JPA 注解学习

简介: 最近学习hibernate注解形式配置POJO类,将注解的解析记下来,以备以后使用。例1.@Entity@Table(name="user") public class Flight implements Serializable { ...

最近学习hibernate注解形式配置POJO类,将注解的解析记下来,以备以后使用。

例1.

@Entity
@Table(name="user") 
public class Flight implements Serializable {   
    Long id;

    @Id
    @GeneratedValue(generator="generator")
    @GenericGenerator(name="generator", strategy = "native")
    public Long getId() { return id; } 
    public void setId(Long id)
    { this.id = id; } 
}

Hibernate 可以对类的属性或者方法进行注解。属性对应field类别,方法的 getXxx()对应property类别。

@Entity

声明一个类为实体Bean。

@Table

说明此实体类映射的表名,目录,schema的名字。

@Id

声明此表的主键。

@GeneratedValue

定义主键的增长策略。我这里一般交给底层数据库处理,所以调用了名叫generator的增长方式,由下边的@GenericGenerator实现

@GenericGenerator

hibernate内部的主键增长方式.

关于@GeneratedValue和@GenericGenerator的详细说明,在我的另一篇转载的文章里边有。
@GeneratedValue 与 @GenericGenerator

例2.

@Table(name="tbl_sky", 
  uniqueConstraints = {@UniqueConstraint(columnNames={"month", "day"})} )

@UniqueConstraint

将对应的字段设置唯一性标识

(注:UniqueConstraint只在hibernate.hbm2ddl.auto设置为create-drop才会起作用)

例3.

1 public class Flight implements Serializable {
2    @Version 
3    @Column(name="OPTLOCK") 
4     public Integer getVersion() {} } 

@Version

注解用于支持乐观锁版本控制。一般可以用 数字 或者 timestamp 类型来支持 version.

@Column

用于映射对应的字段,其中参数详解如下:

    name = "columnName";                                (1)
    boolean unique() default false;                      (2)
    boolean nullable() default true;                     (3)
    boolean insertable() default true;                  (4)
    boolean updatable() default true;                 (5)
    String columnDefinition() default "";            (6)
    String table() default "";                                (7)
    int length() default 255;                                (8)
    int precision() default 0;                               (9)
    int scale() default 0;                                     (10)

(1) name 可选,列名(默认值是属性名)
(2) unique 可选,是否在该列上设置唯一约束(默认值false)
(3) nullable 可选,是否设置该列的值可以为空(默认值true)
(4) insertable 可选,该列是否作为生成的insert语句中的一个列(默认值true)
(5) updatable 可选,该列是否作为生成的update语句中的一个列(默认值true)
(6) columnDefinition 可选,为这个特定列覆盖SQL DDL片段 (这可能导致无法在不同数据库间移植)
(7) table 可选,定义对应的表(默认为主表)
(8) length 可选,列长度(默认值255)
(9) precision 可选,列十进制精度(decimal precision)(默认值0)
(10) scale 可选,如果列十进制数值范围(decimal scale)可用,在此设置(默认值0)

例4.

public class user
{
    @Transient    
    private Integer id;
    @Basic(fetch=FetchType.LAZY,optional=true)
    private String name;

    @Transient
    public Integer getId() {}
    @Temporal(TemporalType.TIME)
    public java.util.Date getDatetime() {};
   
}

@Transient
被注解成 @Transient 的 getter 方法或属性,将不会被持久化(自己测试,只有放在getter方法内才起作用)

@Basic
所有没有定义注解的属性,等价于在其上面添加了 @Basic注解可以声明属性的获取策略 ( fetch strategy ): fetch:抓取策略,延时加载与立即加载,optional:指定在生成数据库结构时字段是否允许为 null.

@Temporal

在核心的 Java API 中并没有定义时间精度 ( temporal precision )。因此处理时间类型数据时,你还需要定义将其存储在数据库中所预期的精度。

在数据库中,表示时间类型的数据有 DATE,TIME,和 TIMESTAMP 三种精度 ( 即单纯的日期,时间,或者两者兼备 )。 可使用 @Temporal 注解来调整精度。

映射实体Bean的关联关系

一对一

使用 @OneToOne 注解可以建立实体Bean之间的一对一关系。一对一关系有3种情况。

• 关联的实体都共享同样的主键。

 @Entity
public class Body {
@Id
public Long getId() { return id; }
@OneToOne(cascade = CascadeType.ALL)
@PrimaryKeyJoinColumn
public Heart getHeart() {
return heart;
}
...
}

@Entity
public class Heart {
@Id
public Long getId() { ...}
}

通过@PrimaryKeyJoinColumn 注解定义了一对一的关联关系。

• 其中一个实体通过外键关联到另一个实体的主键。注:一对一,则外键必须为唯一约束。

 @Entity
public class Customer implements Serializable {
@OneToOne(cascade = CascadeType.ALL)
@JoinColumn(name="passport_fk")
public Passport getPassport() {
...
}


@Entity
public class Passport implements Serializable {
@OneToOne(mappedBy = "passport")
public Customer getOwner() {
...
}

通过@JoinColumn注解定义一对一的关联关系。如果没有@JoinColumn注解,则系统自动处理,在主表中将创建连接列,列名为:主题的关联属性名 + 下划线 + 被关联端的主键列名。上例为 passport_id, 因为Customer 中关联属性为 passport, Passport 的主键为 id.

