Spring Data JPA 中 getOne、findById、findOne 的区别

Hibernate JPA-JPA中getOne()/findOne()/findById()的区别及使用 文章目录Spring Data JPA 中findOne() / getOne()/findById()的区别findOnegetOnefindById总结 Spring Data JPA 中findOne() / getOne()/findById()的区别 根据主键获取某条数据的函数:findOne() 和 getOne() findOne findOne:return 如果没有找到,则使用给定id或{@literal null}的实体。findOne:当我查询一个不存在的id数据时,返回的值是null 阅读详情

1、getOne 方法(为null时会报错慎用)

​ getOne 是一个延迟加载方法,它并不立即访问数据库,而是返回一个代理(proxy)对象,这个代理对象是对实体对象的引用,仅在 使用代理对象访问对象属性时才会去真正访问数据库 ,如果找不到,则抛出 EntityNotFoundException。

源码:

public interface JpaRepository<T, ID> extends PagingAndSortingRepository<T, ID>, QueryByExampleExecutor<T> {
	/**
	 * Returns a reference to the entity with the given identifier. Depending on how the JPA persistence provider is
	 * implemented this is very likely to always return an instance and throw an
	 * {@link javax.persistence.EntityNotFoundException} on first access. Some of them will reject invalid identifiers
	 * immediately.
	 *
	 * @param id must not be {@literal null}.
	 * @return a reference to the entity with the given identifier.
	 * @see EntityManager#getReference(Class, Object) for details on when an exception is thrown.
	 */
	T getOne(ID id);
}

2、findById 方法

​ findById 方法会立即(EAGER)访问数据库,并返回和指定 ID 关联的实体对象;如果没有找到,则返回 Optional.empty()。

源码:

public interface CrudRepository<T, ID> extends Repository<T, ID> {	
	/**
	 * Retrieves an entity by its id.
	 *
	 * @param id must not be {@literal null}.
	 * @return the entity with the given id or {@literal Optional#empty()} if none found.
	 * @throws IllegalArgumentException if {@literal id} is {@literal null}.
	 */
	Optional<T> findById(ID id);
}

3、findOne 方法

除了 findById、getOne 外,Spring Data JPA 还提供了两个 findOne 方法:

  • Optional<T> findOne(@Nullable Specification<T> spec)
  • <S extends T> Optional<S> findOne(Example<S> example)

这两个方法用于需要动态构建多条件查询的场景中,它们都是立即访问数据库的。

返回类型为 Optional ,如果没有检索到,返回 Optional.empty(),结果满足条件的记录条数超过一条,则抛出 IncorrectResultSizeDataAccessException

源码:

public interface QueryByExampleExecutor<T> {
/**
	 * Returns a single entity matching the given {@link Example} or {@literal null} if none was found.
	 *
	 * @param example must not be {@literal null}.
	 * @return a single entity matching the given {@link Example} or {@link Optional#empty()} if none was found.
	 * @throws org.springframework.dao.IncorrectResultSizeDataAccessException if the Example yields more than one result.
	 */
	<S extends T> Optional<S> findOne(Example<S> example);
}
public interface JpaSpecificationExecutor<T> {
/**
	 * Returns a single entity matching the given {@link Specification} or {@link Optional#empty()} if none found.
	 *
	 * @param spec can be {@literal null}.
	 * @return never {@literal null}.
	 * @throws org.springframework.dao.IncorrectResultSizeDataAccessException if more than one entity found.
	 */
	Optional<T> findOne(@Nullable Specification<T> spec);
}

4、findOne 使用样例

​ 4.1 findOne(@Nullable Specification<T> spec);

Optional<User> user =
        postRepository.findOne(
            (root, query, cb) ->
                cb.and(cb.equal(root.get("openId"), "aaa"), cb.equal(root.get("state"), 1)));

​ 4.2 findOne(Example<S> example);

User u = new User();
u.setOpenId("xxx");
u.setState(1);
Example<User> example = Example.of(u);
Optional<User> user = postRepository.findOne(example);

以上两种写法是等效的,执行的 SQL 如下:

Hibernate: select user0_.id as id1_0_, user0_.created_at as created_2_0_, user0_.open_id as open_id3_0_, user0_.state as state4_0_ from t_users user0_ where user0_.open_id=? and user0_.state=1

5、总结

1、getOne 是延迟加载;而 findById、findOne 是立即加载。

2、 getOne 如果找不到记录会抛出EntityNotFoundException;而 findById、findOne 会返回 Optional.empty()。

3、 在 @ManyToOne 的场景中使用 findOne ,可以获得延迟加载机制带来的性能优势。

4、 在根据非 ID 查询、或动态查询的场景中,使用 findOne。

5、 findOne 查询结果不能返回超过一条,否则会抛出 IncorrectResultSizeDataAccessException。

CUDA系列-Stream-1 This section describes static aspects of the CUSW_UNIT_STREAM unit’s architecture.和stream相关的其它Unit主要有Channel,Sync,Memmgr A CUDA stream is a software FIFO queue that allows commands like kernel launch and memcpy to be enqueued in it. The enqueued commands 阅读详情

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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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