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PerformanceInterceptor性能分析插件在MyBatisPlus中的应用及示例代码

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简介:
本篇文章探讨了如何使用PerformanceInterceptor插件对基于MyBatis-Plus框架的应用程序进行性能分析,并提供了详细的配置和示例代码。 MyBatisPlus插件扩展_PerformanceInterceptor性能分析插件的使用示例代码如下: 首先,在项目配置文件或相关类中引入PerformanceInterceptor,并设置需要记录的日志级别等参数。 ```java import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.PerformanceInterceptor; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MyBatisPlusConfig { @Bean public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() { PerformanceInterceptor interceptor = new PerformanceInterceptor(); // 设置是否格式化输出sql,默认为true,开启后将打印出详细的SQL执行时间信息。 interceptor.setFormat(true); return interceptor; } } ``` 在实际使用过程中,可以根据需要调整PerformanceInterceptor的配置选项以满足不同的性能监控需求。

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客服
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  • PerformanceInterceptorMyBatisPlus
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    本篇文章探讨了如何使用PerformanceInterceptor插件对基于MyBatis-Plus框架的应用程序进行性能分析,并提供了详细的配置和示例代码。 MyBatisPlus插件扩展_PerformanceInterceptor性能分析插件的使用示例代码如下: 首先,在项目配置文件或相关类中引入PerformanceInterceptor,并设置需要记录的日志级别等参数。 ```java import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.PerformanceInterceptor; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MyBatisPlusConfig { @Bean public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() { PerformanceInterceptor interceptor = new PerformanceInterceptor(); // 设置是否格式化输出sql,默认为true,开启后将打印出详细的SQL执行时间信息。 interceptor.setFormat(true); return interceptor; } } ``` 在实际使用过程中,可以根据需要调整PerformanceInterceptor的配置选项以满足不同的性能监控需求。
  • SqlExplainInterceptorMyBatisPlus扩展
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    本文章介绍了如何在MyBatis-Plus中使用SqlExplainInterceptor插件进行SQL执行计划的拦截和分析,并提供了相关示例代码以帮助开发者更好地理解和实现。 MyBatisPlus插件扩展_SqlExplainInterceptor执行分析插件的使用示例代码如下: 1. 首先,在配置类或主启动类中添加SqlExplainInterceptor拦截器。 2. 然后,根据项目需求进行相应的参数设置和逻辑实现。 3. 最终,通过SqlExplainInterceptor可以对MyBatisPlus生成的SQL语句执行情况进行分析与优化。
  • Python敏感
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    本篇文章探讨了如何运用Python编程语言进行复杂模型的敏感性分析,通过具体案例展示其实用性和高效性。 敏感性分析是一种评估决策模型在参数不确定性下的表现的技术。利用Python中的各种库可以执行此类分析,并了解输入变量变化对模型的影响。以下是几种重要的敏感性分析方法及其在Python中的实现方式: 1. **单变量敏感度分析**: 这种技术考察了单一输入变量的变化如何影响整个模型的输出结果。可以通过遍历该输入值的所有可能范围,计算每次变动后的输出,并绘制效应图或偏灵敏度指数来评估其重要性。 2. **多变量敏感度分析**: 当多个输入同时发生变化时,使用如蒙特卡洛模拟等方法进行多变量敏感性分析变得尤为关键。可以利用Python的`numpy.random`库生成随机样本集,并用这些数据运行模型以观察结果分布情况。 3. **局部敏感度分析**: 局部敏感度分析关注的是输入参数的小幅度变化对目标函数的影响。例如,可以通过使用`scipy.optimize`中的`check_grad`功能来估计梯度值,从而理解输入变量的微小变动如何影响模型输出。 4. **全局敏感性分析**: 全局敏感性分析旨在识别哪些因素对于整个系统的响应最为重要。常用的方法包括部分方差分解(PVD)、主效应图和索科斯基指数等,而`SALib`库提供了多种此类方法的实现支持。 5. **概率敏感度分析**: 当输入参数具有不确定性时,可以使用蒙特卡洛模拟或拉丁超立方抽样来描述这些不确定因素,并评估模型输出的随机性。Python中的`scipy.stats`库提供了各种概率分布函数的支持。 6. 实现可视化工具如灵敏度图和效应曲线可以帮助我们直观地理解输入参数变化对模型的影响,而使用`matplotlib`和`seaborn`等绘图库可以创建这些图表。 7. 计算变异系数及方差比是量化敏感性的统计方法。通过比较不同输入变量的标准偏差或方差比例来确定其重要性程度。 