使用 HOMER 预测目标序列的主题(从运行程序到解释结果,以及注释)
关于查找motif,目前有很多种软件可以进行预测。我所在的实验室通常使用FIMO(MEME套件里的一个),但是有很多文献里也提到了HOMER这个软件,并且不乏一些影响因子很高的paper,所以感觉有必要学习一下这个软件。这个官网的信息很多,写的也很详细,但是感觉思维比较混乱,所以这篇学习笔记是我自己整理的官网信息,顺序和官网不一样,有兴趣的同学可以直接去官网学习:homer官方网站:http://homer.ucsd.edu/homer/motif/
HOMER有很多功能,这里我只集中学习用HOMER查找motif。
(一)HOMER是什么?
HOMER(Motif富集的超几何优化)是一套用于Motif发现和ChIP-Seq分析的工具。它是一个命令行程序的集合,用于unix操作系统,主要用perl和c++编写。HOMER最初是作为一个从头(de novo)motif发现算法编写的,非常适合在大规模基因组数据中发现8-12 bp的motif。
硬件要求(括号里是推荐的要求): 2+ Gb 内存 (4-8+ Gb), 10+ Gb 硬盘空间 (50+ Gb)
软件要求:Unix compatible OS (or cygwin), perl, gcc, make, wget, ghostscript, weblogo, blat
HOMER包含了一个新颖的motif发现算法,设计用于在基因组学应用里的调控元件分析(这里的元件指DNA,而非蛋白质)。这是一种不同的motif发现算法,这意味着它采取两套序列,并试图识别在其中一套序列上相对于另一套的特定富集的调控元件(比如说我们的peaks序列相对于整个基因组序列)。它使用ZOOPS评分(0或1发生在每条序列上)与超几何富集计算(或二项式)来确定motif富集。HOMER也尽力考虑数据集里的排序偏差。它的设计用于ChIP-Seq和启动子分析,但可以应用于几乎任何核酸序列的motif发现。
(二)HOMER的安装
安装homer(下面的安装方法来自:生信技能树视频chipseq 17 使用homer找motif)因为我使用的是服务器上已经安装好的软件,所以这一步需要大家自己摸索一下~:
#install homer
conda install -c bioconda homer
下载configureHomoer.pl:here,并把这个文件放在一个单独的文件夹里,比如我用的就是名为homer的文件夹。
(三)HOMER基因组准备
HOMER使用的基因组和我们平时用的基因组不一样,要预处理一下的,可以直接下载你需要的信息,比如:
#这里我需要hg38的基因组
#同样下载到homer文件夹里
$ perl ./homer/configureHomer.pl -install hg38
HOMER支持的基因组有:
Human (hg18, hg19, hg38), Mouse (mm8, mm9, mm10), Rat (rn4, rn5, rn6), Frog (xenTro2, xenTro3), Zebrafish (danRer7), Drosophila (dm3), C elegans (ce6, ce10), S. cerevisiae (sacCer2, sacCer3), pombe (ASM294v1), Arabidopsis (tair10), Rice (msu6), 你也可以使用自己定义的基因组fasta格式和GTF格式的文件。
下载基因组后,homer文件夹里会多出来一个子文件夹,叫“data”,里面有:
$ ll
total 24
drwx------ 2 fangy04 fangy04 8192 Dec 10 14:08 GO
drwx------ 2 fangy04 fangy04 8192 Dec 10 14:08 accession
drwx------ 3 fangy04 fangy04 8192 Dec 10 14:09 genomes
其中,genomes文件夹里会有一个hg38的子文件夹,是我刚才下载的基因组文件,在hg38文件夹里有这些文件:
$ ll
total 4539344
drwxr-xr-x 5 fangy04 fangy04 8192 Oct 19 2019 annotations
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 11672 Oct 19 2019 chrom.sizes
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 3273481150 Jan 16 2014 genome.fa
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 3270764 Oct 19 2019 hg38.aug
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 43703292 Oct 19 2019 hg38.basic.annotation
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 705525298 Oct 19 2019 hg38.full.annotation
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 164707 Oct 19 2019 hg38.miRNA
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 528510489 Oct 19 2019 hg38.repeats
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 24471159 Oct 19 2019 hg38.rna
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 29505106 Oct 19 2019 hg38.splice3p
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 29473833 Oct 19 2019 hg38.splice5p
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 3270627 Oct 19 2019 hg38.stop
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 3270740 Oct 19 2019 hg38.tss
-rw-r--r-- 1 fangy04 fangy04 3270352 Oct 19 2019 hg38.tts
drwxrwxr-x 2 fangy04 fangy04 8192 Dec 10 14:53 preparsed
*.fa or *.fa.masked是unmasked/masked基因组文件
genome.tss (参考基因转录起始位点的位置)
genome.tts (参考基因转录终止位点的位置)
genome.splice3p (参考基因3'剪切位点的位置)
genome.splice5p (参考基因5'剪切位点的位置)
genome.aug (参考基因翻译起始密码子的位置)
genome.stop (参考基因翻译终止密码子的位置)
genome.rna (refseq RNA definition file)
genome.repeats.rna (repeat RNA definition file)
genome.basic.annotation (exon/intron/TSS/TTS/intergenic区域注释)
genome.full.annotation (CpG岛和重复区域注释)
annotation/ subdirectory (包含GO的注释文件)
(四)准备HOMER输入文件
可以使用HOMER peak files文件或者任何BED文件。
HOMER的peak文件应该是最少5列的(用TAB分隔):
第一列: Unique Peak ID(peak的ID)
第二列: chromosome(染色体)
第三列: starting position(起始位置)
第四列: ending position(结束位置)
第五列: Strand (+/- or 0/1, where 0="+", 1="-")(链)
那么问题来了:How many sequences can HOMER handle?
