数据检索策略

ORM加载策略详解
本文探讨了ORM中不同的加载策略,包括立即检索、延迟检索、预先抓取及批量加载等技术。详细介绍了每种策略的特点与应用场景,比如一对一或多对一时推荐使用预先抓取,而一对多或多对多情况下则适合采用延迟加载。

检索策略:

  1. 立即检索
  2.  延迟检索
  3. 预先抓取
  4. 批量立即加载
  5. 批量延迟加载

 

  • 立即检索

lazy="false"

  •  延迟检索

lazy="true"

  • 预先抓取
  1.  如果 对象之间全部是立即加载,会导致加载一个对象附带着加载更多的关联对象------------------无效开销太大
  2.  如果对象之间全部是预先抓取,通过一条sql语句完成所有的关联操作。设置hibernate_max_fetch_depth=?外连接的表的个数。一对多 多对多使用延迟加载;一对一,多对一使用预先抓取
  • 批量加载

          一对多 多对多的时候 在多的一端,配置文件在一的一端设置<set  inverse = "true" batch-size=3......

  1. 批量立即加载:少发送sql :in(?,?) 注意适当配置batch-size的大小
  2. 批量延迟加载:
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值