关于hibernate懒加载的应对方案

本文探讨了Hibernate框架中懒加载(lazy load)的概念及其在实际应用中的实现方式。介绍了三种加载关联对象的方法:设置fetchType为eager、使用OpenSessionInView过滤器及手动调用Hibernate.initialize方法,并对每种方法的优缺点进行了分析。

hibernate lazy load 是实用hibernate不可避免的问题,在级联关系中指向one的fetchType默认为eager,指向mangy方向fetchType默认为lazy;eager表示加载本数据的同时会自动加载级联数据,lazy表示只关心本数据。

public class Person{
private String name;
private String sex;
@ManyToOne
private Team team;
}


public class Team{
private String no;
@OneToMany
private Set<Person> members;
}

 

例,默认情况下,加载Person时除了会读取‘person’表的内容还会主动读取‘team’表的内容,加载Team时只读取‘team’表的内容。

有时候我们需要在获取team时也要team.memebers,这时有三种方案可以达到目的:

1.定义fetchType的值为eager

@OneToMany(fetch=FetchType.eager)
private Set<Person> members;
2.openSessionInView

配置OpenSessionInView这个Filter,将Hibernate session的生命周期延长直至服务器返回数据给客户端

3.HIbernate initialize

在service 层调用Hibernate的initialize方法,强制加载级联的内容(team.members)

 

方案1执行起来简单粗暴,如果级联关系比较复杂时,会一次查询引发很多次查询,会导致服务器反应过慢,影响性能;

方案2范围太广,自主控制强度小;建议使用方案3.

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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