从理论上讲,可以很多(即数百万)。该算法被设计用于10k条目标序列和50k背景序列。如果你使用大量的序列来运行findMotifs.pl时,你可能希望使用-b
参数,该参数切换到cumulative binomial distribution进行motif评分,这可以使它更快地计算,并在使用大量序列时给出基本相同的结果。在findMotifsGenome.pl
中默认使用二项式。
(五)Finding motifs
在某些情况下,用户可能要考虑什么情况下用哪一个工具,所以HOMER提供了以下选项:
启动子:使用findMotifs.pl
分析启动子(这个功能不是本文探讨的主要内容,请参考官网:这里),如果你希望使用一组特定的启动子作为背景,请将它们放在一个文本文件中(第一列是ID),并使用-bg <background IDs file>
参数。在目标和背景中发现的基因将被从背景中移除,这样它们就不会相互抵消。
基因组区:比如说enhancers,或其他调控元件。当分析峰/区域,使用findMotifsGenome.pl
,你可以指定适当的背景区域的基因组区域,通过将它们放置在它们自己的峰文件中,并使用-bg <background peak file>
。例子:当尝试寻找特定于某一细胞类型特定峰的motif时,指定两种细胞类型的共同峰作为背景——这将有助于消除主要motif,并揭示共富集motif。如果峰在外显子附近,指定外显子上的区域作为背景,以消除triplet偏倚。
这里我的BED峰文件是来自ATAC-seq的峰,且不在启动子区域,所以应该使用findMotifsGenome.pl
。代码非常简单,就一行,但是建议在运行前先看一下下面的参数介绍部分,因为根据你的实验分析需要,可能要更改参数设置,这里我只用了默认值,只作为练习:
# finding motif
# 基本格式
# findMotifsGenome.pl <peak/BED file> <genome> <output directory> -size # [options]
$ findMotifsGenome.pl /gpfs/home/fangy04/peaks.bed /gpfs/home/fangy04/homer/data/genomes/hg38 /gpfs/home/fangy04/pks_MotifOutput_2/ -size 200
(六)findMotifsGenome.pl的一些重要参数
(1)Masked vs. Unmasked Genome (-mask
or hg18 vs. hg18r)
实际上,这通常并不重要。由于HOMER是一种差异motif发现算法,重复序列通常在目标序列和背景序列很常见。然而,一个转录因子与某一类重复序列结合的情况并不少见,这可能导致处理几个大范围的相似序列,导致结果偏倚的原因。通常使用masked会更安全。
(2)Region Size (-size <#>
, -size <#>,<#>
, -size given
, 默认: 200,这个参数是必须输入的)
用于寻找motif的区域的大小是重要的。如果从一个转录因子中分析ChIP-Seq峰,推荐用50 bp建立一个给定转录因子结合的主motif,200 bp用于寻找一个转录因子的主motif和“共富集”motif。对于组蛋白标记区域,500-1000 bp可能更合适(即H3K4me或H3/H4乙酰化区域)。理论上,HOMER可以处理非常大的区域(即10kb),但是区域越大,序列就越多,执行时间也就越长。这些区域将以峰的中心为基础。如果你更愿意用偏移量,可以指定-size -300,100
来搜索大小为400的区域,该区域位于峰中心上游100 bp(如果在假定的TSS区域进行motif查找,这是很有用的)。如果你的区域长度不一定,使用-size given
选项HOMER将使用准确的区域作为input。
(3)Motif length (-len <#>
或-len <#>,<#>,...
, default: 8,10,12)
指定要找到的motif长度。HOMER会分别找到每个motif大小的结果,然后在最后把结果结合起来。随着长度的增加,寻找motif所需的时间也大大增加。一般来说,在尝试更长的长度之前,最好先尝试短的motif(即小于15)。HOMER也可以找到更长的motif,但最好使用较小的数据集来找长motif,否则可能会花费太长时间(或占用太多内存)。减少总资源消耗的另一个技巧是减少背景序列的数量(-N <#>
)。
(4)Mismatches allowed in global optimization phase (-mis <#>
, default: 2)
HOMER寻找有可能的候选motif时,首先检查原始oligos富集,允许错配。你允许的错配越多,算法就越敏感,特别是对于较长的motif。然而,这也会降低算法的速度。如果搜索长度超过12-15 bp的motif,最好将这个值增加到至少3甚至4。
(5)Number of CPUs to use (-p <#>
, default: 1)
HOMER现在是多核兼容的。它不是完全并行的。一般来说,motif的长度越长,加速的效果越好。
(6)Number of motifs to find (-S <#>
, default: 25)
指定要查找的每个长度的motifs的数量。25已经足够多了。建议减少这个数量,特别是对于长motif,以减少总执行时间。
(7)Normalize CpG% content instead of GC% content ("-cpg")
如果HOMER在寻找类似“CGCGCGCG”的motif时卡住了,你可以尝试禁用GC/CpG 标准化(-noweight
)。
(8)Region level autonormalization (-nlen <#>
, default 3, -nlen 0
是禁用)
(9)Motif level autonormalization (-olen <#>
, default 0 ,你还可以disabled
)
自动标准化试图消除低排序核苷酸的序列偏倚。(1-mers, 2-mers…< # >)。区域水平自动标准化(默认为1/2/3 mers)尝试通过调整背景区域的权重对其进行标准化。如果这不能完成任务(自动标准化不能保证消除所有序列偏差),你可以尝试motif水平的自动标准化(-olen <#>)。在发现新motif时,在oligo表上执行自动标准化程序。
(10)User defined background regions (-bg <peak file of background regions>
)
你可以自己选择背景区域!!这非常有用,因为荷马是一个差异motif发现算法。例如,你可以给HOMER一组peaks(由另一个因子共同结合的峰),并将它们与其他峰进行比较(比较特定一种细胞类型的ChIP-Seq峰与特定于另一种细胞类型的峰)。为了实现这一功能,你要准备第二个peak/BED文件,并使用参数-bg
。HOMER会使用mergePeaks
自动检查背景峰是否与目标峰重叠,并放弃重叠区域。
(11)Hypergeometric enrichment scoring (-h
)
默认情况下,findMotifsGenome.pl使用二项分布来给motifs评分。当背景序列的数量大大超过目标序列时,这种方法很好;但是,如果你使用上面的-bg
选项,并且背景序列的数量小于目标序列,那么使用超几何分布(-h
)比较好。
(12)Find enrichment of individual oligos (-oligo
)
这将在名为oligo.length.txt的输出目录中创建输出文件。
(13)Search for RNA motifs (-rna
)
如果是RNA数据(例如Clip-Seq),该选项只会限制HOMER搜索+链(相对于峰),并将输出RNA motif logo(例如U代替T)。它还将试图把发现的motif与RNA motif数据库比较,但是RNA motif数据库现在只包含microRNA。
(14)Optimize motifs (-opt <motif file>
)
与寻找新的motif不同,HOMER将试图优化所提供的motif。当你试图改变一个motif的长度,或找到一个非常长的给定motif时,这个参数就非常有用。例如,如果你指定-opt <file>
和-len 50
,它将尝试将motif扩展到50bp并对其进行优化。
(七)findMotifsGenome.pl是如何进行分析的?
