JPA介绍

本文详细介绍Java Persistence API (JPA) 的基本概念,包括实体映射、EntityManager使用方法、查询语言JPQL以及关联关系的处理。同时探讨了一对多双向关系的维护策略和联合主键的应用方式。

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一:JPA映射
@Entity -->把一个类映射成数据库表 ,默认值就是类名
@Entity(name="xxx") -->把一个类映射成数据库表 ,表名就是xxx
@Table(name="yyy")-->把一个类映射成数据库表 ,表名就是yyy
@Column(length=4,name="userName",nullable=false)-->
length-->表字段的长度是4,
name=-->表字段的列名是userName,
nullabl-->列不允许为空,等于true就是可以为空
@Id @GeneratedValue--> 主键并自动增长
@Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)--> 设置时间格式
TIMESTAMP-->2010-10-10 10:10:10
DATE-->2010-10-10
TIME--> 10:10:10
@Enumerated(EnumType.ORDINAL)-->枚举类型
EnumType.ORDINAL -->表是用枚举的索引
EnumType.STRING -->表是用枚举的名字
@Lob-->长文本类型或(byte)字节类型
@Transient-->不映射成数据库的列名
@Basic(fetch=FetchType.LAZY)-->一般读取大的数据时使用
FetchType.LAZY--> 延迟加载,获取时必须在EntityManager打开或session.openSession()时,才可以用,不然会报错
FetchType.EAGER--> 立即加载

二: EntityManager method 讲解
EntityManager.find(class,Object) //相当hibernate get()
EntityManager.getReference(class,Object) //相当hibernate load()
//延迟加载,获取时必须在EntityManager打开或session.openSession()时,才可以用,不然会报LazyInitialException()
JPA四种状态
new-->新建 User user=new User("zhang");
managed-->脱管 EntityManager.getTransation().begin();打开,这时候处于脱管状态; 如果这时用user.setName("san") ;是可以更新到数据库里面的;
free-->游离 EntityManager.clear()后;这时处于游离状态,这时如果要更新要用 EntityManager.merge(Object)方法;
delte-->删除 EntityManager.remove()时;

三: JPQL
1.查询 (:name)位置符查询和(?1)命名参数查询
2.Query query=EntityManager.createQuery("select * from User");
query.getResultList(); //所有
3.Query query=EntityManager.createQuery("select count(*) from User");
query.getSingleResult(); //单个 相当hibernate 的session.createQuery().uniqueResult() 方法;
4.query.execute();query.executeUpdate();


四:一对多的双向关系维护
eg:
Order(订单)OrderItem(订单项)的关系
Order 就是关系被维护端
OrderItem 就是关系维护端,因为这边多,多得一方是关系维护端
Order set<OrderItem> set=new HashSet<OrderItem>();
OrderItem Order order;
Order(订单) @OneToMany(cascade=CascadeType.ALL,fetch=FetchType.LAZY,mappedBy="order")
//因为OrderItem是关系维护端, Order 就是关系被维护端 ,mappedBy指向那边,那边就是关系被维护端,
//Order需要OrderItem中的order来维护两边的关系,因为 Order中的每一项都是OrderItem,
//OrderItem 表示主键
//Order 中的orderItemId引用了OrderItem 的id
//mappedBy="order"相当与hibernate inverse=true
cascade -->级联
CascadeType.MERGE, -->当对象处于游离状态时,调用EntityManager.merge()时才有用;如下全都一样,但是状态不一样
CascadeType.PERSIST,
CascadeType.REFRESH,
CascadeType.REMOVE ,
CascadeType.ALL 时,表是所有状态
mappedBy 表示谁是关系的被维护端,
oneToMany //To后面的单词是many表示延迟加载,反之是 FetchType.EAGER--> 立即加载
fetch=FetchType.LAZY //默认是懒加载模式
optional=true //表示可以为NULL ,反之不可以为NULL
@JoinColumn(name="order_id") //表示外键名称
@JoinTable(name="student_teacher",inverseJoinColumns=@JoinColumn(name="teacher_id"),joinColumns=@JoinColumn(name="student_id"))
//@JoinTable 表示中间表
//name 表示中间表的表名
//inverseJoinColumns=@JoinColumn(name="teacher_id") 表示被维护端在中间表的外键列名
//joinColumns=@JoinColumn(name="student_id") 表示维护端在中间表的外键列名
五: 联合主键
1.必须有一个public无参的构造函数
2.必须实现Serializable
3.必须重写主键类的hasCode()、equals()方法,必须用复合主键的字段来作为判断这个对象是否相等;
@Embeddable 元数据,表示只使有里面的字段属性; 将嵌入式主键类使用@Embeddable标注,表示这个是一个嵌入式类。
六: JPA缺点
1.没有index注解
2.没有缓存
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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