hibernate Component 映射(逻辑组)

本文介绍了一种解决Hibernate中表列过多问题的有效方法——Component映射技术。通过Component技术,可以将表按字段类型分类并封装为组件,实现对象模型的细粒度划分,提高代码复用率。

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 hibernate Component 映射(逻辑组):如果一张表的列太多了,那我们应该怎么做呢?可能有些人的做法就是:将一张一有拆分成两张表,那除了将表进行拆分,我们还能怎么样呢?在 Hibernate对这种表的列太多,进行拆分,有一种非常好的解决方案,那就是基于Component技术,使用Component技术,我们可以将一种表,按照字段的类型进行分类,同一类的,可以使用一个对象进行封装,而这个封装的对象,就是一个Component。假如,一个用户他的信息可能包含以下几种分类,住址(包括家庭地址、办公地址、家庭邮编、办公邮编等)、电话(家庭电话、办公电话、手机、小灵通)、邮件地址(办公邮箱、私人邮箱等)、通信工具(QQ号码、MSN、雅虎帐号、网易泡泡等),对于这些属性类别,我们都可以使用对象进行封装。

 

component映射

在hibernate中,component是某个实体的逻辑组成部分,它与实体的根本区别是没有oid,
component可以成为是值对象(DDD)

采用component映射的好处:它实现了对象模型的细粒度划分,层次会更分明,复用率会更高

 

 

1、实体

public class User {
	
	private int id;
	
	private String name;
	
	private Contact contact; 
。。。	

 

2、映射文件

<hibernate-mapping>
 <class name="com.bjsxt.hibernate.User" table="t_user">
  <id name="id">
   <generator class="native"/>
  </id>
  <property name="name"/>
  <component name="contact">
   <property name="email"/>
   <property name="address"/>
   <property name="zipCode"/>
   <property name="contactTel"/>
  </component>
 </class>
</hibernate-mapping>

 

3、TestCase

public class ComponentMappingTest extends TestCase {

	public void testSave1() {
		Session session = null;
		try {
			session = HibernateUtils.getSession();
			session.beginTransaction();
			
			User user = new User();
			user.setName("张三");
			
			Contact contact = new Contact();
			contact.setAddress("xxxxx");
			contact.setEmail("xxx@rrr.com");
			contact.setZipCode("1111111");
			contact.setContactTel("9999999999");
			
			user.setContact(contact);
			
			session.save(user);
			session.getTransaction().commit();
		}catch(Exception e) {
			e.printStackTrace();
			session.getTransaction().rollback();
		}finally {
			HibernateUtils.closeSession(session);
		}
	}		
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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