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通过ibatis实现轻量级的水平切分(已更新，ibatis原生api也可以实现sharding)

    博客分类：
  • java
iBATISSQL搜索引擎SpringHibernate 
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最近想在自己的项目里实现DB sharding功能，正好前段时间研究过ibatis的源码于是就在ibatis的基础上进行了一些修改。另一方面也是为了练练手。这个sharding的实现主要是基于我项目中的需求实现的可能有很多考虑不周的地方，希望各位大牛拍砖。如果有人感兴趣愿意一起来发展这个项目，本人也非常欢迎各位的加入。
Shardbatis是在mybatis 2.3.5代码的基础上进行一些扩展实现数据水平切分功能。 数据的水平切分包括多数据库的切分和多表的数据切分。目前shardbatis已经实现了单数据库的数据多表水平切分
mybatis2.3.5的核心类图（包含了spring对ibatis的封装SqlMapClientTemplate）如下（其他版本的ibatis的类图有略微不同）

改造后的类图

从这两张图上可以看出shardbatis里新增了接口SqlMapShardingExt，SqlMapShardingExt中具体的方法如下 
public interface SqlMapShardingExt extends SqlMapExecutor{
	/**
	 * 带有sharding功能的insert
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Object insertWithSharding(String id, Object parameterObject,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的insert
	 * @param id
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Object insertWithSharding(String id, ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的update
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	int updateWithSharding(String id, Object parameterObject, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的update
	 * @param id
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	int updateWithSharding(String id, ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的delete
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	int deleteWithSharding(String id, Object parameterObject, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的delete
	 * @param id
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	int deleteWithSharding(String id, ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的单记录查询
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Object queryForObjectWithSharding(String id, Object parameterObject,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的单记录查询
	 * @param id
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Object queryForObjectWithSharding(String id, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的单记录查询
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param resultObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Object queryForObjectWithSharding(String id, Object parameterObject,
			Object resultObject, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的查询
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	List queryForListWithSharding(String id, Object parameterObject,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的查询
	 * @param id
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	List queryForListWithSharding(String id, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的查询
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param skip
	 * @param max
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	List queryForListWithSharding(String id, Object parameterObject, int skip, int max,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 带有sharding功能的查询
	 * @param id
	 * @param skip
	 * @param max
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	List queryForListWithSharding(String id, int skip, int max,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param rowHandler
	 * @param groups
	 * @throws SQLException
	 */
	void queryWithRowHandlerWithSharding(String id, Object parameterObject,
			RowHandler rowHandler, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

	/**
	 * 
	 * @param id
	 * @param rowHandler
	 * @param groups
	 * @throws SQLException
	 */
	void queryWithRowHandlerWithSharding(String id, RowHandler rowHandler,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param keyProp
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Map queryForMapWithSharding(String id, Object parameterObject, String keyProp,
			ShardingFactorGroup... groups) throws SQLException;

	/**
	 * 
	 * @param id
	 * @param parameterObject
	 * @param keyProp
	 * @param valueProp
	 * @param groups
	 * @return
	 * @throws SQLException
	 */
	Map queryForMapWithSharding(String id, Object parameterObject, String keyProp,
			String valueProp, ShardingFactorGroup... groups)
			throws SQLException;

通过SqlMapClientImpl和SqlMapSessionImpl对SqlMapShardingExt的实现是的ibatis具有了DB sharding的功能，iBATIS会自动根据配置的或者是编码的sharding策略将原始的sql语句转变为对应目标表名的sql。
下面看一下如何在iBATIS中配置和使用sharding功能
1.配置sharding策略。在sql-map-config.xml中添加如下配置 
<shardingConfig>
        <!-- 对于app_test使用默认的切分策略,默认的切分策略只是简单按数值取模生成新的表名,如何实现切分策略后面再介绍 -->
        <sharding tableName="app_test" strategyClass="com.ibatis.sqlmap.engine.sharding.impl.DefaultShardingStrategy"/>
        <!-- 没有配置切分策略等于使用默认的切分策略 -->
        <sharding tableName="app_2test" />
</shardingConfig>

这里再通过实例简单介绍一下使用DefaultShardingStrategy时对sql的convert结果
比如sqlmap中定义的原始sql为： 
SELECT EMPLOYEEIDNO FROM mytable WHERE SALARY >= 50000

