hibernate的load get方法 与 lazy 属性结合说明

本文探讨了Hibernate框架中Load与Get方法的区别,包括它们如何处理缓存、何时触发数据库查询以及懒加载行为。通过对比两种方法的特点,帮助开发者更好地掌握对象加载策略。
get-->session缓存-->二级缓存-->数据库
结果:null 或实体对象

存在---->(不发生查询)得到实体对象
load-->session缓存---->数据库(数据库中没有)报错
不存在--->代理对象
结果:错误 或 代理类 或 实体类

总结:get方法(缓存没有这个对象时)它总是发生了查询 并且不报错
load方法(用时总是要未卜先知的知道数据库是有这样的对象存在)并且一开始它就给自己来了个延时加载..当真正用到里面属性时 发生查询(代理对象的情况) 不发生查询(实体对象)

lazy (注意:前提是当发生某个查询时)是否级联把它的属性内容 set list集合也查出来了..

总结:总之要把load get方法 与 lazy 属性分开讨论!!
这里还要注意的是:用load get 方法以后 要特别注意session是否关闭了
通常关闭后 所有对象都是游离 或 新生态了再用这个对象,当可能发生查询的情况下,特别要注意及时的跟session关联 一般用 update方法就OK了...
1.0
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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