findMotifsGenome.pl是通过一系列步骤来寻找高质量的motifs的:
1. 验证峰/BED文件
HOMER确保你有有效的峰,并检查确保你有唯一的峰标识符(就是峰的ID,也就是BED文件里的第一列)。如果有重复,它将通知你,并将为峰名添加数字,以确保它们对于下游分析是唯一的。
2. 从基因组中提取与输入文件区域相对应的序列,过滤包含>70%“N”的序列
这一步很容易解释。HOMER也会丢弃以“N”为主的序列。如果你觉得你扔掉了太多的序列,试着在一个unmasked的基因组上运行findMotifsGenome.pl。
3.计算峰序列的GC/CpG含量
CpG岛是哺乳动物基因组中序列含量偏差最大的来源,不幸的是,它在转录起始位点附近,所有的活动都在那里。。。默认情况下,HOMER跟踪GC%(使用-cpg
来使用CpG%)。
4. 准备基因组序列作为背景序列
这个步骤只有在你第一次从给定大小的区域(-size <#>
)去找motif的时候才会完成。HOMER取基因TSS附近的区域(+/- 50kb),并将其分割成指定大小的区域。然后计算它们的GC/CpG%,并将其存储起来,以便下次在类似大小区域中搜索motifs时加速执行。
5. 随机选择背景区域进行motif查找
由于HOMER是差异motif发现算法,它必须使用背景序列区域作为对照。默认情况下,HOMER选择了足够多的随机背景区域,这样区域总数为50000,或者是峰总数的2倍,甚至更多的数量(-N <#>
)。使用的总序列越多,程序运行的速度就越慢,但你要确保有足够的背景区域来可靠地估计motif频率。HOMER试图选择与输入序列的GC含量分布相匹配的背景区域(以5%的增量)。例如,如果你的输入区域富含GC, HOMER会从基因组中GC丰富的区域中随机选择区域作为对照。如果提供了自定义背景区域(-bg <peak/BED file>
),HOMER会自动确保这些区域不与目标区域重叠(使用mergePeaks
)。自定义区域仍将按照GC含量进行标准化。
6. 序列偏差的自动标准化(Autonormalization)
Autonormalization是HOMER提供的一个独特的程序,试图消除由lower-order oligo(这个不会翻译)序列引入的偏差。它是通过假设你的目标区域和背景区域在1-mers, 2-mers, 3-mers中是不平衡的来工作的。Autonormalization的oligo的最大长度由-nlen <#>
指定(默认为3,禁用-nlen 0
)。例如,目标序列中不应该比背景中有更多的A。在计算出每个oligo的不平衡后,对每个背景序列的权重进行少量的调整,以帮助对不平衡进行标准化。如果目标序列具有丰富的A,那么含有较多A的背景序列会被赋予较高的权重,而含有较少A的背景序列会被赋予较低的权重。权重只增加了少量,并且这个过程在爬山算法优化(hill climbing optimization)中重复了很多次。这一程序有助于消除与某些基因组区域相关的序列偏倚,或可能由偏倚(如偏倚测序)引入的的实验结果偏倚。
7. 检查已知motifs的富集程度
HOMER根据目标和背景序列筛选可靠的motif库进行富集,返回p值小于0.05的富集motifs。先进行已知的motif富集,因为它通常比较快,可以更快地看到你的目标区域富集了什么。已知motif的富集将被输出一个名为“knownResults.html”的文件。
8. de novo寻找新的motif
默认情况下,HOMER会搜索len 8、10和12 bp的motifs(使用-len <#,#,#>
,之间没有空格,即-len 6,10,15,20
)。从de novo motif查找的输出将显示在“homerResults.html”文件中。
(八)findMotifsGenome.pl的输出文件
上面运行后,大概运行了1个小时,生成了以下文件:
homerMotifs.motifs8/10/12:这些是de novo 查找motif的输出文件,由motif长度分隔,并代表算法的单独运行。
homerMotifs.all.motifs:简单地由所有homerMotifs.motifs组成的连接文件。
motifFindingParameters.txt:用于执行findMotifsGenome.pl的命令,包含你使用的参数
knownResults.txt:包含关于已知motifs丰富的统计信息的文本文件(在EXCEL中打开)。
seq.autonorm.tsv:用于lower-order oligo标准化的autonormalization统计。
homerResults.html:de novo查找motif的格式化输出。
homerResults子文件夹:包含homerResults.html网页文件,包括motif<#>.motif文件,用于寻找每个motif的具体实例。
knownResults.html:查找已知motifs的格式化输出。
knownResults子文件夹:包含knownResults.html网页文件,包括known<#>.motif文件。
(九)理解输出的Motif文件
HOMER的真正输出是“*.motif”文件,其中包含必要的信息,以识别motif的未来实例。它们在findMotifs.pl
和findMotifsGenome.pl
的输出目录中。一个典型的motif文件看起来是这样的(下面这个是我运行后生成的一个motif文件):
>NNATGASTCATH Fra1(bZIP)/BT549-Fra1-ChIP-Seq(GSE46166)/Homer 7.011739 -10.259778 0 T:4.0(57.14%),B:3353.3(3.23%),P:1e-4
0.227 0.228 0.279 0.266
0.285 0.199 0.287 0.229
0.461 0.212 0.256 0.070
0.017 0.005 0.016 0.962
0.015 0.009 0.745 0.231
0.949 0.010 0.001 0.040
0.097 0.363 0.411 0.130
0.028 0.013 0.026 0.933
0.189 0.789 0.009 0.013
0.963 0.012 0.001 0.024
0.074 0.253 0.198 0.475
0.244 0.347 0.172 0.237
第一行以一个“>”开头,后面跟着各种信息,其他行是每个位置的各个核苷酸具体概率(A/C/G/T)。标题行实际上是用制表符分隔的,并包含以下信息:
- “>”+序列(实际上不用于任何东西,可以是空的)示例:>NNATGASTCATH
- motif名称(如果几个motif在同一个文件中,应该是唯一的)。例子:Fra1(bZIP)/BT549-Fra1-ChIP-Seq(GSE46166)/Homer
- log odds检测阈值,用于确定结合的vs未结合位点。示例:7.011739
- 富集的log-p值
- 0(表示向后兼容性的占位符,在旧版本中用于描述“gapped” motif,结果证明它并不是很有用)
- 发生的信息,用逗号分隔,例如:T:4.0(57.14%),B:3353.3(3.23%),P:1e-4
T:带motif的靶标序列数,占靶序列总数的%
B:带motif的背景序列数目,占总背景的%
P:最终富集P值 - 用逗号分隔的Motif统计信息(这一个信息是与链有关的,因为我的BED文件里链的哪一列没有指定是+/-,我输入的是.,所以这里没有第7个信息),官网的例子:
