Hibernate手册-----对象的三种状态

本文详细介绍了Hibernate中的三种状态:瞬时态、持久态和脱管态,并通过实例演示了这些状态之间的转换过程及其对数据库的影响。

Hibernate中的三种状态

  • 瞬时态 transient
  • 持久态 persistent
  • 脱管态detached
瞬时态:创建了domain对象后,domain对象没有处于Session的管理下,而且在DB中没有对应的记录,这种状态就叫作transient态,这种状态下,对于domain做的任何增删改查都不会影响到DB中数据

持久态:当对象处于Session的管理下,且在DB中有对应的记录,便称为persistent状态,这种状态下的增删改查操作会影响到DB中数据

托管态:当对象不处于Session的管理下,但是在DB中有对应的记录的时候,便称其处于detached状态,同样,处于该状态下的对象进行操作不会影响DB

{
            //这个时候的course处于瞬时态
            course.setCid(6);
            course.setCname("python");
            course.setCcredit(2);
            session.save(course);
            course.setCname("javaee");
            //处于持久态persistent,这个时候对其进行更改,都会发出sql语句
            tx.commit();
            //当transaction提交之后,session自动关闭,这个时候的course处于脱管detach状态
            course.setCcredit(3);
            System.out.println(course.getCname());
        }

同时注意:当Session执行save之前,domain对象仍然处于瞬时态

三种状态的转换

瞬时态 ---> 持久态  Session执行save persistent delete update .......等操作
持久态---->脱管态   当采取getCurrentSession的情况下,commit会自动关闭session,故commit后,变处于脱管状态,当时采用openSession情况下,commit情况下,对其进行CRUD操作也没有影响到DB
托管态--->持久态,当执行update等语句 可以转换为持久态,但是在commit之后,在执行update语句并没有发现DB中的数据发生改变


注意:当事务提交之后,在对对象进行不论save 还是 update操作,都没有发出sql语句

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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