IBatisVSHibernate

本文对比了IBatis和Hibernate两大持久层框架。从许可协议、学习曲线、对新系统的适用性、ORM映射方式、数据库类型支持、存储过程处理、工作效能、产品成熟度、大数据系统适用性及缓存机制等方面进行了详细比较。

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下面是IBatis和Hibernate的比较,多年前做了个presentation,现在拿出来看一下:<!-- [if gte mso 9]><xml>

 

  • License

– Hibernate: LGPL

– Ibatis: Apache2.0

  •   Learning curve

– Hibernate: Higher learning curve

– Ibatis: Shorter learning curve

  • l For a new system, full control for it

– Hibernate: is easy to develop to a complete new system

– Ibatis: is suitable for legacy database, accessing any third party DB or poor Database design

  • OR mapping

– Hibernate: complete mapping table with object, no need to write any SQL

– Ibatis:  SQL mapping, need to be familiar with SQL

  •   Database type

– Hibernate: database type independent by define dialect of DB

– Ibatis: database type related

  •   Store procedure

– Hibernate:  is weak to handle the store procedure

– Ibatis: is complete SQL control, so does store procedure

  • If one column of the table is modified

– Hibernate: is easy to maintain, only need to modify property of the column is OK

– Ibatis: All the SQL related with the column need to be modified

  •   Work efficiency

– Hibernate: far more higher,no need to write SQL at all

– Ibatis: low efficiency

  •   Product level

– Hibernate: Richer documents, many supported vendors and complete product level

– Ibatis: less document, low work efficiency

  • For huge data system

– Hibernate: SQL is automatically by Hibernate, is hard to optimize SQL

– Ibatis: can attain the goal by optimize SQL

  •   Cache

– Hibernate: is easy to use cache

– Ibatis: configuration is  more difficult than Hibernate

<cacheModel id="lruCache" type="LRU" serialize="true" readOnly="false">   

 <property name="reference-type" value="WEAK"/>         

 <flushOnExecute statement="insertAccount"/>         

 <flushOnExecute statement="updateAccount"/>  

 <flushOnExecute statement="deleteAccountById"/>   

</cacheModel>   

<select id="selectAccountById" parameterClass="int" resultClass="Account" cacheModel="lruCache">      select      ACC_ID as id,      ACC_FIRST_NAME as firstName,        ACC_LAST_NAME as lastName,      ACC_EMAIL as emailAddress    from ACCOUNT    where ACC_ID = #id#  

</select>  

 

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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