HIbernate细节总结(不断更新)

本文探讨了sessionFlush的作用及在不同场景下的应用,特别是在事务提交过程中。此外,还详细介绍了四种不同的数据库隔离级别及其特点。

1.sessionFlush的一些问题

   sessionFlush主要工作:1.清理session缓存;2.执行sql

   sessionFlush主要在以下情况调用:1.事务commit;2.集合Iterator

   一个简单的例子:

   session.save(object);

   session.flush();在事务提交前显示调用

   trans.commit();

当执行 session.save(object)时,并不会发sql语句,而是将对象从瞬时态转换成持久态

当执行session.flush()时,会发sql语句,但是现在数据库里面不一定有数据,为什么呢?

因为数据库隔离级别的原因

 

隔离级别(Isolation Levels)是指一个事务与另一个事务之间隔离的程度,用于限制在并发条件下数据库交叉存储现象的发生。常见的隔离级别有:
1. 未提交读(READ UNCOMMITED)。事务隔离的最低级别,仅可保证不读物理损坏的数据。
2. 提交读(READ COMMITED)。SQL Server的默认级别,可以保证不读"脏"数据,但会发生不可重复读。
3. 可重复读(REPEATABLE READ)。可以保证读一致性,防止不可重复读现象的发生,但会发生幻象读。
4. 可串行化(SERIALIZABLE)。事务隔离的最高级别,事务之间完全隔离,在该级别上可以保证并发事务均是可串行的。在该隔离级别上不会发生幻象读。

 

如果是未提交读,那么在flush时,数据库中就会有相应的数据,但是这种隔离级别会造成很多的数据不一致问题 

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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