hibbernate的主键

1) assigned

主键由外部程序负责生成,无需Hibernate参与。

2) hilo

通过hi/lo 算法实现的主键生成机制,需要额外的数据库表保存主键生成历史状态。

3) seqhilo

与hilo 类似,通过hi/lo 算法实现的主键生成机制,只是主键历史状态保存在Sequence中,适用于支持Sequence的数据库,如Oracle。

4) increment

主键按数值顺序递增。此方式的实现机制为在当前应用实例中维持一个变量,以保存着当前的最大值,之后每次需要生成主键的时候将此值加1作为主键。这种方式可能产生的问题是:如果当前有多个实例访问同一个数据库,那么由于各个实例各自维护主键状态,不同实例可能生成同样的主键,从而造成主键重复异常。因此,如果同一数据库有多个实例访问,此方式必须避免使用。

5) identity

采用数据库提供的主键生成机制。如DB2、SQL Server、MySQL
中的主键生成机制。特别注意不能放在oracle中  因为Oracle没有自增主键

6) sequence

采用数据库提供的sequence 机制生成主键。如Oralce 中的
Sequence。

7) native

由Hibernate根据底层数据库自行判断采用identity、hilo、sequence
其中一种作为主键生成方式。

8) uuid.hex

由Hibernate基于128 位唯一值产生算法生成16 进制数值(编码后
以长度32 的字符串表示)作为主键。

9) uuid.string

与uuid.hex 类似,只是生成的主键未进行编码(长度16)。在某些
数据库中可能出现问题(如PostgreSQL)。

10) foreign

使用外部表的字段作为主键。一般而言,利用uuid.hex方式生成主键将提供最好的性能和数据库平台适应性。

另外由于常用的数据库,如Oracle、DB2、SQLServer、MySql 等,都提供了易用的主键生成机制(Auto-Increase 字段或者Sequence)。

我们可以在数据库提供的主键生成机制上,采用generator-class=native的主键生成方式。不过值得注意的是,一些数据库提供的主键生成机制在效率上未必最佳,大量并发insert数据时可能会引起表之间的互锁。数据库提供的主键生成机制,往往是通过在一个内部表中保存当前主键状态(如对于自增型主键而言,此内部表中就维护着当前的最大值和递增量),之后每次插入数据会读取这个最大值,然后加上递增量作为新记录的主键,之后再把这个新的最大值更新回内部表中,这样,一次Insert操作可能导致数据库内部多次表读写操作,同时伴随的还有数据的加锁解锁操作,这对性能产生了较大影响。

因此,对于并发Insert要求较高的系统,推荐采用uuid.hex 作为主键生成机制。

### 点云数据去重方法概述 点云数据去重是一个基础且重要的任务,在实际应用中可以通过多种算法和工具实现。以下是几种常见的点云去重方法及其具体实现。 #### 方法一:基于CloudCompare的点云去重 CloudCompare是一款功能强大的开源软件,支持点云的各种操作,包括去重。它通过图形界面或脚本方式完成点云数据的清理工作。此方法适合初学者快速入门并验证效果[^1]。 #### 方法二:基于PCL库的点云去重 PCL(Point Cloud Library)作为专业的点云处理库,提供了丰富的API接口来执行点云去重操作。其中一种常用的方式是利用`pcl::VoxelGrid`类进行体素化滤波,该方法通过对点云空间划分为多个小立方体(体素),仅保留每个体素内的一个代性点以达到降采样的目的[^5]。 ```cpp #include <pcl/filters/voxel_grid.h> void downsamplePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr input_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output_cloud, float leaf_size) { pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setInputCloud(input_cloud); voxel_filter.setLeafSize(leaf_size, leaf_size, leaf_size); // 设置体素大小 voxel_filter.filter(*output_cloud); } ``` 上述代码展示了如何使用PCL中的体素网格滤波器对点云进行下采样,间接实现了去除冗余点的功能。 #### 方法三:基于Open3D点云去重 Open3D同样提供了一种简单有效的机制用于删除点云中的重复点。其核心思想是比较每一对点之间的距离,如果发现两个点的距离小于设定阈值,则认为它们属于同一个位置并将其中一个移除[^3]。 ```python import open3d as o3d def remove_duplicates_open3d(pointcloud): unique_points = np.unique(np.round(pointcloud.points * 1e4) / 1e4, axis=0) filtered_pcd = o3d.geometry.PointCloud() filtered_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(unique_points) return filtered_pcd ``` 这里给出的是Python版本的例子,采用数值近似的方式来判断哪些点应该被视作相同。 #### 方法四:基于Hash的空间划分策略 另一种高效的点云去重手段依赖于哈希的数据结构特性。先依据点坐标计算对应的哈希键值存入特定桶内;当遇到新加入的点时查询对应桶是否存在已有条目即可决定是否舍弃当前候选点[^4]。 ```c++ std::unordered_map<size_t, bool> hash_table; size_t compute_hash(const Point& p){ size_t key = std::hash<int>()((int)(p.x*100)) ^ std::hash<int>()((int)(p.y*100)) ^ std::hash<int>()((int)(p.z*100)); return key; } bool insert_point_if_unique(Point &point){ auto key = compute_hash(point); if(hash_table.find(key)==hash_table.end()){ hash_table[key]=true; return true; // 插入成功 } else{ return false;// 已存在相同的点 } } ``` 以上片段定义了一个简单的函数用来检测新增加的点是不是独一无二的。 --- ### 结论 综上所述,针对不同的应用场景和技术背景可以选择合适的方案来进行点云数据的去重处理。无论是借助成熟的第三方库还是自定义开发专属逻辑都能有效提升最终成果的质量与效率。
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