那经过convert后的结果将可能是 
SELECT EMPLOYEEIDNO FROM mytable_1 WHERE SALARY >= 50000

又例如原始sql为 
SELECT a.* FROM ANTIQUES a,ANTIQUEOWNERS b, mytable c where a.id=b.id and b.id=c.id

convert的结果可能为 
SELECT a.* FROM ANTIQUES_0 AS a, ANTIQUEOWNERS_1 AS b, mytable_1 AS c WHERE a.id = b.id AND b.id = c.id

开始使用sharding api 
public class SqlMapClientTest {
        SqlMapClient sqlMapper;

        @Before
        public void init() {
                Reader reader;
                try {
                        reader = Resources.getResourceAsReader("sql-map-config.xml");
                        sqlMapper = SqlMapClientBuilder.buildSqlMapClient(reader);
                        reader.close();
                } catch (IOException e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                }
        }

        @Test
        public void testSharding() throws Exception {
                Map param = new HashMap();
                param.put("cnt", "ttt");
                ShardingFactorGroup g = new ShardingFactorGroup();//ShardingFactorGroup为切分策略提供必要参数
                g.setTableName("App_Test");//设置为哪张表配置切分策略
                g.setParam(new Integer(123));//设置为切分策略提供参数
                //这里还可以通过g.setShardingStrategy(...)来设置切分策略
                //通过API配置的切分策略可以覆盖xml里配置的App_Test表的切分策略
                Integer count = (Integer) sqlMapper.queryForObjectWithSharding(
                                "AppTest.select_paging_count_by_map", param, g);
                Assert.assertEquals(count.toString(), "0");
        }

        @Test
        public void testUpdate() throws SQLException {
                ShardingFactorGroup g = new ShardingFactorGroup();
                g.setTableName("App_Test");
                g.setParam(new Integer(123));

                String cnt = "testUpdate" + System.currentTimeMillis();
                AppTest at1 = new AppTest();
                at1.setCnt(cnt);
                Integer id = (Integer) sqlMapper.insertWithSharding(
                                "AppTest.insert_h2", at1, g);

                AppTest parameterObject = new AppTest();
                parameterObject.setCnt(cnt);
                AppTest ret = (AppTest) sqlMapper.queryForObjectWithSharding(
                                "AppTest.select_by_condition", parameterObject, g);
                Assert.assertEquals(ret.getId().toString(), id.toString());

                ret.setCnt("NEW_CONTENT");
                Integer count = sqlMapper.updateWithSharding("AppTest.update", ret, g);
                Assert.assertEquals(count.toString(), "1");

                count = (Integer) sqlMapper.queryForObjectWithSharding(
                                "AppTest.select_paging_count", ret, g);
                Assert.assertEquals(count.toString(), "1");
        }

        @Test
        public void testDelete() throws SQLException {
                ShardingFactorGroup g = new ShardingFactorGroup();
                g.setTableName("App_Test");
                g.setParam(new Integer(123));

                String cnt = "testDelete" + System.currentTimeMillis();
                AppTest at1 = new AppTest();
                at1.setCnt(cnt);
                Integer id = (Integer) sqlMapper.insertWithSharding(
                                "AppTest.insert_h2", at1, g);

                AppTest parameterObject = new AppTest();
                parameterObject.setCnt(cnt);
                AppTest ret = (AppTest) sqlMapper.queryForObjectWithSharding(
                                "AppTest.select_by_condition", parameterObject, g);
                Assert.assertEquals(ret.getId().toString(), id.toString());

                Integer row = sqlMapper.deleteWithSharding("AppTest.delete", ret, g);
                Assert.assertEquals(row.toString(), "1");
        }
}

实现自己的sharding策略,只要实现一个简单的接口即可 
public interface ShardingStrategy {
        /**
         * 计算得到新的表名
         * @param baseTableName 逻辑表名
         * @param params 为sharding逻辑提供必要参数
         * @return 
         */
        public String getTargetTableName(String baseTableName,Object params);
}

