Hibernate 5.x版本中SchemaExport的用法

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Hibernate 5.x的版本中,SchemaExport的用法不同于以前的版本,而网上的诸多资料都还停留在以前的3.x, 4.x的API中,这里我简单说一下5.x版本中SchemaExport的用法。分别在5.0.1.Final版本、及5.1.0.Final版本中亲测有效。

一、5.0.1.Final

这个版本中的SchemaExport的API相对较复杂。参考如下:

<code class="hljs d has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">ServiceRegistry serviceRegistry = <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">new</span> StandardServiceRegistryBuilder().configure().build();

MetadataImplementor metadataImplementor = (MetadataImplementor)
<span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">new</span> MetadataSources(serviceRegistry).buildMetadata();

SchemaExport <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">export</span> = <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">new</span> SchemaExport(serviceRegistry, metadataImplementor);
<span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">export</span>.create(<span class="hljs-literal" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">true</span>, <span class="hljs-literal" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">true</span>);</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li></ul>

PS:上述代码片段,是本人之前在知乎中的回答,应该不算侵权。如下: 
https://www.zhihu.com/question/35168658

二、5.1.0.Final

知乎上有童鞋反应上述代码片段不能正常使用,本人特意去看了一下最新的5.1.0.Final的版本,发现SchemaExport的API又改了。@_@改得真频繁。 
新版本的API使用参考如下:

<code class="hljs avrasm has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">ServiceRegistry serviceRegistry = new StandardServiceRegistryBuilder()<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.configure</span>()<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.build</span>()<span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">;</span>
Metadata metadata = new MetadataSources(serviceRegistry)<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.buildMetadata</span>()<span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">;</span>
SchemaExport schemaExport = new SchemaExport()<span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">;</span>
schemaExport<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.create</span>(EnumSet<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.of</span>(TargetType<span class="hljs-preprocessor" style="color: rgb(68, 68, 68); box-sizing: border-box;">.DATABASE</span>), metadata)<span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">;</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li></ul>

也就是说,create的时候,通过TargetType类型的一个EnumSet,来控制SQL语句的去处。TargetType是一个枚举类型,定义如下:

<code class="hljs java has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">public</span> <span class="hljs-keyword" style="color: rgb(0, 0, 136); box-sizing: border-box;">enum</span> TargetType {
    <span class="hljs-javadoc" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">/**
     * Export to the database.
     */</span>
    DATABASE,
    <span class="hljs-javadoc" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">/**
     * Write to a script file.
     */</span>
    SCRIPT,
    <span class="hljs-javadoc" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">/**
     * Write to {@link System#out}
     */</span>
    STDOUT;
}</code>
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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想念的专栏 2941

Hibernate5.X的SchemaExport的使用方法

public void exportTables() throws HibernateException { Configuration cfg = new Configuration() .addClass(Blog.class) .addClass(BlogItem.class); new SchemaExpo...

Ryxzzz的博客 536

Hibernate5.2.6使用schemaExport报错以及创建表后数据库中不显示

主要是hibernate的更新速度已经超出了我的现象,今天测试schemaExport的时候直接懵逼了,为啥子不能创建表了呢,还报了很多错误,查看文档知道hibernate5的方法跟4的有一定差别,很大的差别!! 直接进入正题!hibernate4的方法我就不累述了,网上特别多。。。。我用的是5.2.6版本的hibernate, mysql5.7。 1、首先把需要的包导进来(很多然后Buil

leo 798

Java Hibernate 5.3.x

SchemeExport   Hibernate根据实体类和实体类映射文件自动生成表结构。   示例代码: <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Configuration DT...

weixin_30449239的博客 137

关于Hibernate5.x的那点事

1.如果采用程序建表: 4.x版本: Configuration cfg = new Configuration().configure(); SchemaExport se = new SchemaExport(cfg); se.create(true,true); 5.x版本: ServiceRegistry serviceRegistr...

weixin_34067980的博客 134
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鹿晗的晗
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