Hibernate学习篇(2)

本文深入解析Hibernate中Class元素的配置属性,重点介绍了batch-size和optimistic-lock的作用与使用方法,并探讨了这些属性如何影响应用程序的性能及并发控制。

这篇主要介绍我对Class元素的理解,看了Hibernate的reference文档,class包含如下属性:
        name="ClassName"  
        table="tableName" 
        discriminator-value="discriminator_value" 
        mutable="true|false" 
        schema="owner" 
        catalog="catalog" 
        proxy="ProxyInterface"
        dynamic-update="true|false"
        dynamic-insert="true|false"
        select-before-update="true|false"
        polymorphism="implicit|explicit"
        where="arbitrary sql where condition"
        persister="PersisterClass"
        batch-size="N"
        optimistic-lock="none|version|dirty|all"
        lazy="true|false"
        entity-name="EntityName"
        check="arbitrary sql check condition"
        rowid="rowid"
        subselect="SQL expression"
        abstract="true|false"
        node="element-name"

       我比较关注的属性为  batch-size optimistic-lock,当然其它的有的是从字面就知道意思的,象class名字,表名字等,有些是与继承有关的,dynamic-update和dynamic-insert确认是否只更新变更字段或者是否只插入非空字段等,proxy,persister对目前的我来说还太复杂(估计使用的机会也不大).下面就对batch-size和optimistic-lock做一个简单的介绍.

       batch-size 是指批次的抓取数量,好象是提升性能的,好象要与lazy属性一起使用,哎,目前的认识层次只能到这里!

       optimistic-lock即表示乐观锁定策略,有none|version|dirty|all几个值,默认是version,那暂时就用version吧,all是检查所有字段,dirty是检查修改过的字段,而none 是不检查,应该是version和dirty更常用吧,估计并发性大可能dirty更常用,version可能在并发量大的情况下失败率比较高(个人理解).

   累了,今天就到这里,明天继续.

 

    
   
  

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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