Tpos:100.7,Tstd:32.6,Bpos:100.1,Bstd:64.6,StrandBias:0.0,Multiplicity:1.13
Tpos: motif在目标序列中的平均位置(0 =序列开始)
Tstd:目标序列中位置的标准偏差
Bpos:motif在背景序列中的平均位置(0 =序列开始)
Bstd:背景序列中位置的标准差
StrandBias:在+链出现与在-链出现的log比例。
Multiplicity:在具有一个或多个结合位点的序列中,每个序列平均出现的次数。
(十)如何评价你找到的这些motif质量?
这一部分的图我就用官网上的了,因为比较有代表性,你可以用下面的方法来评价你自己找到的motif的好坏与否,和可信度。
WARNING:因为这部分是最难理解的,所以官网在这里又说一遍。HOMER会在motif结果的旁边打印出最佳的motif猜测,但在你确定这个motif在你的序列里富集之前,强烈建议你看看比对的情况!!下面是一个可能发生的例子:
在这种情况下,HOMER已经确定YY1是“最好的猜测”匹配这个新motif。点击“More Information”看看有什么:
在这个例子中,你可以看到,motif比对在已知的YY1 motif的边缘,而不是YY1 motif 的核心(CAAGATGGC)。这并不意味着YY1 motif在你的数据中没有得到富集,但除非有其他motif结果显示YY1 motif在其他地方得到富集,否则YY1 motif不太可能在你的数据集中得到富集(有点绕,多读几遍就懂了)。
和往常一样,记住HOMER是一个de novo的查找motif的工具!! 即使HOMER会猜出最好的匹配,如果它是一个新的motif,无论如何你都不想相信那个匹配。因此,你可以看到比对的重要性,并得到证据来支持或反对这个匹配。
在很多情况下,HOMER会找到p值很低的motif,但这些motif可能看起来“不太靠谱”。质量差的motif可以大致分为以下几类:
(1)Low Complexity Motifs(低复杂度的motif):
(在v3版本里比较少见)这些类型的motif倾向于在每个位置显示相同的1、2、3或4个核苷酸的集合。例如:
当目标序列和背景序列之间存在系统性偏差时,这些motif通常会出现。通常它们的GC含量非常高,在这种情况下,你可以尝试在motif finding命令中添加-gc
,以总GC含量而不是CpG含量进行标准化。
其他时候,例如,在一些生物体中将启动子序列与随机基因组背景序列进行比较时,会显示出对嘌呤或嘧啶的偏好。HOMER非常敏感,所以如果序列的组成有偏差,HOMER很可能会发现。新版本中的Autonormalization解决了这个问题。
(2)Simple Repeat Motifs(简单重复的motifs):
(在v3.0+版本里很少出现) 有时motifs还会显示出重复的序列:
通常像这样的motif将伴随着几个其他的motif,看起来高度相似。除非有充分的理由相信这些可能是真实的,否则最好假设背景可能有问题。如果你的目标序列在外显子和其他类型的序列上高度富集,就会出现这种情况,如果-gc
不起作用,你可能必须仔细考虑你要分析的序列类型并试图匹配它们。(例如启动子vs.启动子,外显子vs.外显子等)。你也可以尝试使用-olen <#>
在寡核苷酸水平上自动标准化序列偏差。
(3)Small Quantity Motifs / Repeats(小数量的motif):
这个解释起来有点难。这些看起来像真正的motif,但在目标序列里只有一个非常低的百分比。例如,一个oligo或一个repeat,在一些目标序列中出现,看起来是一个重要motif。从统计学上讲,它们是富集的,但可能不是真的。当从一个小的调控基因列表中寻找启动子的motif时,这是最大的问题。原则上,motif在不到5%的靶序列中存在,这可能是个问题。
(4)Leftover Junk(剩下的“垃圾”?我并不想这么翻译。。。)
这些motif出现在你的结果列表比较靠后的位置。如果一个元件在你的序列中高度富集,HOMER会找到它,掩盖它,然后继续寻找motif。在这种情况下,许多HOMER发现的其他motif将被高度富集的motif抵消。例如(另一个pu1例子):
排名很高的motif:
排名靠后的motif:
这并不一定是阴性的结果,但是应该把它们放在特定的环境中。这通常发生在ChIP-Seq数据集里,并与大量的结合位点紧密结合。这些“其他”motif很可能也能结合PU.1,只是可能代表低亲和力结合位点,但不建议在这种情况下关注它们。一个更安全的方法是重复motif寻找步骤,但是用不包含高富集motif的那些序列。或通过添加-mask <motif file>
到motif finding 命令再尝试一下。
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SSM三大框架基础面试题-一、Spring篇 什么是Spring框架? Spring是一种轻量级框架,提高开发人员的开发效率以及系统的可维护性。 我们一般说的Spring框架就是Spring Framework,它是很多模块的集合,使用这些模块可以很方便地协助我们进行开发。这些模块是核心容器、数据访问/集成、Web、AOP(面向切面编程)、工具、消息和测试模块。比如Core Container中的Core组件是Spring所有组件的核心,Beans组件和Context组件是实现IOC和DI的基础,AOP组件用来实现面向切面编程。 Spring的6个特征: 核心技术:依赖注入(DI),AOP,事件(Events),资源,i18n,验证,数据绑定,类型转换,SpEL。 测试:模拟对象,TestContext框架,Spring MVC测试,WebTestClient。 数据访问:事务,DAO支持,JDBC,ORM,编组XML。 Web支持:Spring MVC和Spring WebFlux Web框架。 集成:远程处理,JMS,JCA,JMX,电子邮件,任务,调度,缓存。 语言:Kotlin,Groovy,动态语言。 列举一些重要的Spring模块? Spring Core:核心,可以说Spring其他所有的功能都依赖于该类库。主要提供IOC和DI功能。 Spring Aspects:该模块为与AspectJ的集成提供支持。 Spring AOP:提供面向切面的编程实现。 Spring JDBC:Java数据库连接。 Spring JMS:Java消息服务。 Spring ORM:用于支持Hibernate等ORM工具。 Spring Web:为创建Web应用程序提供支持。 Spring Test:提供了对JUnit和TestNG测试的支持。 谈谈自己对于Spring IOC和AOP的理解 IOC(Inversion Of Controll,控制反转)是一种设计思想: 在程序中手动创建对象的控制权,交由给Spring框架来管理。IOC在其他语言中也有应用,并非Spring特有。IOC容器实际上就是一个Map(key, value),Map中存放的是各种对象。 将对象之间的相互依赖关系交给IOC容器来管理,并由IOC容器完成对象的注入。这样可以很大程度上简化应用的开发,把应用从复杂的依赖关系中解放出来。IOC容器就像是一个工厂一样,当我们需要创建一个对象的时候,只需要配置好配置文件/注解即可,完全不用考虑对象是如何被创建出来的。