NHibernate 关系映射中的 Formula

在 Nhibernate 的实体类映射中, 如果实体类的属性需要通过 SQL 计算才能得到, 则可以使用 Formula 选项解决。

Nhibernate 对 Formula 的要求如下:

formula (optional): an SQL expression that defines the value for a computed property. Computed properties do not have a column mapping of their own.

场景1: 映射需要计算的属性

以下面的 Category 映射为例:

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<? xml  version="1.0" encoding="utf-8" ?>
< hibernate-mapping  xmlns="urn:nhibernate-mapping-2.2" assembly="Northwind" namespace="Northwind">
    < class  name="Category" table="[Categories]" schema="[dbo]">
       < id  name="CategoryID" column="[CategoryID]" type="int" />
       < property  name="CategoryName" column="[CategoryName]" type="string"/>
       < property  name="Description" column="[Description]" type="string"/>
       < property  name="Picture" column="[Picture]" type="binary"/>
 
       < set  name="Products" lazy="true">
          < key  column="CategoryID" />
          < one-to-many  class="Product" not-found="ignore"/>
       </ set >
 
    </ class >
</ hibernate-mapping >

如果要增加一个属性 NameAndDesc , 把 CategoryName 和 Description 两个字段连接起来, 用 Formula 可以这样做:

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< property  name="NameAndDesc" formula="[CategoryName] + ' ' + [Description]" type="string" />

场景2: 映射复杂的 SQL 类型

SQL 2008 支持空间数据类型 geography 和 geometry , 映射空间数据类型可以通过 Nhibernate 的空间扩展解决, 操作起来比较麻烦, 在客户端不需要空间数据类型或者不能处理空间数据类型的情况下, 可以用 Formula 处理。 示例表结构定义如下:

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CREATE  TABLE  SpatialTable (
    id int  IDENTITY (1,1),
    GeogCol1 geography,
);

使用 Formula 的映射文件如下:

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<? xml  version="1.0" encoding="utf-8" ?>
< hibernate-mapping  xmlns="urn:nhibernate-mapping-2.2" assembly="Northwind" namespace="Northwind">
    < class  name="Category" table="[Categories]" schema="[dbo]">
       < id  name="Id" column="[id]" type="int" />
       < property  name="GeoCol1" formula="[GeogCol1].STAsText()" type="string" />
    </ class >
</ hibernate-mapping >

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本文转自张志敏博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/beginor/archive/2012/06/20/2556260.html ,如需转载请自行联系原作者
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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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。
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