术不断演进的背景下,早期版本的IndexTTS虽然在多场景应用中展现出良好的表现,但在情感表达的细腻度与时长控制的精准性方面仍存在提升空间。为了解决这些问题,并进一步推动零样本语音合成在实际场景中的落地能力,B站语音团队对模型架构与训练策略进行了深度优化,推出了全新一代语音合成模型——IndexTTS2 。
499 14