如何在 MyBatis Plus 中添加自定义SQL映射？
时间: 2025-02-16 11:16:32 浏览: 165
在MyBatis-Plus中，要添加自定义SQL映射以执行非标准的分页查询，你可以按照以下步骤操作：
1. **在`mapper.xml`文件中添加自定义SQL片段**[^1]。首先，定义一个`<select>`标签，其中包含了你的自定义SQL语句。例如，如果你有一个特定的筛选条件，可以这样写：
```xml
<!-- 示例中的SQL -->
<select id="getUserWithCustomCondition" resultType="User">
SELECT * FROM user
WHERE some_custom_condition = #{customCondition}
<if test="wrapper != null">
AND ${wrapper.sqlSegment}
</if>
LIMIT #{offset}, #{limit}
</select>
```
2. **利用动态SQL标签`<if>`和`${wrapper}`**。`wrapper`参数允许你在运行时传入自定义的动态查询条件，如`<if test="condition">...</if>`。
3. **调用分页方法**。在Service层或Repository接口中，使用`IPage<User>`, `Page<User>`, 或其他支持的分页工具来执行查询，并传递分页参数（`offset`和`limit`）：
```java
Page<User> page = userMapper.getUserWithCustomCondition(pageRequest);
```
4. **处理结果**。返回的`Page`对象包含了查询的结果数据和分页信息。
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开放中文分词引擎是指那些提供免费使用的中文文本分词服务的软件。在开放源代码或提供分词API的分词系统上，开发者和研究者可以测试和评估它们在不同场景和数据集上的性能，以便选择最适合特定需求的分词引擎。
本文件标题为“11款开放中文分词引擎测试数据”，意味着内容涉及11个不同的中文分词引擎。这些引擎可能覆盖了从传统基于规则的方法到现代基于机器学习和深度学习的方法，也可能包括了针对特定领域（如医疗、法律等）优化的分词引擎。以下将对这些分词引擎的重要知识点进行详细阐述。
1. 基于规则的分词引擎：这类引擎依据汉语语法规则和词典进行分词。词典会包含大量的词汇、成语、习惯用语等，而规则会涉及汉语构词方式、歧义消解等。优点在于分词速度快，对常见文本的处理效果好；缺点是规则和词典需要不断更新，对新词和专业术语的支持不足。
2. 基于统计的分词引擎：通过大规模的语料库进行训练，统计各个词语的出现概率，从而实现分词。这种方法能够自动学习和适应新词和新用法，但需要的计算资源较大。
3. 基于深度学习的分词引擎：利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来识别和分词。近年来，基于Transformer架构的预训练模型，如BERT和GPT，也开始被应用到中文分词任务中，具有更好的语境理解和处理能力。
4. 评估指标：通常使用准确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为分词效果的评价指标。准确率是指分词结果中正确词占所有识别词的比例，召回率是指分词结果中正确词占实际正确词的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均。
5. 测试数据集：测试数据集通常由不同类型的文本组成，如新闻、科技文献、社交媒体文本等，用于评估分词引擎在不同场景下的性能。测试数据集的多样性和丰富度是影响分词引擎性能评估的关键。
6. 性能对比：通过对比各款分词引擎在相同测试数据集上的表现，可以分析出哪些分词引擎在准确率、速度、资源消耗等方面表现更优，哪些更适合处理特定类型的文本。
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8. 开源分词引擎：一些开源分词引擎如HanLP、结巴分词（Jieba）等，提供了丰富的功能和社区支持，同时便于开发者根据特定需求进行定制和优化。
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