Hibernate 抓取策略

本文详细介绍了Hibernate中不同抓取策略的应用方式,包括单端代理和集合代理的批量抓取策略,探讨了fetch属性的不同设置如何影响关联实体的加载过程,并提供了对fetch=select进行优化的方法。


hibernate抓取策略(单端代理的批量抓取)

保持<many-to-one>中的fetch属性默认,也即是fetch="select"

fetch="select",会另外发送一条sql语句加载当前对象的关联实体
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hibernate抓取策略(单端代理的批量抓取)

设置<many-to-one>中的fetch="join"

fetch="join",hibernate会使用一个外连接该对象的关联实体

会导致lazy失效
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hibernate抓取策略(集合代理的批量抓取)

保持<set>中的fetch属性默认,也即是fetch="select"

fetch="select",会另外发送一条sql语句加载当前对象的关联实体或集合
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hibernate抓取策略(集合代理的批量抓取)

设置<set>中的fetch=join

fetch="join",hibernate会使用一个外连接该对象的关联实体

会导致lazy失效
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hibernate抓取策略(集合代理的批量抓取)

设置<set>中的fetch=subselect

fetch="subselect",另外发送一条select语句抓取前面查询到的所有实体对象的关联集合

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对fetch="select"的优化

batch-size属性,可以批量加载实体类,参见Classes.hbm.xml
 <set name="students" inverse="true" batch-size="5">

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对fetch="select"的优化

batch-size属性,可以批量加载实体类,参见Classes.hbm.xml
<class name="com.bjsxt.hibernate.Classes" table="t_classes" batch-size="3">
 
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一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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