Since 0.9.1使用ibatis原生api也可以支持sharding功能 
<!-- 在sql-map-config.xml中添加如下配置 -->
<shardingConfig>
        <!-- 对于app_test使用默认的切分策略,默认的切分策略只是简单按数值取模生成新的表名,如何实现切分策略后面再介绍 -->
        <sharding tableName="app_test" strategyClass="com.ibatis.sqlmap.engine.sharding.impl.DefaultShardingStrategy"/>
        <!-- 没有配置切分策略等于使用默认的切分策略 -->
        <sharding tableName="app_2test" />
</shardingConfig>
<!-- 在sqlmap.xml中statement节点都可以添加shardingParams属性
shardingParams对应的值使用json数组格式，
paramExpr 对应parameterClass对象中的某个属性，这个属性的值会传递给sharding策略用于计算新的表名，
例如paramExpr：testId 等同于appTest.getTestId;paramExpr：model.id 等同于appTest.getModel().getId()
tableName 用于表示当前这个json对象配使用于sql中的哪个表
strategyClass strateg接口实现类的全名,这个值如果没有将使用sql-map-config.xml里shardingConfig下配置对应的值。
-->
<select id="select_count_native" parameterClass="AppTest" resultClass="java.lang.Integer" 
	shardingParams='[{"paramExpr":"testId","tableName":"app_test"}]'>
	select count(*) from app_test where cnt=#cnt#
</select>

下面开始编码 
AppTest param=new AppTest();
param.setTestId(2);
param.setCnt("testShardingWithConfig");
Integer count=(Integer)sqlMapper.queryForObject("AppTest.select_count_native",param);//和使用原生的ibatis API没有区别

最终执行的SQL可能是如下样式 
select count(*) from app_test_0 where cnt=?

关于shardbatis在spring中的使用方法，以及一些使用注意事项和性能测试结果请大家移步到项目主页http://code.google.com/p/shardbatis/上查看
分享到：
| sitemesh性能测试结果比较惊艳（已经补上新 ...
评论
25 楼 ah_asgx 2013-12-18  
Hello 我想问一下：他好像不支持 top：

    SELECT top 1 a.* FROM ANTIQUES a
会格式化成：
    SELECT a.* FROM ANTIQUES a
24 楼 ah_asgx 2013-12-18  
Hello 我想问一下：他好像不支持 top：

    SELECT top 1 a.* FROM ANTIQUES a
会格式化成：
    SELECT a.* FROM ANTIQUES a
23 楼 gubaojian 2013-04-22  
楼主：这个组件还更新吗? 想贡献代码
22 楼 SeanHe 2010-09-29  
lishuaibt 写道
J-catTeam 写道
数据库的水平切分 使用局限性还是有的。比如sql中的分组，排序，或者其他一些情况。
另外 兄弟 你的测试方法应该不是很可靠吧。




水平切分是会带来一些问题，但是既然我们已经做了水平切分，那么肯定是要牺牲一些东西的，比如数据库表的设计可能会反范式设计，简单的多表关联查询可能就没办法用了，诸如此类的问题，都会有。但是为了达到能容纳更多数据的目的，我觉得这样的牺牲是必要的。水平切分之后，我的理解就是其实RDBMS已经没有了关系，DB仅仅充当了Table的容器而已。如果还要使用关系的话，那么必然会给今后的扩展留下隐患。像时下流行的Key-Value系统，实现了什么？对外暴露出来的功能简单的就如同一个Map，但是确实是能解决一些问题的。是吧！


是的，我也是认为水平切分是有特定的应用场景的。如果要和其他表做关联或者做分页查询那是用水平切分就不是最好的解决方案了
21 楼 lishuaibt 2010-09-29  
J-catTeam 写道
数据库的水平切分 使用局限性还是有的。比如sql中的分组，排序，或者其他一些情况。
另外 兄弟 你的测试方法应该不是很可靠吧。




