


Wie funktionieren die Annotationen „@Id' und „@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)' in JPA?
Welche Rolle spielen die Annotationen @Id und @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)?
Annotationen in der Programmierung bieten eine praktische Möglichkeit, Verhalten zu konfigurieren und Code zu vereinfachen Lesbarkeit. Im Kontext der Java Persistence API (JPA) sind zwei häufig verwendete Annotationen @Id und @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY). Lassen Sie uns ihre Bedeutung genauer untersuchen:
@Id-Annotation: Primärschlüssel-Identifikator
Die @Id-Annotation markiert ein Feld als Primärschlüssel einer Entität. Es informiert den JPA-Anbieter darüber, dass das angegebene Feld die eindeutige Kennung für jede Instanz der Entität enthält. In den meisten Szenarien enthält das mit Anmerkungen versehene Feld den Primärschlüssel der entsprechenden Tabelle in der Datenbank.
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) Anmerkung: Automatische Inkrement-ID-Generierung
Der @GeneratedValue Annotation, gepaart mit der GenerationType.IDENTITY-Strategie, weist den JPA-Anbieter an, den automatischen Inkrementierungsmechanismus der Datenbank für zu verwenden Zuweisen von Primärschlüsselwerten. Bei Verwendung dieser Strategie generiert der JPA-Anbieter bei der Entitätserstellung automatisch eindeutige, sequentielle Werte für das mit Anmerkungen versehene Feld.
Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle in MySQL mit einer automatisch inkrementierenden Spalte namens „id“ haben, lautet der folgende Code weist Instanzen der Author-Klasse automatisch eindeutige Ganzzahl-IDs zu:
@Entity public class Author { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Column(name = "id") private Integer id; }
Alternative GenerationType-Strategien
Zusätzlich zu GenerationType.IDENTITY, andere Strategien wie GenerationType.AUTO, GenerationType.SEQUENCE und GenerationType.TABLE können mit @GeneratedValue verwendet werden. Die Wahl der Strategie hängt von den Datenbank- und Konfigurationseinstellungen ab.
- GenerationType.AUTO: Standardmäßig wird die von der konfigurierten Datenbank unterstützte Strategie verwendet.
- GenerationType.SEQUENCE: Verwendet eine Datenbanksequenz für Primärschlüsselwerte generieren.
- GenerationType.TABLE: Verwendet eine separate Tabelle zur Verwaltung des Primärschlüssels Werte.
Erweiterung der Domänenklasse: Zweck und Vorteile
Durch die Erweiterung der abstrakten Domänenklasse können Sie gemeinsame Funktionalität und Verhalten für alle Domänenentitäten in Ihrer Anwendung erben. Dieser Ansatz fördert die Wiederverwendbarkeit, Konsistenz und Einhaltung einer definierten Architektur. Zu den Vorteilen gehören:
- Standardisierte Datenvalidierung und Vererbung von Geschäftsregeln.
- Single-Point-of-Service-Klassenzuordnung für alle Domänenentitäten.
- Verbesserte Codeorganisation und Wartbarkeit.
Durch die Nutzung dieser Annotationen und Abstraktionstechniken können Sie die Entitätspersistenz vereinfachen und eine konsistente Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen aufrechterhalten JPA-Anwendungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktionieren die Annotationen „@Id' und „@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)' in JPA?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

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MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