在实际项目中一个Service类可能由几百甚至上千个类作为它的底层,假如我们需要实例化这个Service,可能要每次都搞清楚这个Service所有底层类的构造函数,这可能会把人逼疯。如果利用IOC的话,你只需要配置好,然后在需要的地方引用就行了,大大增加了项目的可维护性且降低了开发难度。 Spring中的bean的作用域有哪些? 1.singleton:该bean实例为单例 2.prototype:每次请求都会创建一个新的bean实例(多例)。 3.request:每一次HTTP请求都会产生一个新的bean,该bean仅在当前HTTP request内有效。 4.session:每一次HTTP请求都会产生一个新的bean,该bean仅在当前HTTP session内有效。 5.global-session:全局session作用域,仅仅在基于Portlet的Web应用中才有意义,Spring5中已经没有了。Portlet是能够生成语义代码(例如HTML)片段的小型Java Web插件。它们基于Portlet容器,可以像Servlet一样处理HTTP请求。但是与Servlet不同,每个Portlet都有不同的会话。 Spring中的单例bean的线程安全问题了解吗? 概念用于理解:大部分时候我们并没有在系统中使用多线程,所以很少有人会关注这个问题。单例bean存在线程问题,主要是因为当多个线程操作同一个对象的时候,对这个对象的非静态成员变量的写操作会存在线程安全问题。 有两种常见的解决方案(用于回答的点): 1.在bean对象中尽量避免定义可变的成员变量(不太现实)。 2.在类中定义一个ThreadLocal成员变量,将需要的可变成员变量保存在ThreadLocal(线程本地化对象)中(推荐的一种方式)。 ThreadLocal解决多线程变量共享问题(参考博客):https://segmentfault.com/a/1190000009236777 Spring中Bean的生命周期: 1.Bean容器找到配置文件中Spring Bean的定义。 2.Bean容器利用Java Reflection API创建一个Bean的实例。 3.如果涉及到一些属性值,利用set方法设置一些属性值。 4.如果Bean实现了BeanNameAware接口,调用setBeanName方法,传入Bean的名字。 5.如果Bean实现了BeanClassLoaderAware接口,调用setBeanClassLoader方法,传入ClassLoader对象的实例。 6.如果Bean实现了BeanFactoryAware接口,调用setBeanClassFacotory方法,传入ClassLoader对象的实例。 7.与上面的类似,如果实现了其他*Aware接口,就调用相应的方法。 8.如果有和加载这个Bean的Spring容器相关的BeanPostProcessor对象,执postProcessBeforeInitialization方法。 9.如果Bean实现了InitializingBean接口,执行afeterPropertiesSet方法。 10.如果Bean在配置文件中的定义包含init-method属性,执行指定的方法。 11.如果有和加载这个Bean的Spring容器相关的BeanPostProcess对象,执行postProcessAfterInitialization方法。 12.当要销毁Bean的时候,如果Bean实现了DisposableBean接口,执行destroy方法。 13.当要销毁Bean的时候,如果Bean在配置文件中的定义包含destroy-method属性,执行指定的方法。 Spring框架中用到了哪些设计模式? 1.工厂设计模式:Spring使用工厂模式通过BeanFactory和ApplicationContext创建bean对象。 2.代理设计模式:Spring AOP功能的实现。 3.单例设计模式:Spring中的bean默认都是单例的。 4.模板方法模式:Spring中的jdbcTemplate、hibernateTemplate等以Template结尾的对数据库操作的类,它们就使用到了模板模式。 5.包装器设计模式:我们的项目需要连接多个数据库,而且不同的客户在每次访问中根据需要会去访问不同的数据库。这种模式让我们可以根据客户的需求能够动态切换不同的数据源。 6.观察者模式:Spring事件驱动模型就是观察者模式很经典的一个应用。 7.适配器模式:Spring AOP的增强或通知(Advice)使用到了适配器模式、Spring MVC中也是用到了适配器模式适配Controller。 还有很多。。。。。。。 @Component和@Bean的区别是什么 1.作用对象不同。@Component注解作用于类,而@Bean注解作用于方法。 2.@Component注解通常是通过类路径扫描来自动侦测以及自动装配到Spring容器中(我们可以使用@ComponentScan注解定义要扫描的路径)。@Bean注解通常是在标有该注解的方法中定义产生这个bean,告诉Spring这是某个类的实例,当我需要用它的时候还给我。 3.@Bean注解比@Component注解的自定义性更强,而且很多地方只能通过@Bean注解来注册bean。比如当引用第三方库的类需要装配到Spring容器的时候,就只能通过@Bean注解来实现。 @Configuration public class AppConfig { @Bean public TransferService transferService { return new TransferServiceImpl; } } <beans> <bean id="transferService" class="com.kk.TransferServiceImpl"/> </beans> @Bean public OneService getService(status) { case (status) { when 1: return new serviceImpl1; when 2: return new serviceImpl2; when 3: return new serviceImpl3; } } 将一个类声明为Spring的bean的注解有哪些? 声明bean的注解: @Component 组件,没有明确的角色 @Service 在业务逻辑层使用(service层) @Repository 在数据访问层使用(dao层) @Controller 在展现层使用,控制器的声明 注入bean的注解: @Autowired:由Spring提供 @Inject:由JSR-330提供 @Resource:由JSR-250提供 *扩:JSR 是 java 规范标准 Spring事务管理的方式有几种? 1.编程式事务:在代码中硬编码(不推荐使用)。 2.声明式事务:在配置文件中配置(推荐使用),分为基于XML的声明式事务和基于注解的声明式事务。 Spring事务中的隔离级别有哪几种? 在TransactionDefinition接口中定义了五个表示隔离级别的常量:ISOLATION_DEFAULT:使用后端数据库默认的隔离级别,Mysql默认采用的REPEATABLE_READ隔离级别;Oracle默认采用的READ_COMMITTED隔离级别。ISOLATION_READ_UNCOMMITTED:最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。