Hibernate session总结

博客介绍了Hibernate中实体对象的三种状态,包括transient、persistent和detached。还阐述了Session的多种操作方法,如save()、get()、load()等,以及事务使用形式和异常处理。同时给出了相关参考博客链接。

实体对象三种状态:

  •  transient: 从没有被持久化,不在Session缓存中
  •  persistent: 在Session的缓存中。
  •  detached: 曾经是persistent状态,现在不在Session缓存中。

保存方法save():保存为持久化对象

get()和load():获取持久化对象

  • get(),立刻生成SQL查询数据库,如果主键不存在,不会报错{类似于django中model.objects.filters()过滤不会报错}
  • load(),内存中构建代理对象,没有SQL  延迟加载,使用到对象的时候才会调用SQL查询{如果查询主键不存在,构建代理对象失败,会报错,类似于django中的model.objects.get()}

session.saveOrUpdate(Object  user):根据逻辑中是否设置了主键分别执行save()或者update()操作

session.merge():生成一个新的持久化对象,先执行select()查询,然后执行update()操作

session.delete(Object user):执行删除操作,释放持久化对象为游离对象

一个典型的事务使用形式如下:

Session sess = factory.openSession();
 Transaction tx;
 try {
     tx = sess.beginTransaction();
     //do some work
     ...
     tx.commit();
 }
 catch (Exception e) {
     if (tx!=null) tx.rollback();
     throw e;
 }
 finally {
     sess.close();
 }

如果Session抛出异常,事务必须回滚。同时Session被弃用,因为Session内部状态和数据库可能会不一致

 

 

 

更多内容可参考:https://www.cnblogs.com/binyulan/p/5628579.html

https://www.cnblogs.com/doudouxiaoye/p/5815025.html  博客笔记写的很详细

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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