Hibernate查询缓存设置

最新推荐文章于 2024-06-21 13:43:48 发布
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本文主要介绍Hibernate的性能优化技巧，包括如何配置Hibernate以获得最佳性能、减少不必要的数据库交互、利用缓存提高应用响应速度等内容。

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http://www.360doc.com/content/10/1014/15/2560742_60949139.shtml


http://www.360doc.com/content/10/1014/17/2560742_60994777.shtml


Hibernate性能优化技巧

http://developer.51cto.com/art/200906/129539.htm



Java 领域 Hibernate 的查询缓存清理策略
Java大师兄的博客
04-08 853
Hibernate作为Java领域最流行的ORM框架之一，其缓存机制对应用性能有着至关重要的影响。深入理解查询缓存的工作原理掌握查询缓存的配置和使用方法了解查询缓存的失效机制学会优化查询缓存的使用策略本文讨论范围涵盖Hibernate 5.x版本的查询缓存机制，重点分析其清理策略的实现原理和最佳实践。背景介绍：概述Hibernate缓存体系核心概念：详细解析查询缓存机制清理策略算法：分析缓存清理的实现原理数学模型：建立缓存性能分析模型实战案例：展示查询缓存的实际应用。
hibernate查询缓存详细分析
08-29
除了在`hibernate.cfg.xml`中设置`hibernate.cache.use_query_cache`为`true`来启用查询缓存外，还可以通过以下方式配置： 1. 指定特定查询使用缓存：在HQL或SQL查询中使用`.setCacheable(true)`。 2. 设置缓存区域...
Hibernate读书笔记-----缓存
hududumo
07-12 132
缓存的作用主要是用来提高hibernate的性能，可以简单的理解成一个map。使用缓存涉及到三个操作：把数据放入缓存、从缓存中取数据、删除缓存中的无效数据。 一、一级缓存 一级缓存是Session级共享的。对于一级缓存而言，所有经过Session操作的实体，不管是使用save()、upadate()或者saveOrUpdate保存一个对象，还是使用load()、get()、list(...
Hibernate查询缓存的设置
特立独行的猿
08-06 1173
查询缓存是针对普通属性结果集的缓存，对实体对象的结果集只缓存id  * 在hibernate.cfg.xml文件中启用查询缓存，如：  true  * 在程序中必须手动启用查询缓存，如：  query.setCacheable(true);           查询缓存的生命周期和session无关            查询缓存只对query.list()起作用，query.
Hibernate的查询缓存的设置
MMY
06-03 141
1：ehcache.xml的配置 <ehcache> <!-- 当缓存超出最大值时 应该序列化到硬盘 的路径 --> <diskStore path="f:/ehcache"/> <!-- 这是默认的 --> maxElementsInMemory="10000" 缓存中允许存放的最大...
Hibernate缓存——查询缓存
fkngl的博客
10-23 1216
Hibernate缓存——查询缓存 默认情况下关闭设置的缓存对HQL和QBC查询时无效，需要打开查询缓存。 查询缓存依赖于二级缓存。 1.设置          true 2.在打开了查询缓存之后，需要注意，调用query.list()操作之前，必须显式调用query.setCachable(true)来标识某个查询使用缓存。   pu
细说Hibernate的缓存机制
孤鹰的博客
05-08 2742
2.1. 查询缓存：当使用 Session 对象执行查询操作时，如果一级缓存中没有数据，Hibernate 会在二级缓存中查找数据。2.2. 更新缓存：当使用 Session 对象执行更新操作时，Hibernate 会将更新后的数据存入一级缓存，并根据实体类的缓存策略更新二级缓存中的数据。2.3. 保存缓存：当使用 Session 对象执行保存操作时，Hibernate 会将新增的数据存入一级缓存，并根据实体类的缓存策略将数据插入到二级缓存。当 Session 对象被关闭时，一级缓存中的数据将被清除。
Hibernate缓存机制
CTZL123456的博客
06-21 1073
二级缓存是进程级别的缓存，它的键（key）通常是对象的唯一标识符（如ID），值（value）则是对象本身。缓存是在内存中专门分配的空间，用于存储原本应存储在硬盘上的数据，以便加快数据访问速度。方法时，如果查询缓存已启用，那么查询的结果将根据SQL语句作为键，ID作为值存储在缓存中。来启用查询缓存，这样查询结果将在符合条件的情况下从二级缓存中获取，而非直接从数据库查询。方法，否则不会优先从缓存中获取数据，但在对象实例化过程中会检查缓存是否存在匹配的对象。方法类似，若缓存中有匹配对象，则直接返回缓存中的数据。
Hibernate查询缓存
yzgyjyw
09-21 1663
HiberNate的查询缓存1. 是什么 查询缓存是二级缓存的增强版，二级缓存不能缓存对象的属性，但是查询换粗是可以的 2. 怎么办 查询缓存依赖二级缓存，在Hibernate.cfg.xml文件中必须要先配置好二级缓存，才能配置使用查询缓存 1. 在Hibernate.cfg.xml文件中开启查询缓存 <property nam
hibernate查询与缓存
01-31
Hibernate查询首先介绍get()和load()方法的区别:get()方法和load()方法的区别主要在于对二级缓存的使用上。load()方法会使用二级缓存，而get()方法在一级缓存没有找到会直接查询数据库，不会去二级缓存中查找。 get...
hibernate查询缓存1
08-08
