Hibernate fetch属性

[quote]Hibernate3 定义了如下几种抓取策略:

连接抓取(Join fetching) - Hibernate通过 在SELECT语句使用OUTER JOIN(外连接)来 获得对象的关联实例或者关联集合。

查询抓取(Select fetching) - 另外发送一条 SELECT 语句抓取当前对象的关联实体或集合。除非你显式的指定lazy="false"禁止 延迟抓取(lazy fetching),否则只有当你真正访问关联关系的时候,才会执行第二条select语句。

子查询抓取(Subselect fetching) - 另外发送一条SELECT 语句抓取在前面查询到(或者抓取到)的所有实体对象的关联集合。除非你显式的指定lazy="false" 禁止延迟抓取(lazy fetching),否则只有当你真正访问关联关系的时候,才会执行第二条select语句。
[/quote]

[quote]通常情况下,我们并不使用映射文档进行抓取策略的定制。更多的是,保持其默认值,然后在特定的事务中, 使用HQL的左连接抓取(left join fetch) 对其进行重载。这将通知 Hibernate在第一次查询中使用外部关联(outer join),直接得到其关联数据。 在条件查询 API中,应该调用 setFetchMode(FetchMode.JOIN)语句。[/quote]

User user = (User) session.createCriteria(User.class)
.setFetchMode("permissions", FetchMode.JOIN)
.add( Restrictions.idEq(userId) )
.uniqueResult();



[quote]fetch参数指定了关联对象抓取的方式是select查询还是join查询,select方式时先查询返回要查询的主体对象(列表),再根据关联外键id,每一个对象发一个select查询,获取关联的对象,形成n+1次查询;
而join方式,主体对象和关联对象用一句外键关联的sql同时查询出来,不会形成多次查询。
如果你的关联对象是延迟加载的,它当然不会去查询关联对象。
另外,在hql查询中配置文件中设置的join方式是不起作用的(而在所有其他查询方式如get、criteria或再关联获取等等都是有效的),会使用select方式,除非你在hql中指定join fetch某个关联对象。[/quote]

[quote]对集合使用连接抓取会有一个限制:你只能为每个持久类配置一个集合角色、在一次外部连接中执行一次查询。 Hibernate尽可能的禁止类似笛卡儿积查询的情况,而在两个集合间进行的每个外部关联查询, 将会产生一次笛卡儿查询,这显然要比两次查询(无论是延迟查询、或非延迟查询)速度慢。 这里的对一次外部连接集合的限制同样对映射抓取策略和HQL/条件查询都适用。

如果你想超越此限制,你必须使用子查询抓取或者批量抓取策略,才能达到更为可接受的性能。 当你的应用中出现了一个树状的集合数据抓取时,通常都需要这样做。

对于单向关联来说,连接抓取并没有任何的限制。

截然不同的一种避免N+1次查询的方法是,使用二级缓存。
[/quote]
【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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