使用hibernate的@SQLDelete和@Where注解实现逻辑删除

在项目开发中,数据库的删除一般都是逻辑删除,可以很好的保持数据的完整性,但是很多时候我们写SQL的是时候查询的时候不得不加上SQL后面加上where delete_flag=xxx,这样,导致这样我们工作量繁琐,特别是hibernate 中通过ID查询的时候,很是恼火。

不过好在hibernate中有@SQLDelete和@Where这两个注解帮我们解决了这个难题。

在entity中使用这两个注解,如图所示

在sql中写上删除的时候的SQL语句,到调用delete方法的时候,hibernate将自动执行该语句将实现软删除。

下面将展示效果:

首先查询一条数据库中存在的数据。

然后查看结果,发现存在这条数据,并且没有被删除的。

然后查看数据库的操作SQL,发现在SQL的最后加上了@Where注解的内容

我们将数据删除看看数据还存不存在,操作代码如下

操作后查询出的数据为空,表明已经删除成功。

再看看hibernate的删除SQL

hibernate删除只是操作了@SQLDelete中的SQL语句。

至此,通过@SQLDelete和@Where搭配完成了数据库的逻辑删除。

当然,对于一些关联查询的问题,只要查询的对象没有删除,那关联的对象就算删除了也可以查询出来,当然,这里指的删除是逻辑删除。

通过查看hibernate的源码可以看到还有@SQLDeleteAll、@SQLInsert和@SQLUpdate这里就一一介绍了,功能都差不多。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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