8. **Morris方法**: Morris分析是一种快速识别关键输入参数的方法,它使用路径敏感度进行全局评估,并且`SALib`库提供此功能的实现支持。 9. **FAST(傅里叶振幅灵敏度测试)方法**: FAST通过利用傅立叶变换来估计模型对不同输入变量的响应程度。同样地,这个分析也可以借助于Python中的`SALib`库进行实施。 10. **拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)**: 这是一种有效的采样方法,在多维空间中均匀分布样本点以用于蒙特卡洛模拟等场合。可以使用如`scipy.stats`或`PyMC3`这样的库来实现LHS。 11. **概率敏感性分析(Probabilistic Sensitivity Analysis, PSA)**: 这种技术考虑到了输入参数的不确定性,评估了模型输出的可能性分布范围,并可借助于Python中的贝叶斯推理库如pymc3或emcee进行实施。 在实际应用中,应根据具体情况选择合适的敏感性分析方法并结合相应的Python科学计算工具包来实现。这有助于提高对模型稳健性的理解以及做出更可靠的决策面对不确定性环境时。
  • springboot-mybatisplus.zip
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    本资源包包含Spring Boot与MyBatis-Plus框架结合使用的示例代码,旨在帮助开发者快速搭建和使用高性能的后端服务。 《SpringBoot与MyBatisPlus整合实战详解》 在现代Java Web开发领域,SpringBoot凭借其便捷的集成、自动配置及快速启动等特点受到了广大开发者的一致好评。而作为MyBatis扩展工具的MyBatisPlus,则通过简化数据库操作进一步提升了开发效率。本段落将详细介绍如何在SpringBoot项目中引入并整合MyBatisPlus,以实现高效的数据访问。 一、SpringBoot简介 SpringBoot是一个基于Spring框架构建的轻量级开发平台,旨在简化应用初始搭建及后续开发流程。它内置了Tomcat服务器,并遵循“约定优于配置”的原则,能够快速生成独立且适用于生产环境的应用程序。 二、MyBatisPlus概述 作为MyBatis的功能增强版本,MyBatisPlus提供了更为强大的CRUD操作功能,包括无SQL主键自增、条件构造器以及分页插件等特性。它简化了数据库的操作流程,并减少了编写重复的SQL代码的需求,从而提升了开发效率。 三、整合准备 在开始进行SpringBoot与MyBatisPlus的集成前,请确保已安装好JDK环境并在项目中引入了相应的依赖项。您需要将以下内容添加到项目的pom.xml文件里: ```xml org.springframework.boot spring-boot-starter-web com.baomidou mybatis-plus-boot-starter 最新版本号 mysql mysql-connector-java runtime ``` 四、配置数据库连接 接下来,需要在application.properties或application.yml文件中指定数据库的连接信息: ```properties # application.properties 示例 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver ``` 五、创建实体类与Mapper接口 在SpringBoot项目中,首先定义代表数据库表结构的实体类以及与其对应的Mapper接口。MyBatisPlus会自动生成基础CRUD方法: ```java // User.java (实体类) public class User { private Integer id; private String name; // 省略getter和setter方法 } // UserMapper.java (Mapper接口) import com.baomidou.mybatisplus.mapper.BaseMapper; public interface UserMapper extends BaseMapper {} ``` 六、配置MyBatisPlus 在SpringBoot的配置类中,注入MyBatisPlus相关设置并启用分页功能: ```java @Configuration public class MyBatisPlusConfig { @Bean public MybatisPlusConfig mybatisPlusConfig() { MybatisPlusConfig config = new MybatisPlusConfig(); config.setGlobalConfig(new GlobalConfig()); config.getGlobalConfig().setDbConfig(new DbConfig()); return config; } } ``` 七、使用MyBatisPlus 在Service或Controller层,可以通过注入Mapper接口来执行数据操作。例如,获取所有用户信息: ```java @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public List getAllUsers() { return userMapper.selectList(null); } } ``` 八、运行与测试 完成上述步骤后启动SpringBoot应用,并通过RESTful API或单元测试来验证MyBatisPlus的正确性。 总结,将SpringBoot和MyBatisPlus进行结合能够显著提高开发效率。只需简单的配置及依赖注入即可实现强大的数据库操作功能,掌握这种整合方法对日常Java Web项目开发大有裨益。
  • MyBatisPlus构造器orderBy、orderByDesc、orderByAsc使