水平切分是会带来一些问题，但是既然我们已经做了水平切分，那么肯定是要牺牲一些东西的，比如数据库表的设计可能会反范式设计，简单的多表关联查询可能就没办法用了，诸如此类的问题，都会有。但是为了达到能容纳更多数据的目的，我觉得这样的牺牲是必要的。水平切分之后，我的理解就是其实RDBMS已经没有了关系，DB仅仅充当了Table的容器而已。如果还要使用关系的话，那么必然会给今后的扩展留下隐患。像时下流行的Key-Value系统，实现了什么？对外暴露出来的功能简单的就如同一个Map，但是确实是能解决一些问题的。是吧！
20 楼 linliangyi2007 2010-09-28  
这样架构的前提大多针对特定的互联网应用，如SNS系统，有较强的针对性，而不去考虑多表的join和分页这种问题
19 楼 linliangyi2007 2010-09-28  
myreligion 写道
sdh5724 写道
SeanHe 写道
我个人认为如果对水平切分的数据要进行分页查询的话，可能会带来一些性能问题，可能最后没有了水平切分带来的优势。我觉的如果对水平切分的数据还要做分页查询的话，那还不如不要切分，可以选用其他的技术方案。比如说利用搜索引擎等



如果你在一家小公司， 拥有数十亿的数据， 有比较大的访问要求， 买不起昂贵的存储， 买不起昂贵的小鸡。 你会怎么做？  搜索引擎。。。OPENSOURCE的， 有几个能处理大规模索引的？


那也要比select count(*) 数十亿数据来的快吧？如果分表，就不能多表联合查询了，要不分表还有什么意义。对于分页，应该通过分表的策略，让可能分页查询的数据都尽量在一个小表中。如果不能做到，或者单独计数，或者就不提供这种功能。



个人认为，分表分库不是用来做搜索的。更多用于服务器的负载均衡，我们也在iBatis基础上，结合spring实现了分库（保留分表的后期改造能力）。从性能上讲，分库（使用不同的物理服务器）视乎更好一些。
18 楼 myreligion 2010-09-28  
sdh5724 写道
SeanHe 写道
我个人认为如果对水平切分的数据要进行分页查询的话，可能会带来一些性能问题，可能最后没有了水平切分带来的优势。我觉的如果对水平切分的数据还要做分页查询的话，那还不如不要切分，可以选用其他的技术方案。比如说利用搜索引擎等



如果你在一家小公司， 拥有数十亿的数据， 有比较大的访问要求， 买不起昂贵的存储， 买不起昂贵的小鸡。 你会怎么做？  搜索引擎。。。OPENSOURCE的， 有几个能处理大规模索引的？


那也要比select count(*) 数十亿数据来的快吧？如果分表，就不能多表联合查询了，要不分表还有什么意义。对于分页，应该通过分表的策略，让可能分页查询的数据都尽量在一个小表中。如果不能做到，或者单独计数，或者就不提供这种功能。
17 楼 sdh5724 2010-09-28  
SeanHe 写道
我个人认为如果对水平切分的数据要进行分页查询的话，可能会带来一些性能问题，可能最后没有了水平切分带来的优势。我觉的如果对水平切分的数据还要做分页查询的话，那还不如不要切分，可以选用其他的技术方案。比如说利用搜索引擎等



如果你在一家小公司， 拥有数十亿的数据， 有比较大的访问要求， 买不起昂贵的存储， 买不起昂贵的小鸡。 你会怎么做？  搜索引擎。。。OPENSOURCE的， 有几个能处理大规模索引的？
16 楼 SeanHe 2010-09-28  
我个人认为如果对水平切分的数据要进行分页查询的话，可能会带来一些性能问题，可能最后没有了水平切分带来的优势。我觉的如果对水平切分的数据还要做分页查询的话，那还不如不要切分，可以选用其他的技术方案。比如说利用搜索引擎等
15 楼 Angi 2010-09-26  
请问可以支持分页查询吗？
如果不支持，有这方面的计划吗？
谢谢！
14 楼 SeanHe 2010-09-02  
sdh5724 写道
哈哈， 直接在JDBC上做WRAPER的话， 会更干净～

大牛，果然就是大牛，一句话就给出了很好的解决方案。
让我开阔了思路。通过在sqlmap的xml里添加配置，程序的处理通过对jdbc的包装来处理。
13 楼 sdh5724 2010-09-02  
哈哈， 直接在JDBC上做WRAPER的话， 会更干净～
12 楼 argan 2010-09-02  
以前我也参考hibernate-sharding的思路做过一个封装 http://code.google.com/p/ibatis-sharding/

