Hibernate的PO对象状态

                                             在此感谢ITfuture的张小静老师

hibernate的各种保存方式的区别(save,persist,update,saveOrUpdte,merge,flush,lock)

hibernate的保存

一、准备知识

对于hibernate,它的对象有三种状态,transientpersistentdetached

transient:瞬态或者自由态

(new DeptPo(1,”行政部”,20,”行政相关”),该po的实例和session没有关联,该po的实例处于transient)

persistent:持久化状态

(和数据库中记录相影射的Po实例,它的状态是persistent, 通过getload等得到的对象都是persistent)

detached:脱管状态或者游离态

    (1)当通过getload方法得到的po对象它们都处于persistent,但如果执行delete(po)(但不能执行事务),po状态就处于detached, (表示和session脱离关联),delete而变成游离态可以通过savesaveOrUpdate()变成持久态

(2)当把session关闭时,session一级缓存中的persistentpo对象也变成detached

因关闭session而变成游离态的可以通过locksaveupdate等变成持久态

持久态实例可以通过调用 delete()变成脱管状态(游离态)

通过get()load()方法得到的实例都是持久化状态的。

脱管状态的实例可以通过调用lock()或者replicate()进行持久化。

 

save()persist()将会引发SQLINSERTdelete()会引发SQLDELETE

update()merge()会引发SQL UPDATE。对持久化(persistent)实例属性的修改在刷新提交的时候会被检测到,它也会引起SQL UPDATE

saveOrUpdate()或者replicate()会引发SQLINSERT或者UPDATE

二、save update区别

把这一对放在第一位的原因是因为这一对是最常用的。

save的作用是把一个新的对象(自由态)保存

update是把一个脱管状态的对象或自由态对象(一定要和一个记录对应)更新到数据库,也就是说把对象(脱管状态的对象自由态对象)变成持久态

 

三、update saveOrUpdate区别

这个是比较好理解的,顾名思义,saveOrUpdate基本上就是合成了saveupdate,update只是update;引用hibernate reference中的一段话来解释他们的使用场合和区别

通常下面的场景会使用update()saveOrUpdate()

程序在第一个session中加载对象,接着把session关闭

该对象被传递到表现层

对象发生了一些改动

该对象被返回到业务逻辑层最终到持久层

程序创建第二session调用第二个sessionupdate()方法持久这些改动

 

saveOrUpdate(po)做下面的事:

如果该po对象已经在本session中持久化了,在本session中执行saveOrUpdate不做任何事

如果savaOrUpdate(po)与本session中的另一个po对象拥有相同的标识(identifier),抛出一个异常

org.hibernate.NonUniqueObjectException: a different object with the same identifier value was already associated with the session: [org.itfuture.www.po.Xtyhb#5]

saveOrUpdate如果对象没有持久化标识(identifier)属性,对其调用save() ,否则update() 这个对象

 

四、persistsave区别

这个是最迷离的一对,表面上看起来使用哪个都行,在hibernate reference文档中也没有明确的区分他们.

这里给出一个明确的区分。(可以跟进src看一下,虽然实现步骤类似,但是还是有细微的差别)

主要内容区别:

1persist把一个瞬态的实例持久化,但是并"不保证"标识符(identifier主键对应的属性)被立刻填入到持久化实例中,标识符的填入可能被推迟到flush的时候。

2save, 把一个瞬态的实例持久化;标识符及时的产生,它要返回标识符,所以它会立即执行Sql insert

 

五、saveOrUpdate,mergeupdate区别

比较updatemerge

update的作用上边说了,这里说一下merge

如果session中存在相同持久化标识(identifier)的实例,用户给出新的对象(自由态)覆盖session已有的持久实例的属性

(1)当我们使用update的时候,执行完成后,会抛出异常

(2)但当我们使用merge的时候,把处于自由态的po对象A的属性copysession当中处于持久态的po属性中,执行完成后原来是持久状态还是持久态,而我们提供的A还是自由态

 

六、flushupdate区别

这两个的区别好理解

update操作的是在自由态或脱管状态(session的关闭而处于脱管状态)的对象,

接着会产生updateSQL动作

flush是操作是持久状态的对象。

默认情况下,一个持久状态的对象的改动(包含set容器)是不需要update的,只要你更改了对象的值,等待hibernate flush就自动更新或保存到数据库了。hibernate flush发生在以下几种情况中:

1、手动flush()

2transaction commit的时候(包含了flush

 

七、lockupdate区别

Update 是把一个已经更改过的脱管状态的对象变成持久状态

lock   是把一个没有更改过的脱管状态的对象变成持久状态(针对的是因Session的关闭而处于脱管状态的po对象,不能针对因delete而处于脱管状态的po对象)

update的操作步骤是:

(1)属性改动后的脱管的对象的修改->调用update

lockupdate关联:

(2)调用lock把未修改的对象从脱管状态变成持久状态-->更改持久状态的对象的内容-->等待flush或者手动flush

八、clearevcit的区别

   clear完整的清除session缓存

   evcit(obj)把某个持久化对象从session的缓存中清空。

 

Lock把游离态的对象变成持久态

ssion.lock(xtyhb,LockMode.NONE);//表示直接把游离态对象变成持久态的对象

session.lock(xtyhb,LockMode.READ);//先通过ID读数据库该记录的ID看是否有该记录,如果有接着才把该游离态对象变成持久态的对象

 

replicate把游离态的对象变成持久态

session.replicate(cardid, ReplicationMode.IGNORE);//忽略复制

session.replicate(cardid, ReplicationMode.OVERWRITE);//根据游离态的对象复制一个对象到session的一级缓存中,实际上是又根据游离态对象产生了一个持久态的对象

            

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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