Hibernate中的lazy策略

本文详细介绍了Hibernate中的懒加载策略,包括其在类、集合及单端关联上的应用,并阐述了不同场景下的取值及其影响。
hibernate lazy策略可以使用在:

* <class>可以取值true/false

* <property>标签上,可以取值,true/false需要类增前工具

* <set><list>标签上,可以取值:true/false/extra

* <one-to-one><many-to-one>单端关联上,可以取值:false/proxy/noproxy



lazy概念,只有真正使用该对象时,才会创建,对于hibernate而言,真正使用的时候才会发出sql



hibernate支持lazy策略只有在session打开状态下有效,OpenSessionInView



1.class标签上的lazy特性只对普通属性起作用

默认配置下(lazy="true"),load查询支持延迟加载,并且生成的对象为代理对象

设置Class标签上的lazy="false",load查询不再支持延迟加载,生成的对象为真实对象

class标签上的lazy属性,之对load方式的查询起作用,get方式不支持延迟加载



默认配置下也就是支持延迟加载的情况下,get方式得到的对象再session关闭后依然可以得到对象的属性

时而load方式 则会抛出异常,因为延迟加载,真正访问到对象的方法的的候要到数据库中查询,而此时session已经关闭了。



默认支持延迟加载情况下,load的时候,对象里面的所有的普通属性会被查询出来。



2.hibernate在集合上的lazy策略,可以取值true/false/extra



<class>标签上的lazy不会影响到集合上的lazy特性

设置集合 标签上的lazy="extra"会根据查询内容发出智能的sql语句,不会查询出所有关联对象,例如students.size(),只会发出

select count(*) from…..



3.hibernate在单端关联上的lazy策略,可以取值,false/proxy/noproxy

默认为proxy



<class>标签上的lazy属性不会影响到单端关联上的lazy特性
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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