目标是尽量保持原来ibatis的使用习惯，功能和hibernate-sharding类似，很久没维护了，有兴趣的可以看看，代码也很简单
11 楼 yangguo 2010-09-01  
比较牛。轮子上加个胎或绣朵花才是正途。
10 楼 SeanHe 2010-09-01  
forthelichking 写道
比较支持这种增强行为，特别是在已经上线的项目里且用上了ibatis后，干净地增加了分表分库的能力，为以后的可维护性大大增强。
不过我觉得这种直接增加方法的方式有点繁琐了，dao最好是直接能用上ibatis原有的sqlMapClient提供的dao方法，这样一来，只用改动配置，不用改动代码，就能直接实现分库分表的逻辑，对于dao开发者来说，他根本无需关心数据库是否分库分表了，展现给他的操作逻辑就是一个库，一个表。


ps：最好是能把读写分离的逻辑也能干净地整合进去，之前的做法大部分人是用在spring事务里面配置readonly=true，不过互联网世界中压根就没有数据库事务的思想（严重影响性能），基本上用app的逻辑控制事务回滚之类的。


非常感谢你的鼓励
关于你第一点的建议这个我不是没有考虑过，但是即使基于sqlmapclient现有的api也很难做到开发人员在开发时不去关心如何分表。打个比方说如果不做分表是直接存放在表（sub_table）中，调用sqlmapclient的insert方法是传递的参数可能直接用SubTable这个pojo。但是如果这个应用要根据数据产生的时间按月分表，这个时候仅靠pojo里的参数就不够了。因此我就新开了方法来做sharding的功能。不过我刚才考虑了一下可能很多时候靠sqlmapclient原有的api和外加一些配置是可以完成sharding功能的。这个可以做后新的特性在后面的版本中实现。谢谢你的建议。

至于你提到的第二点我理解的是不是你说的读写分库？关于数据库路由的功能准备在后面版本里加，在rodemap里我也写了，具体的实现方式欢迎您一起讨论，谢谢。
9 楼 forthelichking 2010-09-01  
比较支持这种增强行为，特别是在已经上线的项目里且用上了ibatis后，干净地增加了分表分库的能力，为以后的可维护性大大增强。
不过我觉得这种直接增加方法的方式有点繁琐了，dao最好是直接能用上ibatis原有的sqlMapClient提供的dao方法，这样一来，只用改动配置，不用改动代码，就能直接实现分库分表的逻辑，对于dao开发者来说，他根本无需关心数据库是否分库分表了，展现给他的操作逻辑就是一个库，一个表。


ps：最好是能把读写分离的逻辑也能干净地整合进去，之前的做法大部分人是用在spring事务里面配置readonly=true，不过互联网世界中压根就没有数据库事务的思想（严重影响性能），基本上用app的逻辑控制事务回滚之类的。
8 楼 lgdlgd 2010-09-01  
我没有用过IBATIS，但最近研究了Hibernate shard这个项目，Hibernate shard没有解决分组、排序，分页用的是应用层面的内存分页，聊胜于无吧，不知道兄弟在这方面解决得如何
7 楼 SeanHe 2010-09-01  
J-catTeam 写道
SeanHe 写道
J-catTeam 写道
数据库的水平切分 使用局限性还是有的。比如sql中的分组，排序，或者其他一些情况。
另外 兄弟 你的测试方法应该不是很可靠吧。

数据库水平切分是有特定的场景的，我做这个的目的不是为了解决水平切分的局限性。我做这个的目的是为了通过ibatis实现数据库水平切分的功能。
至于测试方法有不可靠的地方请您不吝赐教，谢谢！

也没有什么赐教的哈，分库分表的前提是在大数据量的前提下的。

呵呵，我这里的对比测试只是为了说明加上sharding功能以后对ibatis本身性能的影响，而不是测试大数据量下sql的性能，大数据量的性能说白了和shardbatis或者和ibatis都没有什么关系
6 楼 J-catTeam 2010-09-01  
SeanHe 写道
J-catTeam 写道
数据库的水平切分 使用局限性还是有的。比如sql中的分组，排序，或者其他一些情况。
另外 兄弟 你的测试方法应该不是很可靠吧。

