基于MybatisPlus將百度天氣數據存儲至PostgreSQL數據庫
更新時間：2025年08月21日 09:43:47 作者：夜郎king
這篇文章主要為大家詳細介紹了如何基于MybatisPlus將百度天氣數據存儲至PostgreSQL數據庫,文中的示例代碼講解詳細,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學習一下
前言
在當今數字化時代，數據的獲取、存儲與分析已成為推動眾多領域發(fā)展的重要驅動力。天氣數據作為一種極具價值的公共資源，廣泛應用于農業(yè)、交通、旅游、能源等諸多行業(yè)。百度天氣作為國內知名的天氣信息服務平臺，提供了豐富且實時的天氣數據，若能將其有效存儲并加以利用，將為相關業(yè)務決策、研究分析等提供有力支持。將百度天氣數據存儲至 PostgreSQL 數據庫，這一過程涉及數據的獲取、解析、轉換以及最終的存儲等多個環(huán)節(jié)。通過 MybatisPlus 框架來實現(xiàn)這一目標，不僅可以充分利用其強大的 ORM（對象關系映射）能力，將天氣數據的實體類與數據庫表結構進行高效映射，還能借助其提供的便捷操作接口，輕松完成數據的增刪改查等操作。此外，MybatisPlus 的分頁插件、緩存機制等特性，也能夠在處理大量天氣數據時，有效提升系統(tǒng)的性能和響應速度，確保數據存儲過程的高效與穩(wěn)定。
這一實踐過程不僅涉及到技術層面的多種知識融合，如網絡編程、JSON 數據處理、數據庫操作以及框架應用等，還面臨著諸如數據準確性、存儲效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性等諸多挑戰(zhàn)。通過對整個流程的深入研究和實踐探索，我們希望能夠為開發(fā)者提供一套完整、高效且可靠的解決方案，助力大家更好地利用百度天氣數據，挖掘其潛在價值，同時也為類似的數據存儲項目提供有益的參考和借鑒。力求以清晰、易懂的方式，帶領讀者逐步深入這一實踐過程，共同探索數據存儲與應用的無限可能。本文重點在于詳細得介紹在MybatisPlus框架中如何將百度天氣信息持久化到PG數據庫中，首先介紹具體的PG數據庫的設計與實現(xiàn)，然后詳細介紹MybatisPlus的實體設計，最后以源代碼的形式介紹如何將數據進行持久化，期待為大家提供一種良好的解決方案和參考。
一、PG數據庫設計與實現(xiàn)
PostgreSQL 作為一種功能強大的開源關系型數據庫管理系統(tǒng)，以其出色的性能、高度的可擴展性以及對復雜數據類型的良好支持，受到越來越多開發(fā)者的青睞。它能夠高效地存儲和管理大規(guī)模數據，為數據的查詢、分析與挖掘提供了堅實基礎。本節(jié)首先將以存儲百度天氣數據為背景，介紹如何進行數據庫的物理表設計，為了方便大家學習，這里可以分享相關的建表語句。
1、PG數據庫模型設計
在前一篇的內容中，我們詳細的介紹了如何將百度天氣的返回數據轉換為JavaBean，GSON 框架下百度天氣 JSON 數據轉 JavaBean 的實戰(zhàn)攻略。在實際應用系統(tǒng)查詢過程中，我們除了要定義JavaBean，也需要定義用來保存天氣數據的數據庫模型。根據接口文檔，我們可以按照業(yè)務維度設計以下數據庫模型，分別用來存儲天氣接口返回的數據：
2、存儲天氣物理表結構
這里將根據上面的物理模型創(chuàng)建相應的天氣信息表，這里將分別給出這五張表的物理結構語句。存儲實時天氣信息：
create table biz_weather_now ( pk_id INT8 not null, location_code VARCHAR(6) not null default '', temp DECIMAL(8,2) not null default 999999, feels_like DECIMAL(8,2) not null default 999999, rh DECIMAL(8,2) not null default 999999, wind_class VARCHAR(10) null, wind_dir VARCHAR(10) null, text VARCHAR(50) null, prec_1h DECIMAL(8,2) null default 999999, clouds DECIMAL(8,2) null default 999999, vis DECIMAL(8,2) null default 999999, aqi DECIMAL(8,2) null default 999999, pm25 DECIMAL(8,2) null default 999999, pm10 DECIMAL(8,2) null default 999999, no2 DECIMAL(8,2) null default 999999, so2 DECIMAL(8,2) null default 999999, o3 DECIMAL(8,2) null default 999999, co DECIMAL(8,2) null default 999999, uptime TIMESTAMP null, constraint PK_BIZ_WEATHER_NOW primary key (pk_id) ); comment on table biz_weather_now is '存儲實時天氣信息'; comment on column biz_weather_now.pk_id is '主鍵'; comment on column biz_weather_now.location_code is '行政區(qū)劃code'; comment on column biz_weather_now.temp is '溫度（℃）'; comment on column biz_weather_now.feels_like is '體感溫度(℃)'; comment on column biz_weather_now.rh is '相對濕度(%)'; comment on column biz_weather_now.wind_class is '風力等級'; comment on column biz_weather_now.wind_dir is '風向描述'; comment on column biz_weather_now.text is '天氣現(xiàn)象'; comment on column biz_weather_now.prec_1h is '1小時累計降水量(mm)'; comment on column biz_weather_now.clouds is '云量(%)'; comment on column biz_weather_now.vis is '能見度(m)'; comment on column biz_weather_now.aqi is '空氣質量指數數值'; comment on column biz_weather_now.pm25 is 'pm2.5濃度(μg/m3)'; comment on column biz_weather_now.pm10 is 'pm10濃度(μg/m3)'; comment on column biz_weather_now.no2 is '二氧化氮濃度(μg/m3)'; comment on column biz_weather_now.so2 is '二氧化硫濃度(μg/m3)'; comment on column biz_weather_now.o3 is '臭氧濃度(μg/m3)'; comment on column biz_weather_now.co is '一氧化碳濃度(mg/m3)'; comment on column biz_weather_now.uptime is '數據更新時間，北京時間';
