Mybatis相关

ORM框架(Object Relationship Mapping):对象关系映射框架

对象间的关系:
数据库:
一对一
一对多

java:
一对一
一对多
多对多
继承

映射

ORM框架主要是处理对象间的关系和对象与数据库的映射,解决对象和关系型数据库不匹配的框架技术。

通过配置文件,修改少量代码进行业务扩展

相对于Hibernate 等数据库而言是“半自动化”的ORM实现,“全自动”ORM实现了POJO和数据库表之间的映射,
及sql的自动执行。MyBatis等关注的是POJO和数据库表的映射关系。

ORM流程
1、总配置文件,数据库的连接信息
2、单独映射文件,将JavaBean映射到数据库
3、调用api,操作数据库

MyBatis优势
简单
快速开发
可移植性
独立的接口
开源

数据库连接池
预先创建连接放入连接池,后续使用时直接调用,而不用建立与关闭连接。

ORM框架的底层都是通过反射建立对象,在性能上低于jdbc,但是其灵活性更高。

当返回的列名与JavaBean的属性名相同时,可以进行自动映射,不需要写其他的

缓存

mybatis分为一级缓存和二级缓存
一级缓存就是session对象,默认存在,不需要做配置,主要提升查询性能,
关闭session或者改变了数据库数据会使一级缓存消失
二级缓存可以跨session存在,但是这些session对象需要由同一个工厂产出,
在数据库数据改变后同样会消失,在总配置使用cacheEnabled开启二级缓存,在使用的配置中加cache标签。
二级缓存需要使JavaBean实现序列化接口,可以通过为sql设置useCache属性不使用缓存

加载

将关联的数据一起加载出来,提升查询性能,数据量较大时可能会影响性能
预加载(急加载 eager):将相关数据一起加载出来
懒加载(延迟加载 lazy):在调用相关数据时加载出来
需要配置LazyLoadingEnable(true)和aggressiveLazyLoading(false)
配置加载模式使用fetchType,默认为懒加载

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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