Hibernate延迟加载剖析与代理模式应用
Hibernae 的延迟加载是一个非常常用的技术,实体的集合属性默认会被延迟加载,实体所关联的实体默认也会被延迟加载。Hibernate 通
Hibernae 的延迟加载是一个非常常用的技术,实体的集合属性默认会被延迟加载,实体所关联的实体默认也会被延迟加载。Hibernate 通过这种延迟加载来降低系统的内存开销,从而保证 Hibernate 的运行性能。
下面先来剖析 Hibernate 延迟加载的“秘密”。
集合属性的延迟加载
当 Hibernate 从数据库中初始化某个持久化实体时,该实体的集合属性是否随持久化类一起初始化呢?如果集合属性里包含十万,甚至百万的记录,在初始化持久化实体的同时,完成所有集合属性的抓取,将导致性能急剧下降。完全有可能系统只需要使用持久化类集合属性中的部分记录,而完全不是集合属性的全部,这样,没有必要一次加载所有的集合属性。
对于集合属性,通常推荐使用延迟加载策略。所谓延迟加载就是等系统需要使用集合属性时才从数据库装载关联的数据。
例如下面 Person 类持有一个集合属性,该集合属性里的元素的类型为 Address,该 Person 类的代码片段如下:
清单 1. Person.java
public class Person{// 标识属性private Integer id;// Person 的 name 属性private String name;// 保留 Person 的 age 属性private int age;// 使用 Set 来保存集合属性private Set
addresses = new HashSet();// 下面省略了各属性的 setter 和 getter 方法...}
为了让 Hibernate 能管理该持久化类的集合属性,程序为该持久化类提供如下映射文件:
清单 2. Person.hbm.xml
从上面映射文件的代码可以看出,Person 的集合属性中的 Address 类只是一个普通的 POJO。该 Address 类里包含 detail、zip 两个属性。由于 Address 类代码非常简单,故此处不再给出该类的代码。
上面映射文件中
例如通过如下代码来加载 ID 为 1 的 Person 实体:
Session session = sf.getCurrentSession();Transaction tx = session.beginTransaction();Person p = (Person) session.get(Person.class, 1);// System.out.println(p.getName());
上面代码只是需要访问 ID 为 1 的 Person 实体,并不想访问这个 Person 实体所关联的 Address 对象。此时有两种情况:
很明显,第二种做法既能减少与数据库的交互,而且避免了装载 Address 实体带来的内存开销——这也是 Hibernate 默认启用延迟加载的原因。
现在的问题是,延迟加载到底是如何实现的呢? Hibernate 在加载 Person 实体时,Person 实体的 addresses 属性值是什么呢?
为了解决这个问题,我们在 号代码处设置一个断点,在 Eclipse 中进行 Debug,此时可以看到 Eclipse 的 Console 窗口有如图 1 所示的输出:
图 1. 延迟加载集合属性的 Console 输出
正如图 1 输出所看到的,此时 Hibernate 只从 Person 实体对应的数据表中抓取数据,并未从 Address 对象对应的数据表中抓取数据,这就是延迟加载。
那么 Person 实体的 addresses 属性是什么呢?此时可以从 Eclipse 的 Variables 窗口看到如图 2 所示的结果:
图 2. 延迟加载的集合属性值
从图 2 的方框里的内容可以看出,这个 addresses 属性并不是我们熟悉的 HashSet、TreeSet 等实现类,而是一个 PersistentSet 实现类,这是 Hibernate 为 Set 接口提供的一个实现类。
PersistentSet 集合对象并未真正抓取底层数据表的数据,因此自然也无法真正去初始化集合里的 Address 对象。不过 PersistentSet 集合里持有一个 session 属性,这个 session 属性就是 Hibernate Session,当程序需要访问 PersistentSet 集合元素时,,PersistentSet 就会利用这个 session 属性去抓取实际的 Address 对象对应的数据记录。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Laravelelognent Model Retrieval: Faconttement l'obtention de données de base de données Eloquentorm fournit un moyen concis et facile à comprendre pour faire fonctionner la base de données. Cet article présentera en détail diverses techniques de recherche de modèles éloquentes pour vous aider à obtenir efficacement les données de la base de données. 1. Obtenez tous les enregistrements. Utilisez la méthode All () pour obtenir tous les enregistrements dans la table de base de données: usApp \ Modèles \ Post; $ poters = post :: all (); Cela rendra une collection. Vous pouvez accéder aux données à l'aide de Foreach Loop ou d'autres méthodes de collecte: ForEach ($ PostsAs $ POST) {echo $ post->

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.
