MyBatis 框架 ------- 1.8 延迟加载

本文介绍了延迟加载的概念及其在MyBatis框架中的应用。探讨了直接加载、侵入式延迟加载和深度延迟加载三种策略的区别,并解释了它们如何帮助减轻数据库服务器的压力。

加载:把硬盘里的东西装到内存
    
延迟加载:(也叫懒加载 LazyLoading)
    1.什么是延迟加载?
        指查询的延迟加载,当代码中执行到查询语句,并不是马上到数据库中执行查询语句,
        而是根据设置好的延迟策略向后推迟查询语句的执行,这就是延迟加载.
    
        (只要是查询,都能做延迟加载,但是不同的框架延迟加载不同.)
    2.使用延迟加载的作用:    
        使用延迟加载可以减轻数据库(DB)服务器的压力.
        
    3.MyBatis框架的延迟加载
        (1)只能对关联对象进行查询时使用延迟加载策略.
                对于主加载对象,均采用直接加载.
            (注:hibernate中,主加载对象和关联对象都可以使用延迟加载)
        (2)要应用延迟加载查询,只能使用多表单独查询,而不能使用多表连接查询.因为多表连接查询的本质是查询一张表,
               是将多张表首先连接成了一张表,再进行的查询.查询一个信息,就会将所有的信息全部查询到.
        
    4.基本概念
        (1)主加载对象

        (2)关联对象
            
        (3)主表
            
        (4)关联表,也称为从表
        
    5.延迟加载策略
        延迟加载策略:是指到DB中真正执行select语句进行查询的时机设置.
            
        MyBatis中的延迟加载策略共分为3种:
            (1)直接加载
                当代码中执行到查询语句时,马上就到DB中执行select语句
            (2)侵入式延迟加载
                指将关联对象的详情(详情即具体数据)侵入到了主加载对象详情之中,作为主加载对象详情的一部分出现.
                当要访问主加载对象的详情时,需要将主加载对象所有详情进行查询,但由于关联对象详情作为主加载对象
                详情的一部分出现了,所以,这个查询不仅会查询主表,还会查询关联表.
            (3)深度延迟加载
                指当需要访问主加载对象详情时,只会查询主表,而不会查询关联表.只有当真正访问关联对象详情时,才会查询关联表.
        
        

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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