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    本篇文章提供了MyBatisPlus框架条件下order_by、orderByDesc和orderByAsc三种排序方式的具体用法及示例代码,帮助开发者快速掌握数据排序技巧。 MyBatisPlus条件构造器提供了orderBy、orderByDesc、orderByAsc方法用于在查询时进行排序操作。以下是这些方法的具体使用示例代码: 1. **基本的升序排列**: ```java QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.orderByAsc(age); List users = userMapper.selectList(queryWrapper); ``` 上述代码中,我们通过`orderByAsc`指定了按照“age”字段进行升序排序。 2. **基本的降序排列**: ```java QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.orderByDesc(name); List users = userMapper.selectList(queryWrapper); ``` 这里,我们利用了`orderByDesc`方法实现了对“name”字段按降序排序。 3. **多重条件的升序排列**: ```java QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.orderByAsc(age).orderByAsc(height); List users = userMapper.selectList(queryWrapper); ``` 这个例子展示了如何通过链式调用,先按“age”字段排序后,再对同年龄的人按照“height”进行升序排列。 4. **多重条件的降序与升序混合**: ```java QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.orderByDesc(name).orderByAsc(score); List users = userMapper.selectList(queryWrapper); ``` 在这个例子中,我们首先按照“name”字段进行降序排序,在相同名字的人之间再根据“score”分值升序排列。 这些示例展示了如何在MyBatisPlus的查询条件构造器里灵活地使用不同的排序方法。
  • MyBatisPlus全局Sql注入器逻辑删除
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    本文将详细介绍如何在MyBatis-Plus框架中使用全局SQL注入器,并提供实现逻辑删除功能的具体示例代码。 MyBatisPlus中的全局Sql注入器应用以及逻辑删除功能的使用示例代码如下: 首先,在项目配置类或主启动类中添加以下注解开启全局SQL注入功能: ```java @MapperScan(com.example.demo.mapper) @Configuration public class MybatisConfig { @Bean public ISqlInjector sqlInjector() { return new MetaObjectHandlerSqlInjector(); } } ``` 其次,创建实体类并定义逻辑删除的字段。例如,我们可以在User表中添加一个名为`is_deleted`的布尔类型字段来表示该记录是否被逻辑删除: ```java @Data @TableName(user) public class User { @TableId(value = id, type = IdType.AUTO) private Long id; // 其他属性 /** * 0-未删除,1-已删除,默认值为0。 */ @TableLogic private Integer isDeleted; } ``` 接着,在Mapper接口中定义逻辑查询和更新方法: ```java @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper { // 基于MyBatisPlus的BaseMapper已提供了CRUD的基础操作,这里仅展示如何自定义一些额外的方法。 /** * 根据ID获取用户信息,并过滤掉已被逻辑删除的数据。 */ @Select(SELECT * FROM user WHERE id = #{id} AND is_deleted = 0) User selectById(@Param(id) Long id); } ``` 最后,在Service层调用Mapper方法进行数据操作: ```java @Service public class UserService { private final UserMapper userMapper; public UserService(UserMapper userMapper) { this.userMapper = userMapper; } /** * 根据ID查询用户信息。 */ public User getUserById(Long id) { return userMapper.selectById(id); } } ``` 以上就是MyBatisPlus全局SQL注入器及逻辑删除功能的基本使用方法。
  • 小波LabVIEW实现
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    本文章详细介绍了如何使用LabVIEW平台进行小波分析,并提供了多个示例和实际应用场景,帮助读者掌握小波变换及其工程实践。 小波滤波程序可以实现LabVIEW的滤波分析,程序完整且功能完好。
  • Word2Vec情感
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    本示例探讨了Word2Vec模型在文本情感分析任务中的应用,通过词向量表示提高分类准确性,展示了深度学习技术对自然语言处理领域的积极影响。 在Python平台上进行情感分析的一个实例是使用gensim库中的doc2vec方法。这种方法适用于最新版本的gensim库。
  • MyBatis
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    MyBatis性能分析插件是一款专为提高MyBatis应用性能而设计的工具,通过详细记录和分析数据库操作,帮助开发者快速定位并解决性能瓶颈问题。 基于MyBatis的慢SQL小插件采用拦截器机制实现,在Spring Boot项目的配置文件中进行简单设置即可启用该功能。当执行时间超过设定阈值(默认为100毫秒)时,插件会自动捕获并记录完整的可执行SQL语句至日志文件。 使用步骤如下: 在你的Spring Boot项目中的配置文件添加以下内容: 对于application.yml文件,请加入: ```yaml sql: slow-threshold: 100 ``` 或者,在application.properties中设置为: ```properties sql.slow-threshold=100 ``` 参数说明:以上数值单位是毫秒,表示执行时间超过100毫秒的SQL语句将被认定为慢查询,并在日志文件中输出完整的可执行SQL。