hibernate中一对一优化

本文介绍了一种通过优化Hibernate查询语句来提高查询效率的方法。通过对原始代码进行改进,实现了同时获取ExamGuide及其关联的ExamGuideExt对象,减少了数据库交互次数,提升了应用性能。

优化前的代码:

    public List findExamGuideByStaff_bak(int belong_exam_id, int belong_table_id) {
        String hql="from ExamGuide e where e.belong_exam_id=? and e.belong_table_id=? order by e.guide_no";
        List data=null;
        Session session=super.getHibernateSession();
            Query query=session.createQuery(hql);
            query.setInteger(0, belong_exam_id);
            query.setInteger(1, belong_table_id);
            data=query.list();

       
        if(data!=null&&data.size()!=0){
            return data;
        }
        return null;
    }

 

以下是优化后的代码:其中ExamGuide和ExamGuideExt是一对一关系,ExamGuide有个属性examGuideExt指向ExamGuideExt对象

 

    /**
     * 根据员工配置belong_exam_id,belong_table_id查出该员工的的ExamGuide数据和ExamGuideExt数据
     * 查找指标
     * @return
     */
    public List findExamGuideByStaff(int belong_exam_id, int belong_table_id) {
        String hql="select e,e.examGuideExt  from ExamGuide e where e.belong_exam_id=? and e.belong_table_id=? order by e.guide_no";
        List data=new ArrayList();
        Session session=super.getHibernateSession();
            Query query=session.createQuery(hql);
            query.setInteger(0, belong_exam_id);
            query.setInteger(1, belong_table_id);
            List tmpList=query.list();
            for(int i=0;i<tmpList.size();i++)
            {
                Object[] objs=(Object[])tmpList.get(i);
                ExamGuide eg=(ExamGuide)objs[0];
                eg.setExamGuideExt((ExamGuideExt)objs[1]);
                data.add(eg);
            }
       
        if(data!=null&&data.size()!=0){
            return data;
        }
        return null;
    }
   

多源动态最潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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