這里需要注意的是，在保存相應的如氣溫或者指數時，采用的數據庫類型不是Int，這也是為了兼容可能的出現(xiàn)浮點數的情況，而小數位，這里初步設計成2位，大家可以根據實際需求進行調整。
天氣警報信息表：
create table biz_weather_alerts ( pk_id INT8 not null, weather_pk_id INT8 null, type VARCHAR(20) null, level VARCHAR(10) null, title VARCHAR(128) null, desc_info VARCHAR(512) null, constraint PK_BIZ_WEATHER_ALERTS primary key (pk_id) ); comment on table biz_weather_alerts is '天氣警報信息表'; comment on column biz_weather_alerts.pk_id is '主鍵'; comment on column biz_weather_alerts.weather_pk_id is '實時天氣信息主鍵'; comment on column biz_weather_alerts.type is '預警事件類型,參考 天氣取值對照表中的預警類型'; comment on column biz_weather_alerts.level is '預警事件等級'; comment on column biz_weather_alerts.title is '預警標題'; comment on column biz_weather_alerts.desc_info is '預警詳細提示信息';
需要注意的是，在警報信息中，desc字段由于是數據庫的關鍵字，在原始接口中返回的desc我們需要變成desc_info字段，天氣指數信息表：
create table biz_weather_indexes ( pk_id INT8 not null, weather_pk_id INT8 null, name VARCHAR(10) null, brief VARCHAR(10) null, detail VARCHAR(128) null, constraint PK_BIZ_WEATHER_INDEXES primary key (pk_id) ); comment on column biz_weather_indexes.pk_id is '主鍵'; comment on column biz_weather_indexes.weather_pk_id is '實時天氣信息主鍵'; comment on column biz_weather_indexes.name is '生活指數中文名稱'; comment on column biz_weather_indexes.brief is '生活指數概要說明'; comment on column biz_weather_indexes.detail is '生活指數詳細說明';
天氣預報信息表：
create table biz_weather_forecasts ( pk_id INT8 not null, weather_pk_id INT8 null, date TIMESTAMP null, week VARCHAR(3) null, high DECIMAL(8,2) null default 999999, low DECIMAL(8,2) null default 999999, wc_day VARCHAR(10) null, wc_night VARCHAR(10) null, wd_day VARCHAR(10) null, wd_night VARCHAR(10) null, text_day VARCHAR(20) null, text_night VARCHAR(20) null, constraint PK_BIZ_WEATHER_FORECASTS primary key (pk_id) ); comment on column biz_weather_forecasts.pk_id is '主鍵'; comment on column biz_weather_forecasts.weather_pk_id is '實時天氣信息主鍵'; comment on column biz_weather_forecasts.date is '日期，北京時區(qū)'; comment on column biz_weather_forecasts.week is '星期，北京時區(qū)'; comment on column biz_weather_forecasts.high is '最高溫度(℃)'; comment on column biz_weather_forecasts.low is '最低溫度(℃)'; comment on column biz_weather_forecasts.wc_day is '白天風力'; comment on column biz_weather_forecasts.wc_night is '晚上風力'; comment on column biz_weather_forecasts.wd_day is '白天風向'; comment on column biz_weather_forecasts.wd_night is '晚上風向'; comment on column biz_weather_forecasts.text_day is '白天天氣現(xiàn)象,參考天氣取值對照表'; comment on column biz_weather_forecasts.text_night is '晚上天氣現(xiàn)象';
小時天氣預報表：
create table biz_weather_forecast_hours ( pk_id INT8 not null, weather_pk_id INT8 null, text VARCHAR(20) null, temp_fc DECIMAL(8,2) null, wind_class VARCHAR(10) null, wind_dir VARCHAR(10) null, rh DECIMAL(8,2) null, prec_1h NUMERIC(8,2) null, clouds DECIMAL(8,2) null, data_time TIMESTAMP null, constraint PK_BIZ_WEATHER_FORECAST_HOURS primary key (pk_id) ); comment on column biz_weather_forecast_hours.pk_id is '主鍵'; comment on column biz_weather_forecast_hours.weather_pk_id is '實時天氣信息主鍵'; comment on column biz_weather_forecast_hours.text is '天氣現(xiàn)象'; comment on column biz_weather_forecast_hours.temp_fc is '溫度(℃)'; comment on column biz_weather_forecast_hours.wind_class is '風力等級'; comment on column biz_weather_forecast_hours.wind_dir is '風向描述'; comment on column biz_weather_forecast_hours.rh is '相對濕度'; comment on column biz_weather_forecast_hours.prec_1h is '1小時累計降水量(mm)'; comment on column biz_weather_forecast_hours.clouds is '云量(%)'; comment on column biz_weather_forecast_hours.data_time is '數據時間';
