对robbin所说Hibernate缺陷的一些不理解

最新推荐文章于 2021-09-09 18:08:11 发布
最新推荐文章于 2021-09-09 18:08:11 发布 · 115 阅读 · 0
文章标签：

#Hibernate #招聘 #SOA #IBM #Web

本文针对Robbin关于Hibernate的一些观点提出疑问，特别是关于一对一关联的懒加载实现方式及Hibernate是否支持多态关联的问题，并邀请读者参与讨论。

网站： JavaEye 作者： fredzhang 发表时间: 2007-05-25 11:14 此文章来自于 http://www.iteye.com
声明：本文系JavaEye网站原创文章，未经JavaEye网站或者作者本人书面许可，任何其他网站严禁擅自发表本文，否则必将追究法律责任！
原文链接： http://www.iteye.com/topic/82946

看到robbin的文章有些不太明白
http://robbin.iteye.com/blog/81990

引用

Hibernate不够易用，而且有一些明显的缺陷：one-to-one必须通过bytecode enhancement才能lazy loading；不支持多态关联

前半句，对于one-to-one关联，在Gavin King最新的《Java Persistance with Hibernate》中13.1节提到：必须是constrained="true"的关联才可以lazy loading，否则可以通过bytecode instrumentation来进行。那么为什么通过bytecode instrument来lazy loading是不好的呢？
对于后半句，为何说hibernate不支持多态关联？




《 对robbin所说Hibernate缺陷的一些不理解 》 的评论也很精彩，欢迎您也添加评论。查看详细 >>

推荐相关文章：
   Hibernate中如何通过父节点查询所有子节点？
   不做技术的奴隶




JavaEye推荐
上海乐福狗信息技术有限公司:诚聘技术经理和开发工程师
免费下载IBM社区版软件--它基于开放的标准，支持广泛的开发类型，让您的开发高效自主！
京沪穗蓉四地免费注册，SOA技术高手汇聚交锋.
上海：优秀公司德比：高薪诚聘 资深Java工程师
广州：优易公司：诚聘Java工程师，开发经理
上海：尤恩斯国际集团：诚聘开发工程师
北京：优秀公司NHNChina招聘:WEB开发,系统管理,JAVA开发, DBA


wpf_00
关注
多种设计模型（失血模型,贫血模型,充血模型,胀血模型）比较
软件设计专栏
05-15 7360
1. 失血模型 失血模型简单来说，就是domain object只有属性的getter/setter方法的纯数据类，所有的业务逻辑完全由business object来完成(又称TransactionScript)，这种模型下的domain object被Martin Fowler称之为“贫血的domain object”。 下面用举一个具体的代码来说明，代码来自Hibernate的ca
Hibernate深入浅出（八）持久层操作——延迟加载（Lazy Loading）
weixin_34124577的博客
06-19 367
为了避免在某些情况下，关联关系所带来的无谓的性能开销。所谓延迟加载，就是在需要数据的时候，才真正执行数据加载操作。Hibernate2中的延迟加载实现主要针对：1． 实体对象。2． 集合（Collection）。Hibernate3同时提供了属性的延迟加载功能。1. 实体对象的延迟加载通过load方法可以指定可以返回目标实体对象的代理。通过class的lazy属性...
【巨人的肩膀】ROBBIN谈领域模型
lbh_paopao的博客
09-09 235
分类 为了补大家的遗憾，在此总结下 robbin 的领域模型的一些观点和大家的补充，在网站和演讲中，robbin 将领域模型初步分为 4 大类： 失血模型 贫血模型 充血模型 胀血模型 那么让我们看看究竟有这些领域模型的具体内容，以及他们的优缺点 失血模型 失血模型简单来说，就是 domain object 是只有属性和属性的 getter/setter 方法的纯数据类，所有的业务逻辑完全由 business object 来完成(又称TransactionScript)，这种模型下的 domain o
ROBBIN谈领域模型
Dancen的专栏
02-18 1984
ROBBIN主页：http://www.blogjava.net/GandofYan/archive/2006/05/30/48954.html 为了补大家的遗憾，在此总结下ROBBIN的领域模型的一些观点和大家的补充，在网站和演讲中，robbin将领域模型初步分为4大类： 1，失血模型 2，贫血模型 3，充血模型 4，胀血模型 那么让我们看看究竟有这些领域模型的具体内容，以及他们
Hibernate延迟加载和OpenSessionInView
topMan'blog
12-03 194
          ThreadLocal<T>类在Spring，Hibernate等框架中起到了很大的作用.ThreadLocal类的使用虽然是用来解决多线程的问题的，但是还是有很明显的针对性.synchronized是用来处理多线程环境下的数据同步,而ThreadLocal只是为了保存当前线程私有的某种状态. 1.最明显的，ThreadLoacl变量的活动范围为某线程，并且我的...
robbin谈如何学习设计模式
weixin_34248258的博客
02-08 97
源自：http://www.kuqin.com/beginner/20054.html备注：设计模式的根本也是为了代码重用，那只要你做到了很好的代码重用，你是否是否了GOF 设计模式23种之一根本不重要，首先是目标明确，再寻找有效的手段，而不是先我知道一种很好的方法，我要把他运用到那里去。随便谈谈我对设计模式的看法吧。我极度反感言必称设计模式，什么要学好OO，必先学好...
ROBBIN的领域模型
piscailei@blog.youkuaiyun.com
04-02 974
为了补大家的遗憾，在此总结下ROBBIN的领域模型的一些观点和大家的补充，在网站和演讲中，robbin将领域模型初步分为4大类：1，失血模型2，贫血模型3，充血模型4，胀血模型那么让我们看看究竟有这些领域模型的具体内容，以及他们的优缺点： 一、失血模型 失血模型简单来说，就是domain object只有属性的getter/setter方法的纯数据类，所有的业务逻辑完全由business obje
贫血，充血模型的解释以及一些经验
tianyaleixiaowu的专栏
07-19 3218
关于在项目中的分层问题争论已久，过大的domain object或者过大的Service都存在较大的不可避免的问题，尤其是Service层在协调多个不同的domain object的持久化时代码更是丑陋，那么引入怎样的模式来改善现状？网上找到了这篇还是不错的。转载自：http://kb.cnblogs.com/page/520743/为了补大家的遗憾，在此总结下ROBBIN的领域模型的一些观点和大
Hibernate中文参考文档（JFIS)
wyyl1的专栏
11-05 9295
HIBERNATE - 符合Java习惯的关系数据库持久化      下一页 HIBERNATE - 符合Java习惯的关系数据库持久化Hibern
Hibernate参考文档
viviju1989的专栏
01-23 5401
HIBERNATE - 符合Java习惯的关系数据库持久化 HIBERNATE - 符合Java习惯的关系数据库持久化 Hibernate参考文档 3.1.2   目录 前言 1. 翻译说明2. 版权声明 1. Hibernate入门 1.1. 前言 1.2. 第一部分 － 第一个Hibernate应用程序 1.2.1.
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
11-26
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
11-26
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
googlenet网络模型预训练模型
11-26
googlenet网络模型预训练模型，一些matlab中没有安装深度学习工具箱，那么运行时会报错，需要下载预训练模型。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值