ISOLATION_READ_COMMITTED:允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生ISOLATION_REPEATABLE_READ:对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。ISOLATION_SERIALIZABLE:最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。 Spring事务中有哪几种事务传播行为? 在TransactionDefinition接口中定义了八个表示事务传播行为的常量。 支持当前事务的情况:PROPAGATION_REQUIRED:如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则创建一个新的事务。PROPAGATION_SUPPORTS: 如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则以非事务的方式继续运行。PROPAGATION_MANDATORY: 如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则抛出异常。(mandatory:强制性)。 不支持当前事务的情况:PROPAGATION_REQUIRES_NEW: 创建一个新的事务,如果当前存在事务,则把当前事务挂起。PROPAGATION_NOT_SUPPORTED: 以非事务方式运行,如果当前存在事务,则把当前事务挂起。PROPAGATION_NEVER: 以非事务方式运行,如果当前存在事务,则抛出异常。 其他情况:PROPAGATION_NESTED: 如果当前存在事务,则创建一个事务作为当前事务的嵌套事务来运行;如果当前没有事务,则该取值等价于PROPAGATION_REQUIRED。 二、SpringMVC篇 什么是Spring MVC ?简单介绍下你对springMVC的理解? Spring MVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架,通过把Model,View,Controller分离,将web层进行职责解耦,把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分,简化开发,减少出错,方便组内开发人员之间的配合。 Spring MVC的工作原理了解嘛? image.png Springmvc的优点: (1)可以支持各种视图技术,而不仅仅局限于JSP; (2)与Spring框架集成(如IoC容器、AOP等); (3)清晰的角色分配:前端控制器(dispatcherServlet) , 请求到处理器映射(handlerMapping), 处理器适配器(HandlerAdapter), 视图解析器(ViewResolver)。 (4) 支持各种请求资源的映射策略。 Spring MVC的主要组件? (1)前端控制器 DispatcherServlet(不需要程序员开发) 作用:接收请求、响应结果,相当于转发器,有了DispatcherServlet 就减少了其它组件之间的耦合度。 (2)处理器映射器HandlerMapping(不需要程序员开发) 作用:根据请求的URL来查找Handler (3)处理器适配器HandlerAdapter 注意:在编写Handler的时候要按照HandlerAdapter要求的规则去编写,这样适配器HandlerAdapter才可以正确的去执行Handler。 (4)处理器Handler(需要程序员开发) (5)视图解析器 ViewResolver(不需要程序员开发) 作用:进行视图的解析,根据视图逻辑名解析成真正的视图(view) (6)视图View(需要程序员开发jsp) View是一个接口, 它的实现类支持不同的视图类型(jsp,freemarker,pdf等等) springMVC和struts2的区别有哪些? (1)springmvc的入口是一个servlet即前端控制器(DispatchServlet),而struts2入口是一个filter过虑器(StrutsPrepareAndExecuteFilter)。 (2)springmvc是基于方法开发(一个url对应一个方法),请求参数传递到方法的形参,可以设计为单例或多例(建议单例),struts2是基于类开发,传递参数是通过类的属性,只能设计为多例。 (3)Struts采用值栈存储请求和响应的数据,通过OGNL存取数据,springmvc通过参数解析器是将request请求内容解析,并给方法形参赋值,将数据和视图封装成ModelAndView对象,最后又将ModelAndView中的模型数据通过reques域传输到页面。Jsp视图解析器默认使用jstl。 SpringMVC怎么样设定重定向和转发的? (1)转发:在返回值前面加"forward:",譬如"forward:user.do?name=method4" (2)重定向:在返回值前面加"redirect:",譬如"redirect:http://www.baidu.com" SpringMvc怎么和AJAX相互调用的? 通过Jackson框架就可以把Java里面的对象直接转化成Js可以识别的Json对象。具体步骤如下 : (1)加入Jackson.jar (2)在配置文件中配置json的映射 (3)在接受Ajax方法里面可以直接返回Object,List等,但方法前面要加上@ResponseBody注解。 如何解决POST请求中文乱码问题,GET的又如何处理呢? (1)解决post请求乱码问题: 在web.xml中配置一个CharacterEncodingFilter过滤器,设置成utf-8; <filter> <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding</param-name> <param-value>utf-8</param-value> </init-param> </filter> <filter-mapping> <filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name> <url-pattern>/*</url-pattern> </filter-mapping> (2)get请求中文参数出现乱码解决方法有两个: ①修改tomcat配置文件添加编码与工程编码一致,如下: <ConnectorURIEncoding="utf-8" connectionTimeout="20000" port="8080" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/> ②另外一种方法对参数进行重新编码: String userName = new String(request.getParamter("userName").getBytes("ISO8859-1"),"utf-8") ISO8859-1是tomcat默认编码,需要将tomcat编码后的内容按utf-8编码。 Spring MVC的异常处理 ? 