二、MybatisPlus中實體實現(xiàn)
MybatisPlus 則是基于 Mybatis 的增強版本，它不僅繼承了 Mybatis 的靈活性和易用性，還通過一系列插件和擴展功能，極大地簡化了數據庫操作流程，提高了開發(fā)效率，尤其在處理復雜業(yè)務邏輯和數據持久化方面表現(xiàn)出色。在之前的博客中已經介紹了相關類的設計，下面將結合MybatisPlus來深入講解這些實體的設計，分別從類圖和具體實現(xiàn)兩個方面展開。
1、MybatisPlus實體類圖設計
通過分析原來的接口以及梳理對象的關系，可以整理出相關的數據關系，比如實時天氣信息與預警信息、生活指數信息、逐日預報信息和逐小時預報信息均是一對多的情況。
2、MybatisPlus中相關類實現(xiàn)
由于篇幅有限，這里將前面的內容中剩下的幾個JavaBean的代碼給出，在之前的內容中已經對BdWeatherDTO.java、WeatherInfoDTO.java、WeatherIndexes.java進行了說明。預警信息JavaBean如下：
package com.yelang.project.weather.domain;
import java.io.Serializable;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;
import lombok.ToString;
@TableName(value = "biz_weather_alerts")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Setter
@Getter
@ToString
public class WeatherAlerts implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = 9180445236146165608L;
@TableId(value ="pk_id")
private Long pkId ;//主鍵
@TableField(value="weather_pk_id")
private Long weatherPkId;//實時天氣信息主鍵
private String type;//預警事件類型,參考 天氣取值對照表中的預警類型
private String level;//預警事件等級
private String title;//預警標題
@TableField(value="desc_info")
@SerializedName("desc")
private String descInfo;//預警詳細提示信息
}逐日天氣預報JavaBean代碼如下：
package com.yelang.project.weather.domain;
import java.io.Serializable;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Date;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;
import lombok.ToString;
@TableName(value = "biz_weather_forecasts")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Setter
@Getter
@ToString
public class WeatherForecasts implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = 4929733391294381721L;
@TableId(value ="pk_id")
private Long pkId ;//主鍵
@TableField(value="weather_pk_id")
private Long weatherPkId;//實時天氣信息主鍵
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private Date date;//日期，北京時區(qū)
private String week;//星期，北京時區(qū)
private BigDecimal high = new BigDecimal(999999);//最高溫度(℃)
private BigDecimal low = new BigDecimal(999999);//最低溫度(℃)
@TableField(value="wc_day")
@SerializedName("wc_day")
private String wcDay;//白天風力
@TableField(value="wc_night")
@SerializedName("wc_night")
private String wcNight;//晚上風力
@TableField(value="wd_day")
@SerializedName("wd_day")
private String wdDay;//白天風向
@TableField(value="wd_night")
@SerializedName("wd_night")
private String wdNight;//晚上風向
@TableField(value="text_day")
@SerializedName("text_day")
private String textDay;//白天天氣現(xiàn)象,參考天氣取值對照表
@TableField(value="text_night")
@SerializedName("text_night")
private String textNight;//晚上天氣現(xiàn)象
}最后還有逐小時的天氣預報信息JavaBean：
package com.yelang.project.weather.domain;
import java.io.Serializable;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Date;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.Setter;
import lombok.ToString;
@TableName(value = "biz_weather_forecast_hours")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Setter