在深入探讨Hibernate查询缓存之前，我们先了解一下Hibernate的基础概念。Hibernate是一个强大的Java持久化框架，它简化了数据库操作，提供了对象关系映射（ORM）功能。在Hibernate中，对象的状态分为瞬时态、持久态...
Hibernate查询缓存及实现.PPT
09-17
例如，如果在没有启用查询缓存时，使用`load()`方法获取的单个持久化对象会被缓存，但若想缓存`findAll()`, `list()`, `Iterator()`, `createQuery()`, `createCriteria()`等方法获取的结果集，必须设置`hibernate....
离散Hopfield神经网络的分类-高校科研能力评价.7z
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钻研计算机视觉与机器学习相关知识
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/58a9c66d9430 钻研计算机视觉与机器学习相关知识（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【电力系统优化】基于博弈论的风火打捆参与大用户直购策略：促进风电消纳与收益均衡系统设计（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题，提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系，建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型，以直购电价和直购电量为决策变量，实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性，并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明，该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程，并通过Python代码复现了模型，包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群：电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标：①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制；②为电力市场设计提供理论依据和技术支持；③评估不同政策（如可再生能源配额）对电力市场的影响；④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明：该研究不仅提供了理论分析，还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性，为实际应用提供了参考。此外，论文还探讨了不同场景下的敏感性分析，如证书价格、风电比例等对市场结果的影响，进一步丰富了研究内容。
Java-ssm275宠物医院管理系统+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm275框架与Vue前端技术开发的宠物医院管理系统，结合MySQL数据库实现数据持久化存储。系统旨在为宠物医院提供高效、便捷的管理工具，涵盖预约挂号、病历管理、药品库存、收费结算等核心功能。通过前后端分离架构，实现用户界面友好交互与后台数据安全处理。SSM框架负责业务逻辑处理，Vue框架优化前端展示效果，MySQL数据库确保数据稳定可靠。开发此项目的目的是提升宠物医院运营效率，减少人工操作错误，同时为用户提供一站式服务体验。系统支持多角色权限管理，包括医生、护士、管理员等，确保各岗位职责分明。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
由于未提供具体的计算机视觉相关文章原文，无法精准改写 以下为基于常见计算机视觉文章主题生成的示例（均符合不少于 12 字且围绕核心主题），供参考：
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A：计算机视觉，作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力，从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基，后续逐步探索三维信息提取，与人工智能结合，又经历数学理论深化、机器学习兴起，直至当下深度学习引领浪潮。如今，图像生成和合成技术不断发展，让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后，卷积神经网络成为核心工具，能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程，首先是图像获取，用相机等设备捕获视觉信息并数字化；接着进行预处理，通过滤波、去噪等操作提升图像质量；然后进入关键的特征提取和描述环节，提炼图像关键信息；之后利用这些信息训练模型，学习视觉模式和规律；最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中，计算机视觉用途极为广泛。在安防领域，能进行人脸识别、目标跟踪，保障公共安全；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人、交通标志，实现安全行驶；在医疗领域，辅助医生分析医学影像，进行疾病诊断；在工业领域，用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过，计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险，虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此，各界积极研究检测技术，以应对这一问题。随着技术持续进步，计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用，进一步改变人们的生活和工作方式 。
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