Hibernate中的fetch, lazy, inverse和cascade

本文详细解释了ORM中fetch、lazy、cascade与inverse属性的作用,包括级联查询、级联插入与修改等,并探讨了一对多映射场景下如何合理设置这些属性以减轻数据库负担。
[color=green][size=medium][color=cyan] fetch 和 lazy 主要是用来级联查询的, 而 cascade 和 inverse 主要是用来级联插入和修改的

inverse 属性默认是false的,表示由己方来维护关系。cascade="all" 时候能级联操作(all指定了操作的程度),而none的时候只是维持两者之间的关系(如果inverse="false")
在一对多映射中,一的一方要设<set inverse="true" casecade="save-update" />,多的一方要设<many-to-one inverse=false />

inverse=true作用: 这里关系是由儿子维护的,所以如果只是往父亲里加入儿子,不给儿子设置父亲的话session.save(parent),就不会保存儿子!

因为父亲有个孩子的集合,他无法知道哪个孩子的父亲id已经指向自己了,所以对于每一个孩子,都要更新父亲使他只想自己,而这个关系由孩子维护就好多了,每个孩子只有一个父亲,只有设置过的才需要更新,所以显然,这个父子关系由孩子来维护比较省力.减轻了数据库的负担

fetch参数指定了关联对象抓取的方式是select查询还是join查询,select方式时先查询返回要查询的主体对象(列表),再根据关联外键id,每一个对象发一个select查询,获取关联的对象,形成n+1次查询;而join方式,主体对象和关联对象用一句外键关联的sql同时查询出来,不会形成多次查询。如果同时fetch="join" lazy="true"经过测试发现fetch有效。另外,在hql查询中配置文件中设置的join方式某些情况下是不起作用的(而在所有其他查询方式如get、criteria或再关联获取等等都是有效的),会使用select方式,除非你在hql中指定join fetch某个关联对象。[/color][/size] [/color]
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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值