统一异常处理: Spring MVC处理异常有3种方式: (1)使用Spring MVC提供的简单异常处理器SimpleMappingExceptionResolver; (2)实现Spring的异常处理接口HandlerExceptionResolver 自定义自己的异常处理器; (3)使用@ExceptionHandler注解实现异常处理; 统一异常处理的博客:https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/81983103 SpringMVC的控制器是不是单例模式,如果是,有什么问题,怎么解决? 是单例模式,所以在多线程访问的时候有线程安全问题,不要用同步,会影响性能的,解决方案是在控制器里面不能写成员变量。(此题目类似于上面Spring 中 第5题 有两种解决方案) SpringMVC常用的注解有哪些? @RequestMapping:用于处理请求 url 映射的注解,可用于类或方法上。用于类上,则表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。 @RequestBody:注解实现接收http请求的json数据,将json转换为java对象。 @ResponseBody:注解实现将conreoller方法返回对象转化为json对象响应给客户。 SpingMvc中的控制器的注解一般用那个,有没有别的注解可以替代? 一般用@Controller注解,也可以使用@RestController,@RestController注解相当于@ResponseBody + @Controller,表示是表现层,除此之外,一般不用别的注解代替。 如果在拦截请求中,我想拦截get方式提交的方法,怎么配置? 可以在@RequestMapping注解里面加上method=RequestMethod.GET。 怎样在方法里面得到Request,或者Session? 直接在方法的形参中声明request,SpringMVC就自动把request对象传入。 如果想在拦截的方法里面得到从前台传入的参数,怎么得到? 直接在形参里面声明这个参数就可以,但必须名字和传过来的参数一样。 如果前台有很多个参数传入,并且这些参数都是一个对象的,那么怎么样快速得到这个对象? 直接在方法中声明这个对象,SpringMVC就自动会把属性赋值到这个对象里面。 SpringMVC中函数的返回值是什么? 返回值可以有很多类型,有String, ModelAndView。ModelAndView类把视图和数据都合并的一起的。 SpringMVC用什么对象从后台向前台传递数据的? 通过ModelMap对象,可以在这个对象里面调用put方法,把对象加到里面,前台就可以拿到数据。 怎么样把ModelMap里面的数据放入Session里面? 可以在类上面加上@SessionAttributes注解,里面包含的字符串就是要放入session里面的key。 SpringMvc里面拦截器是怎么写的: 有两种写法,一种是实现HandlerInterceptor接口,另外一种是继承适配器类,接着在接口方法当中,实现处理逻辑;然后在SpringMvc的配置文件中配置拦截器即可: <!-- 配置SpringMvc的拦截器 --> <mvc:interceptors> <!-- 配置一个拦截器的Bean就可以了 默认是对所有请求都拦截 --> <bean id="myInterceptor" class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptor"></bean> <!-- 只针对部分请求拦截 --> <mvc:interceptor> <mvc:mapping path="/modelMap.do" /> <bean class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptorAdapter" /> </mvc:interceptor> </mvc:interceptors> 注解原理: 注解本质是一个继承了Annotation的特殊接口,其具体实现类是Java运行时生成的动态代理类。我们通过反射获取注解时,返回的是Java运行时生成的动态代理对象。通过代理对象调用自定义注解的方法,会最终调用AnnotationInvocationHandler的invoke方法。该方法会从memberValues这个Map中索引出对应的值。而memberValues的来源是Java常量池 三、Mybatis篇 什么是MyBatis? MyBatis是一个可以自定义SQL、存储过程和高级映射的持久层框架。 讲下MyBatis的缓存 MyBatis的缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存放在session里面,默认就有, 二级缓存放在它的命名空间里,默认是不打开的,使用二级缓存属性类需要实现Serializable序列化接口, 可在它的映射文件中配置<cache/> Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么? 1)Mybatis使用RowBounds对象进行分页,也可以直接编写sql实现分页,也可以使用Mybatis的分页插件。 2)分页插件的原理:实现Mybatis提供的接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql。 举例:select * from student,拦截sql后重写为:select t.* from (select * from student)t limit 0,10 简述Mybatis的插件运行原理,以及如何编写一个插件? 1)Mybatis仅可以编写针对ParameterHandler、ResultSetHandler、StatementHandler、 Executor这4种接口的插件,Mybatis通过动态代理, 为需要拦截的接口生成代理对象以实现接口方法拦截功能, 每当执行这4种接口对象的方法时,就会进入拦截方法, 具体就是InvocationHandler的invoke方法,当然, 只会拦截那些你指定需要拦截的方法。 2)实现Mybatis的Interceptor接口并复写intercept方法, 然后在给插件编写注解,指定要拦截哪一个接口的哪些方法即可, 记住,别忘了在配置文件中配置你编写的插件。 Mybatis动态sql是做什么的?都有哪些动态sql?能简述一下动态sql的执行原理不? 1)Mybatis动态sql可以让我们在Xml映射文件内, 以标签的形式编写动态sql,完成逻辑判断和动态拼接sql的功能。 2)Mybatis提供了9种动态sql标签:trim|where|set|foreach|if|choose|when|otherwise|bind。 3)其执行原理为,使用OGNL从sql参数对象中计算表达式的值, 根据表达式的值动态拼接sql,以此来完成动态sql的功能。 #{}和${}的区别是什么? 1)#{}是预编译处理,${}是字符串替换。 2)Mybatis在处理#{}时,会将sql中的#{}替换为?号,调用PreparedStatement的set方法来赋值(有效的防止SQL注入); 3)Mybatis在处理${}时,就是把${}替换成变量的值。 为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具?