@Getter
@ToString
public class WeatherForecastHours implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = -18102820381727782L;
@TableId(value ="pk_id")
private Long pkId ;//主鍵
@TableField(value="weather_pk_id")
private Long weatherPkId;//實時天氣信息主鍵
private String text;//天氣現(xiàn)象
@TableField(value="temp_fc")
@SerializedName("temp_fc")
private BigDecimal tempFc;//溫度(℃)
@TableField(value="wind_class")
@SerializedName("wind_class")
private String windClass;//風力等級
@TableField(value="wind_dir")
@SerializedName("wind_dir")
private String windDir;//風向描述
private BigDecimal rh;//相對濕度
@TableField(value="prec_1h")
@SerializedName("prec_1h")
private BigDecimal prec1h;//1小時累計降水量(mm)
private BigDecimal clouds;//云量(%)
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
@TableField(value="data_time")
@SerializedName("data_time")
private Date dataTime;//數據時間
}經過以上的步驟，我們就完成了全部的百度天氣相關的JavaBean的定義，接下來我們將詳細介紹如何實現(xiàn)將數據持久化到PG數據庫中。
三、PostgreSQL持久化實現(xiàn)
在實際開發(fā)過程中，我們首先需要通過百度天氣 API 獲取原始的天氣數據，這些數據通常以 JSON 格式返回，包含了城市、日期、溫度、濕度、風力、天氣狀況等諸多信息。隨后，利用 Java 等編程語言對這些 JSON 數據進行解析，將其轉換為符合數據庫存儲要求的結構化數據。接著，借助 MybatisPlus 框架，將這些結構化數據映射到對應的實體類中，并通過配置 MybatisPlus 的 SQL 會話工廠、數據源以及相關映射文件，實現(xiàn)與 PostgreSQL 數據庫的連接和數據的持久化存儲。關于如何采集數據、JSON數據轉換的內容在之前的博客中都有所涉及，接下來我們來講解最后一個環(huán)節(jié)，即如何將采集和轉換后的數據持久到PG數據庫中。
1、天氣數據入庫時序圖
上圖詳細的展示了如何在可運行程序中集成百度接口，采用時序圖的方式進行了詳細交互過程的闡述。整個過程一共分為11個步驟，從入口程序調用開始，首先調用百度地圖的接口，然后百度地圖返回JSON結果，程序解析JSON反序列化成DTO的JavaBean，然后調用天氣服務類，分別實現(xiàn)實時天氣、預警信息、生活指數信息、逐日預報信息、逐小時預報信息的PG入庫，最后返回寫入狀態(tài)。時序圖在繪制時，為了美觀在Service的名稱上有一定省略，希望不影響閱讀。
2、調用程序執(zhí)行
關于MybatisPlus中涉及的Mapper、Service及其實現(xiàn)類在此不再進行贅述，通用的程序都比較簡單，這里將核心的天氣程序入口和持久化入口以及具體的天氣信息入庫方法在這里跟大家分享。入口核心程序如下所示：
package com.yelang.project.unihttp;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker;
import com.burukeyou.uniapi.http.core.response.HttpResponse;
import com.google.gson.Gson;
import com.yelang.project.thridinterface.BaiduWeatherApiServcie;
import com.yelang.project.weather.domain.BdWeatherDTO;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherInfoDTO;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherNowService;
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BaiduWeather2DBCase {
private static final String DATA_TYPE = "all";
@Autowired
private BaiduWeatherApiServcie baiduWeatherApiService;
@Autowired
private IWeatherNowService weatherService;
@Test
public void bdWeather2PG() {
String district_id = "430626";//表示具體的行政區(qū)劃代號
HttpResponse<String> result = baiduWeatherApiService.getWeather(district_id, DATA_TYPE);
System.out.println(result.getBodyResult());
Gson gson = new Gson();
BdWeatherDTO bdWeatherInfo = gson.fromJson(result.getBodyResult(), BdWeatherDTO.class);
WeatherInfoDTO bdResult = bdWeatherInfo.getResult();
//將天氣信息持久化到數據庫中
if(null != bdResult) {
Long weatherId = IdWorker.getId();
bdResult.getWeatherNow().setPkId(weatherId);
bdResult.getWeatherNow().setLocationCode(district_id);
weatherService.insertWeatherInfo(bdResult);
}
}
}
為了實現(xiàn)天氣數據的入庫，在保存相關的生活指數信息、預警信息、逐日/小時天氣預報信息時，我們還要將實時天氣主鍵給相關的子表賦值，這里給出天氣信息的持久化詳細方法：
package com.yelang.project.weather.service.impl;
