hibernate id generator

本文介绍了Hibernate中用于生成唯一标识符的各种内置策略,包括increment、identity、sequence等,并详细解释了每种策略的工作原理及适用场景。

The optional <generator> child element names a Java class used to generate unique identifiers for instances of the persistent class. If any parameters are required to configure or initialize the generator instance, they are passed using the <param> element.

<id name="id" type="long" column="cat_id">
        <generator class="org.hibernate.id.TableHiLoGenerator">
                <param name="table">uid_table</param>
                <param name="column">next_hi_value_column</param>
        </generator>
</id>

All generators implement the interface org.hibernate.id.IdentifierGenerator. This is a very simple interface. Some applications can choose to provide their own specialized implementations, however, Hibernate provides a range of built-in implementations. The shortcut names for the built-in generators are as follows:

increment

generates identifiers of type longshort or int that are unique only when no other process is inserting data into the same table. Do not use in a cluster.

identity

supports identity columns in DB2, MySQL, MS SQL Server, Sybase and HypersonicSQL. The returned identifier is of type longshort or int.

sequence

uses a sequence in DB2, PostgreSQL, Oracle, SAP DB, McKoi or a generator in Interbase. The returned identifier is of type longshort or int

hilo

uses a hi/lo algorithm to efficiently generate identifiers of type longshort or int, given a table and column (by default hibernate_unique_key and next_hi respectively) as a source of hi values. The hi/lo algorithm generates identifiers that are unique only for a particular database.

seqhilo

uses a hi/lo algorithm to efficiently generate identifiers of type longshort or int, given a named database sequence.

uuid

uses a 128-bit UUID algorithm to generate identifiers of type string that are unique within a network (the IP address is used). The UUID is encoded as a string of 32 hexadecimal digits in length.

guid

uses a database-generated GUID string on MS SQL Server and MySQL.

native

selects identitysequence or hilo depending upon the capabilities of the underlying database.

assigned

lets the application assign an identifier to the object before save() is called. This is the default strategy if no <generator> element is specified.

select

retrieves a primary key, assigned by a database trigger, by selecting the row by some unique key and retrieving the primary key value.

foreign

uses the identifier of another associated object. It is usually used in conjunction with a<one-to-one> primary key association.

sequence-identity

a specialized sequence generation strategy that utilizes a database sequence for the actual value generation, but combines this with JDBC3 getGeneratedKeys to return the generated identifier value as part of the insert statement execution. This strategy is only supported on Oracle 10g drivers targeted for JDK 1.4. Comments on these insert statements are disabled due to a bug in the Oracle drivers.

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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