hibernate的load()和get()的区别和联系

本文详细对比了Hibernate框架中load与get方法的区别。load采用延迟加载策略,在真正需要使用对象时才从数据库加载数据;而get则会立即加载数据,若数据库中不存在则返回null。文章还介绍了两种方法的具体执行流程。

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1、延迟加载:loadtruegetfalse,意思就是 load采用的是延迟加载的方式 而get不是,也就是说get()采用立即加载方式,load()采用延迟加载;hibernate思想是 既然这个方法支持延迟加载 他就认为这个对象一定在数据库存在

2load方法的加载过程:

     例如:Student     stu =session.load(Student.class,stuid);执行此条程序,hibernate的执行过程:

     1.查询session缓存:先查一下session缓存,看看该id对应的对象是否存在

     2.缓存中没有这个对象 就创建个代理

      因为延迟加载需要代理来执行 所以就创建了个代理,ok 到此为止 这句话就执行完了,这个 并没有去数据库交互查询,当你使用这个对象 比如stu.getName()get()方法时候,此时才会触发sql语句,这个时候 hibernate就去查询二级缓存和数据库,数据库没有这条数据 就抛出异常ObjectNotFoundException

3get方法的加载过程:因为hibernate规定get方法不能使用延迟加载 所以和load还是不一样的,hibernate会确认一下该id对应的数据是否存在,首先在session缓存中查找,然后在二级缓存中查找,还没有就查数据库,数据库中没有就返回null

      例如:Student     stu =session.get(Student.class,stuid);执行此条程序,hibernate的执行过程:

     1get方法首先查询session缓存 (session缓存就是hibernate的一级缓存 这个概念大家应该清楚吧 )

     2get方法如果在session缓存中找到了该id对应的对象,如果刚好该对象前面是被代理过的,如被load方法使用过,或者被其他关联对象延迟加载过,那么返回的还是原先的代理对象,而不是实体类对象。如果该代理对象还没有加载实体数据(就是id以外的其他属性数据),那么它会查询二级缓存或者数据库来加载数据,但是返回的还是代理对象,只不过已经加载了实体数据。

     3get方法如果在session缓存中找到了该id对应的对象,并且不是被延迟加载的代理对象,或者在session缓存中没有找到该对象,则查找二级缓存,再没有就查找数据库,返回的对象为实体对象,如果都没有找到,则返回null

(这个代理实际就是空的对象 并没有去数据库查询得到的 我们叫代理对象,如果 去数据库查询了 返回到了这个对象 我们叫实体对象 就是这个对象真实存在)

 

我在总结性一句话这2者区别 

get方法首先查询session缓存,没有的话直接发送sql查询数据库,一定要获取到真实的数据,否则返回null,并不适用二级缓存;反而load方法创建时首先查询session缓存,没有就创建代理,实际使用数据时才查询二级缓存和数据库,hibernate对于load方法认为该数据在数据库中一定存在,可以放心的使用代理来延迟加载,如果在使用过程中发现了问题,就抛异常

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率对比度;③验证优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解应用该技术。
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