import java.util.List;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Propagation;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.yelang.common.utils.StringUtils;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherAlerts;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherForecastHours;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherForecasts;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherIndexes;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherInfoDTO;
import com.yelang.project.weather.domain.WeatherNow;
import com.yelang.project.weather.mapper.WeatherNowMapper;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherAlertsService;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherForecastHoursService;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherForecastsService;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherIndexesService;
import com.yelang.project.weather.service.IWeatherNowService;
@Service
public class WeatherNowServiceImpl extends ServiceImpl<WeatherNowMapper, WeatherNow> implements IWeatherNowService{
@Autowired
private IWeatherAlertsService alertsService;
@Autowired
private IWeatherForecastHoursService forecastHoursService;
@Autowired
private IWeatherForecastsService forecastsService;
@Autowired
private IWeatherIndexesService indexesService;
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED,rollbackFor=Exception.class)
@Override
public void insertWeatherInfo(WeatherInfoDTO infoDto) {
WeatherNow now = infoDto.getWeatherNow();
//step1、保存實時天氣信息
this.baseMapper.insert(now);
Long weatherId = now.getPkId();
//step2、保存生活指數信息
List<WeatherAlerts> alerts = infoDto.getAlerts();
if(StringUtils.isNotEmpty(alerts)) {
for(WeatherAlerts alert : alerts) {
alert.setWeatherPkId(weatherId);
}
alertsService.saveBatch(alerts);
}
//step3、保存預警信息
List<WeatherIndexes> indexes = infoDto.getIndexes();
if(StringUtils.isNotEmpty(indexes)) {
for(WeatherIndexes index : indexes) {
index.setWeatherPkId(weatherId);
}
indexesService.saveBatch(indexes);
}
//step4、保存天氣預報
List<WeatherForecasts> forecasts = infoDto.getForecasts();
if(StringUtils.isNotEmpty(forecasts)) {
for(WeatherForecasts forecast : forecasts) {
forecast.setWeatherPkId(weatherId);
}
forecastsService.saveBatch(forecasts);
}
//step5、保存逐小時天氣預報
List<WeatherForecastHours> forecastHours = infoDto.getForecastHours();
if(StringUtils.isNotEmpty(forecastHours)) {
for(WeatherForecastHours forecastHour : forecastHours) {
forecastHour.setWeatherPkId(weatherId);
}
forecastHoursService.saveBatch(forecastHours);
}
}
}至此基本完成了調用程序和入口程序的編寫，接下來在PG數據庫中看一下實際的效果。
3、數據入庫結果
執(zhí)行以上程序可以在控制臺中看到以下輸出，說明正常的向PG數據庫進行數據持久化。
最后我們到數據庫中查詢一下是否將數據成功的寫入，執(zhí)行的SQL如下：
select * from biz_weather_now; select * from biz_weather_alerts; select * from biz_weather_forecasts where weather_pk_id = 1955642733221658626;
實時天氣數據
逐小時天氣預報
四、總結
本文重點在于詳細得介紹在MybatisPlus框架中如何將百度天氣信息持久化到PG數據庫中，首先介紹具體的PG數據庫的設計與實現(xiàn)，然后詳細介紹MybatisPlus的實體設計，最后以源代碼的形式介紹如何將數據進行持久化，期待為大家提供一種良好的解決方案和參考。這一實踐過程不僅涉及到技術層面的多種知識融合，如網絡編程、JSON 數據處理、數據庫操作以及框架應用等，還面臨著諸如數據準確性、存儲效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性等諸多挑戰(zhàn)。通過對整個流程的深入研究和實踐探索，我們希望能夠為開發(fā)者提供一套完整、高效且可靠的解決方案，助力大家更好地利用百度天氣數據，挖掘其潛在價值，同時也為類似的數據存儲項目提供有益的參考和借鑒。
以上就是基于MybatisPlus將百度天氣數據存儲至PostgreSQL數據庫的詳細內容，更多關于MybatisPlus數據存儲至PostgreSQL數據庫的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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