它与全自动的区别在哪里? Hibernate属于全自动ORM映射工具, 使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时, 可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。 而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时, 需要手动编写sql来完成,所以,称之为半自动ORM映射工具。 Mybatis是否支持延迟加载?如果支持,它的实现原理是什么? 1)Mybatis仅支持association关联对象和collection关联集合对象的延迟加载, association指的就是一对一,collection指的就是一对多查询。 在Mybatis配置文件中, 可以配置是否启用延迟加载lazyLoadingEnabled=true|false。 2)它的原理是,使用CGLIB创建目标对象的代理对象, 当调用目标方法时,进入拦截器方法, 比如调用a.getB.getName, 拦截器invoke方法发现a.getB是null值, 那么就会单独发送事先保存好的查询关联B对象的sql, 把B查询上来,然后调用a.setB(b), 于是a的对象b属性就有值了, 接着完成a.getB.getName方法的调用。 这就是延迟加载的基本原理。 MyBatis与Hibernate有哪些不同? 1)Mybatis和hibernate不同,它不完全是一个ORM框架, 因为MyBatis需要程序员自己编写Sql语句, 不过mybatis可以通过XML或注解方式灵活配置要运行的sql语句, 并将java对象和sql语句映射生成最终执行的sql, 最后将sql执行的结果再映射生成java对象。 2)Mybatis学习门槛低,简单易学,程序员直接编写原生态sql, 可严格控制sql执行性能,灵活度高,非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发, 例如互联网软件、企业运营类软件等,因为这类软件需求变化频繁, 一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是mybatis无法做到数据库无关性, 如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套sql映射文件,工作量大。 3)Hibernate对象/关系映射能力强,数据库无关性好, 对于关系模型要求高的软件(例如需求固定的定制化软件) 如果用hibernate开发可以节省很多代码,提高效率。 但是Hibernate的缺点是学习门槛高,要精通门槛更高, 而且怎么设计O/R映射,在性能和对象模型之间如何权衡, 以及怎样用好Hibernate需要具有很强的经验和能力才行。 总之,按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、 扩展性良好的软件架构都是好架构,所以框架只有适合才是最好。 MyBatis的好处是什么? 1)MyBatis把sql语句从Java源程序中独立出来,放在单独的XML文件中编写, 给程序的维护带来了很大便利。 2)MyBatis封装了底层JDBC API的调用细节,并能自动将结果集转换成Java Bean对象, 大大简化了Java数据库编程的重复工作。 3)因为MyBatis需要程序员自己去编写sql语句, 程序员可以结合数据库自身的特点灵活控制sql语句, 因此能够实现比Hibernate等全自动orm框架更高的查询效率,能够完成复杂查询。 简述Mybatis的Xml映射文件和Mybatis内部数据结构之间的映射关系? Mybatis将所有Xml配置信息都封装到All-In-One重量级对象Configuration内部。 在Xml映射文件中,<parameterMap>标签会被解析为ParameterMap对象, 其每个子元素会被解析为ParameterMapping对象。 <resultMap>标签会被解析为ResultMap对象, 其每个子元素会被解析为ResultMapping对象。 每一个<select>、<insert>、<update>、<delete> 标签均会被解析为MappedStatement对象, 标签内的sql会被解析为BoundSql对象。 什么是MyBatis的接口绑定,有什么好处? 接口映射就是在MyBatis中任意定义接口,然后把接口里面的方法和SQL语句绑定, 我们直接调用接口方法就可以,这样比起原来了SqlSession提供的方法我们可以有更加灵活的选择和设置. 接口绑定有几种实现方式,分别是怎么实现的? 接口绑定有两种实现方式,一种是通过注解绑定,就是在接口的方法上面加 上@Select@Update等注解里面包含Sql语句来绑定, 另外一种就是通过xml里面写SQL来绑定,在这种情况下, 要指定xml映射文件里面的namespace必须为接口的全路径名. 什么情况下用注解绑定,什么情况下用xml绑定? 当Sql语句比较简单时候,用注解绑定;当SQL语句比较复杂时候,用xml绑定,一般用xml绑定的比较多 MyBatis实现一对一有几种方式?具体怎么操作的? 有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次, 通过在resultMap里面配置association节点配置一对一的类就可以完成; 嵌套查询是先查一个表,根据这个表里面的结果的外键id, 去再另外一个表里面查询数据,也是通过association配置, 但另外一个表的查询通过select属性配置。 Mybatis能执行一对一、一对多的关联查询吗?都有哪些实现方式,以及它们之间的区别? 能,Mybatis不仅可以执行一对一、一对多的关联查询, 还可以执行多对一,多对多的关联查询,多对一查询, 其实就是一对一查询,只需要把selectOne修改为selectList即可; 多对多查询,其实就是一对多查询,只需要把selectOne修改为selectList即可。 关联对象查询,有两种实现方式,一种是单独发送一个sql去查询关联对象, 赋给主对象,然后返回主对象。另一种是使用嵌套查询,嵌套查询的含义为使用join查询, 一部分列是A对象的属性值,另外一部分列是关联对象B的属性值, 好处是只发一个sql查询,就可以把主对象和其关联对象查出来。 MyBatis里面的动态Sql是怎么设定的?用什么语法? MyBatis里面的动态Sql一般是通过if节点来实现,通过OGNL语法来实现, 但是如果要写的完整,必须配合where,trim节点,where节点是判断包含节点有 内容就插入where,否则不插入,trim节点是用来判断如果动态语句是以and 或or 开始,那么会自动把这个and或者or取掉。 Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的?都有哪些映射形式? 第一种是使用<resultMap>标签,逐一定义列名和对象属性名之间的映射关系。 第二种是使用sql列的别名功能,将列别名书写为对象属性名, 比如T_NAME AS NAME,对象属性名一般是name,小写, 但是列名不区分大小写,Mybatis会忽略列名大小写,
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使用 HOMER 预测目标序列的主题(从运行程序到解释结果,以及注释)