Java mysql mybatis批量更新数据库,采用以下写法即可执行,但是数据库连接必须配置:allowMultiQueries=true
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例如:jdbc:mysql://192.168.1.236:3306/test?useUnicode=trueamp;characterEncoding=UTF-8allowMultiQueries=true
update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"
foreach collection="list" item="item" index="index" open="" close="" separator=";"
update test
set
test=${item.test}+1
/set
where id = ${item.id}
/foreach
/update
MyBatis是支持普通SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XML或注解用于配置和原始映射,将接口和Java的POJOs(Plan Old Java Objects,普通的Java对象)映射成数据库中的记录.
先递归出一个 node对象,再将node对象转换成json串。直接进行字符串的json操作不建议。
class Node{
private String id;
private String parentId;
private ListNode children;
public void addChildren(Node child){
getChildren().add(child);
}
public ListNode getChildren();
public String transformTojson(Node node ,StringBuffer jsonStr){
//递归
if(jsonStr ==null){
StringBuffer jsonStr=new ();
}
if(node.id!=null){
//拼接父节点json串
jsonStr.append(id:node.id,children:#children);
}
List childNodeList = node.getChildren();
StringBuffer childrenSB = new();
for( Node node :childNodeList){
childrenSB=transformTojson(node);
}
sonStr.replaceFirst("#children",childrenSB);
return jsonStr;
}
}
伪代码大概这样。
transformTojson方法可以不自己写,直接使用第三方工具jar包的json转化方法,比如gjson。
原文在这里,写得不错,楼主可参考下,具体链接如下,我只是搬运工!
/**
* 说明方法描述:将list转为树tree结构
*
* @param allRrecords
* @return
* @time 2016年5月10日 下午6:00:35
* @author yangdong
*/
public ListRecord useListRecordToTree(ListRecord allRrecords) {
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
ListRecord listNotParentRecord = new ArrayListRecord();
// 第一步:遍历allRrecords保存所有数据的uuid用于判断是不是根节点
MapString, String mapAllUuid = new HashMapString, String();
MapString, Record allRecordMap = new HashMapString, Record();
for (Record record : allRrecords) {
mapAllUuid.put(record.getStr("uuid"), record.getStr("uuid"));
allRecordMap.put(record.getStr("uuid"), record);
}
// 第二步:遍历allRrecords找出所有的根节点和非根节点
if (allRrecords != null allRrecords.size() 0) {
for (Record record : allRrecords) {
if (StringUtil.isBlank(record.getStr("parent_uuid"))
|| !mapAllUuid.containsKey(record.getStr("parent_uuid"))) {
listParentRecord.add(record);
} else {
listNotParentRecord.add(record);
}
}
}
// 第三步: 递归获取所有子节点
if (listParentRecord.size() 0) {
for (Record record : listParentRecord) {
// 添加所有子级
record.set("childs", this.getTreeChildRecord(listNotParentRecord, record.getStr("uuid")));
}
}
return listParentRecord;
}
/**
* 说明方法描述:使list转换为树并根据关键字和节点名称过滤
*
* @param allRecords 所有节点
* @param keywords 要过滤的关键字
* @param filterFields 要过滤的字段
* @return
* @time 2016年5月19日 下午3:27:32
* @author yangdong
*/
public ListRecord useListRecordToTreeByKeywords(ListRecord allRecords, String keywords, String... filterFields) {
ListRecord listRecord = new ArrayListRecord();
MapString, Record allRecordMap = new HashMapString, Record();
for (Record record : allRecords) {
allRecordMap.put(record.getStr("uuid"), record);
}
// 遍历allRrecords找出所有的nodeName和关键字keywords相关的数据
if (allRecords != null allRecords.size() 0) {
if (filterFields.length 1) {
for (Record record : allRecords) {
for (String field : filterFields) {
// 比较
if (record.getStr(field).toLowerCase().indexOf(keywords.toLowerCase()) != -1) {
listRecord.add(record);
}
}
}
} else {
for (Record record : allRecords) {
// 比较
if (record.getStr(filterFields[0]).toLowerCase().indexOf(keywords.toLowerCase()) != -1) {
listRecord.add(record);
}
}
}
}
// 查找过滤出来的节点和他们的父节点
listRecord = this.getSelfAndTheirParentRecord(listRecord, new ArrayListRecord(),