数据库水平切分是有特定的场景的，我做这个的目的不是为了解决水平切分的局限性。我做这个的目的是为了通过ibatis实现数据库水平切分的功能。
至于测试方法有不可靠的地方请您不吝赐教，谢谢！

也没有什么赐教的哈，分库分表的前提是在大数据量的前提下的。
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    通过SqlMapClient，开发者可以执行查询、插入、更新和删除等操作。 2. **Statement**：代表了一个SQL语句，包括PreparedStatement和SimpleStatement两种类型。PreparedStatement支持预编译，提高性能并防止SQL注入...

    ibatis api,ibatis文档,ibatis说明文档

    Ibatis，全称为MyBatis，是一个优秀的Java持久层框架，它主要负责SQL映射，将数据库操作与业务逻辑解耦，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而无需关心繁琐的SQL语句编写。本篇文章将深入探讨Ibatis API、文档...

    ibatis应对批量update

    通过上述步骤，我们可以在ibatis中实现高效的批量更新操作，极大地提升系统处理大规模数据的能力。这种方法不仅适用于Java环境下的开发，也适用于其他支持ibatis的编程语言。总之，ibatis提供的批量更新功能是处理...

    spring mvc + ibatis + Oracle + ajax 轻量级架构搭建及详解

    通过MyBatis-Spring整合，可以实现事务管理和DAO的注入，使得iBatis更好地融入到Spring框架中。在本项目中，iBatis负责与Oracle数据库的交互，执行CRUD操作。 **Oracle数据库** Oracle是企业级的数据库系统，支持...

    ibatis-api中文（真的中文）

    这个“ibatis-api中文（真的中文）”资料集合包含了iBATIS的API文档以及教程，帮助开发者更好地理解和使用iBATIS。 首先，`iBATIS-SqlMaps-2-cn.pdf`是iBATIS SQL Maps 2.0的中文版教程。在该文档中，你可以找到...

    ibatis实现分页技术

    在Java Web开发中，Ibatis作为一个轻量级的持久层框架，被广泛应用于数据库操作。在处理大量数据时，为了提高用户体验，分页显示数据变得至关重要。本篇将详细讲解如何利用Ibatis实现分页技术。 一、Ibatis简介 ...

    Ibatis学习(通过Ibatis实现简单的数据库的添加、删除、修改)

    Ibatis 是一款轻量级的Java持久层框架，它与Hibernate和JPA等ORM框架不同，Ibatis 更强调SQL的灵活性，将SQL语句的编写和执行交给了开发者，允许在XML配置文件或者注解中定义SQL语句，从而实现了数据访问逻辑与业务...

    ibatis实现数据的操作

    首先，Ibatis是一个轻量级的Java ORM（对象关系映射）框架，它的核心理念是将SQL语句与Java代码分离，提供一种XML或注解方式来定义SQL语句，从而简化数据库访问的复杂性。与传统的JDBC相比，Ibatis提供了一种更方便...

    IbatIS API文档

    Ibatis 是一个轻量级的Java持久层框架，它提供了SQL映射框架，使得开发者能够将SQL语句直接写在配置文件中，从而避免了Java代码与SQL的硬编码，提高了开发效率和代码的可读性。Ibatis 的设计目标是简化数据访问层的...

    struts+spring+ibatis的轻量级J2EE开发

    struts+spring+ibatis

    ibatis实现CRUD操作

    在IT行业中，数据库操作是必不可少的一部分，而Ibatis作为一个轻量级的持久层框架，为开发者提供了方便快捷的SQL映射工具，使得CRUD（创建、读取、更新、删除）操作变得更加简单易行。相较于Hibernate这样的ORM框架...

    ibatis实现增删改查功能demo

    Ibatis提供了日志框架的接口，可以通过配置选择合适的日志实现（如Log4j、SLF4J等），以便追踪SQL执行情况。对于运行时异常，Ibatis通常会抛出SQLException，需要捕获并处理。 7. **性能优化**： Ibatis允许缓存...

    ibatis 框架原理实现

    **Ibatis 框架原理实现** Ibatis 是一个优秀的持久层框架，它允许开发者将SQL语句直接写在XML配置文件中，从而避免了Java代码与SQL的耦合，提高了开发效率。在这个自己编写的Ibatis框架实现中，我们可以看到类似的...

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