mybatisplus insert返回主键id
时间: 2025-01-18 18:41:47 浏览: 122
### MyBatisPlus 插入操作后返回主键ID
在使用 MyBatis-Plus 进行插入操作时，可以通过配置实体类属性来实现自动获取并返回新插入记录的主键 ID。对于版本 3.5.1 的 MyBatis-Plus，在 Spring Boot 工程中设置 `@TableId` 注解可以指定主键策略以及映射到 Java 实体对象中的字段名称。
当采用 `ASSIGN_ID` 类型作为主键生成方式时（基于雪花算法），只需确保实体类里的相应成员变量被正确标注即可让框架处理好一切细节[^1]：
```java
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
public class Member {
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
private Long memberId; // 对应数据库表内的 member_id 列
// getter 和 setter 方法...
}
```
完成上述定义之后，在执行保存逻辑的时候，MyBatis-Plus 将会负责调用底层数据源接口并将产生的唯一标识符赋给该实例对应的 `memberId` 属性。因此，只要正常调用了 save 或者 insert API 并传入此实体参数，则无需额外编写 SQL 查询语句去检索刚刚创建的数据项所拥有的主键值[^2]。
下面给出一段简单的代码片段用于展示如何通过 MyBatis-Plus 完成这一过程：
```java
// 假设已经存在一个名为 "MemberService" 的服务层组件，
// 其内部封装了对 Member 表的操作方法。
@Autowired
private MemberService memberService;
// 创建一个新的会员信息条目
Member newMember = new Member();
newMember.setName("John Doe");
newMember.setEmail("[email protected]");
// 调用 service 中的方法来进行持久化存储
int num = memberService.save(newMember);
System.out.println("受影响行数：" + num);
System.out.println("新增用户的主键ID：" + newMember.getMemberId());
```
这段程序展示了怎样利用 MyBatis-Plus 提供的功能轻松获得刚插入记录的主键 ID。注意这里提到的关键点在于 `save()` 函数不仅完成了向数据库写入的工作，同时也更新了传递进去的对象状态——即填充好了由系统分配的新 ID 号码。
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知识点二：系统管理相关知识
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从文件名《基于python的slaee管理系统 (14).zip》和《基于python的slaee管理系统 (15).zip》可以看出，这是一个项目在不同版本之间的迭代。版本控制是一种记录一个或多个文件随时间变化的方式，它允许用户可以回到特定版本。在软件开发中，版本控制非常重要，它有助于团队协作、代码合并、分支管理和错误跟踪。常见的版本控制系统包括Git、Subversion (SVN)、Mercurial等。
知识点四：打包与部署
提到“压缩包子文件”，这通常意味着文件已经被压缩打包成一个ZIP文件。在软件开发中，打包是为了便于文件传输、存档保存和分发。在Python项目中，打包也是部署过程的一部分。一个Python项目通常需要包含源代码、依赖关系、配置文件和安装脚本等。打包成ZIP文件后，可以通过各种方式部署到服务器上运行，如使用Fabric或Ansible等自动化部署工具。
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深入理解Docker在目标检测中的应用
根据给定文件信息，我们首先需要明确这是一个有关Docker的笔记文档。Docker是一种流行的开源容器化平台，用于自动化部署、扩展和管理应用程序。在本篇内容中，我们将围绕Docker技术进行详细讲解，涵盖其核心概念、工作原理以及如何应用于实际项目中，尤其是涉及到对象检测（object detection）这一人工智能领域的子集。
### Docker核心概念与工作原理
1. **容器（Container）**：
Docker容器是一个轻量级、独立的可执行包，包含了运行所需的一切：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。与传统的虚拟机相比，容器不包含一个独立的操作系统，而是共享宿主机的操作系统内核，这使得容器更加轻量和高效。
2. **镜像（Image）**：
Docker镜像是构建容器的模板。镜像可以基于其他镜像进行修改，并可以保存这些更改，从而创建新的镜像。镜像是一种不可变的文件，是容器运行的静态形式。
3. **Dockerfile**：
Dockerfile是一个文本文件，包含了创建Docker镜像的指令。通过Dockerfile，开发者可以定义一个脚本化的构建流程，使得构建镜像的过程变得可复现和自动化。
4. **Docker守护进程（Docker daemon）**：
Docker守护进程是一个运行在宿主机上的后台进程，负责构建、运行和分发容器。用户通过与守护进程通信来控制或管理容器。
5. **仓库（Repository）**：
Docker仓库用来存放镜像，并提供了镜像的共享和分发服务。仓库分为公开（public）和私有（private）两类。
6. **Docker Compose**：
Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过Compose，使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后，使用一个命令，就可以创建并启动所有服务。
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在人工智能领域，尤其是在计算机视觉和深度学习领域，对象检测是一个识别图像中各种对象及其位置的技术。Docker在其中的应用主要体现在以下几个方面：
1. **环境隔离**：
每个容器都运行在隔离的环境中，这意味着不同的机器学习模型和开发环境可以在同一台主机上共存而不产生冲突。这对于依赖不同Python版本、库或框架的机器学习项目特别有用。
2. **版本控制**：
使用Docker镜像可以捕获特定版本的运行环境，包括操作系统的依赖库和框架版本。这样可以确保在不同环境（开发、测试和生产环境）中运行相同版本的应用程序。
3. **便于分发与部署**：
将训练好的模型封装在Docker容器中，可以通过Docker镜像轻松地部署到不同的机器或云平台，而无需担心环境配置问题。
4. **扩展性与灵活性**：
Docker容器的轻量级特性使得按需扩展应用变得简单高效。在需要处理大量并发任务的对象检测系统中，可以快速启动多个容器实例，应对负载。
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### 实际操作与技术细节
在`object-detection-main`这个Docker相关项目中，可以假设我们正在处理一个使用深度学习进行对象检测的机器学习项目。可能的步骤包括：
1. **环境配置**：
创建一个`Dockerfile`，指定基础镜像（例如`python:3.7`），安装所有必要的依赖，如`tensorflow`、`keras`、`opencv-python`等。
2. **代码迁移**：
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3. **服务定义**：
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4. **构建与运行**：
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将构建好的容器镜像部署到服务器或云平台，同时设置监控以确保系统的稳定性和效率。
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根据用户反馈和监控结果，持续改进模型的准确性和系统性能。
通过以上的步骤和技术细节，可以对Docker在对象检测项目中的应用有一个整体的把握。Docker技术的应用使得模型的部署和运维变得更加简单和高效，特别是在当今微服务架构和容器化技术盛行的大环境下。