在spring中同时使用jdbcTemplate和hibernateTemplate

在项目中结合使用JDBCTemplate与HibernateTemplate,利用两者优势互补,提高系统响应速度。文章讨论了混合使用这两种技术时应注意的问题,包括缓存管理、事务管理和批量操作等。

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在spring中同时使用jdbcTemplate和hibernateTemplate

就像我们知道的一样,Hibernate是ORM领域事实上的标准,它在操作数据库方面,提供了最大程度的遍历与快捷,而hibernate与spring的结合,更是将这种便利发挥到了极致,这其中得益于HibernateDaoSupport 和HiberateTemplate以及HibernateTransation的大力支持.简单的来说,有了spring,使得使用Hibernate的时候,更简洁,更便利,而统一的声明事务,又让本来就已经很简洁的Hibernate对事务的处理,大大简化.这其中,得益于AOP思想的应用.可以说,有了Spring之后,Hibernate就像插上了翅膀,转化为软件开发人员手中一件天使一般的工具.不能不说,这是我们这个时代的一个骄傲.
     但任何事务都有两面性,在带来大量便捷的同时,Hibernate也给我们留下了一点小小的遗憾,比如众所周知的,在处理大批量数据查询的时候,Hibernate的查询效率,是不尽人意的,有人做过测试,在高并发查询的时候,hibernate的查询效率,仅仅相当于使用jdbc效率7成左右,这对于对速度有着很高要求的互联网应用来说,不能不说是悲剧.尽管有存在有各种各样的缓存解决方案,但还是在高并发查询下,让人们对hibernate的性能,捏了一把汗.同时,hibernate在查询的时候,所带来的n+1问题,也一直让人所诟病.
    进而在批量操作方面,比如在早期,在没有使用jdbc3.0的batch update的时候,hibernate的批量删除,是让人很头痛的, 甚至是一条记录的删除,也不能做到像jdbc一样让人满意.
     所以,在我们的项目框架中,混合使用hibernate与jdbc,各自发挥各自的优势与长处,弥补对方的缺陷,提高系统的响应速度.但是需要注意的时, jdbcTemplate的HibernateTemplate混合使用的时候,要注意其混合事务的处理.
      正如我们以前的项目一样,一开始在项目中使用的是JDBCTemplate,为了提高开发效率决定采用Hibernate,但是发现Hibernate在做批量操作时,效率不是很理想。所以现在采用JDBCTemplate和Hibernate混用,JDBCTemplate和Hibernate混用是可以的,有几个注意事项.

1.如果采用JDBCTemplate的部分只涉及到查询,则可以使用Hibernate的应用缓存,即二级缓存.

2.如果采用JDBCTemplate的部分涉及到对数据库的更新操作,即增,删,改.则不能开启Hibernate的二级缓存,如果系统有缓存的需要,我觉得可以自己在逻辑层实现缓存.Java的缓存方案还是很多的.

3.在使用Spring做为容器的系统中,混用JDBCTemplate和Hibernate,事务管理请统一使用HibernateTransactionManager,前提是JDBCTemplate和Hibernate共用一个DataSource.
### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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