new HashMapString, Record(), allRecordMap);
// 将过滤出来的数据变成树tree结构
listRecord = this.useListRecordToTree(listRecord);
return listRecord;
}
/**
* 说明方法描述:递归查询子节点
*
* @param childList 子节点
* @param parentUuid 父节点id
* @return
* @time 2016年5月10日 下午3:29:35
* @author yangdong
*/
private ListRecord getTreeChildRecord(ListRecord childList, String parentUuid) {
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
ListRecord listNotParentRecord = new ArrayListRecord();
// 遍历tmpList,找出所有的根节点和非根节点
if (childList != null childList.size() 0) {
for (Record record : childList) {
// 对比找出父节点
if (StringUtil.equals(record.getStr("parent_uuid"), parentUuid)) {
listParentRecord.add(record);
} else {
listNotParentRecord.add(record);
}
}
}
// 查询子节点
if (listParentRecord.size() 0) {
for (Record record : listParentRecord) {
// 递归查询子节点
record.set("childs", getTreeChildRecord(listNotParentRecord, record.getStr("uuid")));
}
}
return listParentRecord;
}
/**
* 说明方法描述:递归找出本节点和他们的父节点
*
* @param parentList 根据关键字过滤出来的相关节点的父节点
* @param resultList 返回的过滤出来的节点
* @param filterRecordMap 已经过滤出来的节点
* @param allRecordMap 所有节点
* @return
* @time 2016年5月19日 上午9:53:56
* @author yangdong
*/
private ListRecord getSelfAndTheirParentRecord(ListRecord parentList, ListRecord resultList,
MapString, Record filterRecordMap,
MapString, Record allRecordMap) {
// 当父节点为null或者节点数量为0时返回结果,退出递归
if (parentList == null || parentList.size() == 0) {
return resultList;
}
// 重新创建父节点集合
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
// 遍历已经过滤出来的节点
for (Record record : parentList) {
String uuid = record.getStr("uuid");
String parent_uuid = record.getStr("parent_uuid");
// 如果已经过滤出来的节点不存在则添加到list中
if (!filterRecordMap.containsKey(uuid)) {
listParentRecord.add(record);// 添加到父节点中
filterRecordMap.put(uuid, record);// 添加到已过滤的map中
allRecordMap.remove(uuid);// 移除集合中相应的元素
resultList.add(record);// 添加到结果集中
}
// 找出本节点的父节点并添加到listParentRecord父节点集合中,并移除集合中相应的元素
if (StringUtil.isNotBlank(parent_uuid)) {
Record parentRecord = allRecordMap.get(parent_uuid);
if (parentRecord != null) {
listParentRecord.add(parentRecord);
allRecordMap.remove(parent_uuid);
}
}
}
// 递归调用
getSelfAndTheirParentRecord(listParentRecord, resultList, filterRecordMap, allRecordMap);
return resultList;
}
[java] view plain copy
//示例
[java] view plain copy
/**
* 说明方法描述:递归查询所有权限
*
* @param keyword
* @param is_deleted
* @return
* @time 2016年5月10日 下午3:47:50
* @author yangdong
*/
public ListRecord getRecordByKeywordRecursive(String keyword, String is_deleted) {
// 第一步:查询所有的数据
StringBuffer sql = new StringBuffer(
" select pa.uuid,pa.parent_uuid,pa.author_code,pa.author_name,pa.is_menu,pa.sort_number,pa.is_enable,pa.menu_icon ");
sql.append(" from s_author pa");
ListObject params = new ArrayListObject();
sql.append(" where pa.is_deleted=? ");
params.add(is_deleted);
sql.append(" order by pa.sort_number asc ");
ListRecord allRrecords = Db.use(AppConst.DB_DATASOURCE_MAIN).find(sql.toString(), ParamUtil.listToArray(params));
[java] view plain copy
//第二步:将list变为树tree结构
if (StringUtil.isNotBlank(keyword)) {
return super.useListRecordToTreeByKeywords(allRrecords, keyword, "author_name");
} else {
return super.useListRecordToTree(allRrecords);
}
}
2L谁说必须用递归的,只是递归写起来简单罢了,迭代的方法一样OK;
深度优先或者广度优先都可以
LZ的问题用迭代的方法可以这样解决:
1。把当前节点(需要查找字节点的节点)压入一个堆栈,这步是初始化;
2。从堆栈中弹出一个节点,如果该节点是叶子节点,则这条路已经走不通了,如果是非叶子节点,那就把这个节点的所有子节点压入堆栈
3。重复第二步直到堆栈为空
上面三步就能遍历当前节点的所有字节点
递归的话:
f(node){
for(遍历node的所有子节点){
child=当前子节点
if(child为叶子节点){
..return
;}
else{
f(child)
}
}
}