• 通过关联表来保存两个实体之间的关联关系。注:一对一,则关联表每个外键都必须是唯一约束。

 @Entity
public class Customer implements Serializable {
@OneToOne(cascade = CascadeType.ALL)
@JoinTable(name = "CustomerPassports",
joinColumns = @JoinColumn(name="customer_fk"),
inverseJoinColumns = @JoinColumn(name="passport_fk")
)
public Passport getPassport() {
...
}


@Entity public class Passport implements Serializable {
@OneToOne(mappedBy = "passport")
public Customer getOwner() {
...
}

Customer 通过 CustomerPassports 关联表和 Passport 关联。该关联表通过 passport_fk 外键指向 Passport 表,该信心定义为 inverseJoinColumns 的属性值。 通过 customer_fk 外键指向 Customer 表,该信息定义为 joinColumns 属性值。

多对一

使用 @ManyToOne 注解定义多对一关系。

 @Entity()
public class Flight implements Serializable {
@ManyToOne( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.MERGE} )
@JoinColumn(name="COMP_ID")
public Company getCompany() {
return company;
}
...
}

其中@JoinColumn 注解是可选的,关键字段默认值和一对一关联的情况相似。列名为:主题的关联属性名 + 下划线 + 被关联端的主键列名。本例中为company_id,因为关联的属性是company, Company的主键为 id.

@ManyToOne 注解有个targetEntity属性,该参数定义了目标实体名。通常不需要定义,大部分情况为默认值。但下面这种情况则需要 targetEntity 定义(使用接口作为返回值,而不是常用的实体)。

 @Entity()
public class Flight implements Serializable {
@ManyToOne(cascade= {CascadeType.PERSIST,CascadeType.MERGE},targetEntity= CompanyImpl.class)
@JoinColumn(name="COMP_ID")
public Company getCompany() {
return company;
}
...
}


public interface Company {
...

多对一也可以通过关联表的方式来映射,通过@JoinTable 注解可定义关联表。该关联表包含指回实体的外键(通过@JoinTable.joinColumns)以及指向目标实体表的外键(通过@JoinTable.inverseJoinColumns).

 @Entity()
public class Flight implements Serializable {

@ManyToOne( cascade = {CascadeType.PERSIST, CascadeType.MERGE} )
@JoinTable(name="Flight_Company",
joinColumns = @JoinColumn(name="FLIGHT_ID"),
inverseJoinColumns = @JoinColumn(name="COMP_ID")
)
public Company getCompany() {
return company;
}
...
}

非主键多对一关联:

A表:sn B表:cp_sn

A表配置:

 1 private List<B> sns;  
 2 
 3         @OneToMany(mappedBy = "a", fetch = FetchType.LAZY)  
 4         public List<B> getSns() {  
 5             return sns;  
 6         }  
 7       
 8         public void setSns(List<B> sns) {  
 9             this.sns = sns;  
10         }  

B表配置:

1     private A a;  
2       
3         @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)  
4         @JoinColumn(name = "CP_SN", referencedColumnName="sn",  insertable = false, updatable = false)  
5         public A getA() {  
6             return a;  
7         }  

name = "CP_SN" -- 本表中的字段

referencedColumnName="sn" -- 关联表的字段

集合类型

一对多

@OneToMany 注解可定义一对多关联。一对多关联可以是双向的。

双向

规范中多对一端几乎总是双向关联中的主体(owner)端,而一对多的关联注解为 @OneToMany(mappedBy=)

 @Entity
public class Troop {
@OneToMany(mappedBy="troop")
public Set<Soldier> getSoldiers() {
...
}


@Entity
public class Soldier {
@ManyToOne
@JoinColumn(name="troop_fk")
public Troop getTroop() {
...
}

Troop 通过troop属性和Soldier建立了一对多的双向关联。在 mappedBy 端不必也不能定义任何物理映射。

单向

 @Entity
public class Customer implements Serializable {
@OneToMany(cascade=CascadeType.ALL, fetch=FetchType.EAGER)
@JoinColumn(name="CUST_ID")
public Set<Ticket> getTickets() {
...
}

@Entity
public class Ticket implements Serializable {
... //no bidir
}

一般通过连接表来实现这种关联,可以通过@JoinColumn注解来描述这种单向关联关系。上例 Customer 通过 CUST_ID 列和 Ticket 建立了单向关联关系。

通过关联表来处理单向关联

 @Entity
public class Trainer {
@OneToMany
@JoinTable(
name="TrainedMonkeys",
joinColumns = @JoinColumn( name="trainer_id"),
inverseJoinColumns = @JoinColumn( name="monkey_id")
)
public Set<Monkey> getTrainedMonkeys() {
...
}


@Entity
public class Monkey {
... //no bidir
}

通过关联表来处理单向一对多关系是首选,这种关联通过 @JoinTable 注解来进行描述。上例子中 Trainer 通过TrainedMonkeys表和Monkey建立了单向关联关系。其中外键trainer_id关联到Trainer(joinColumns)而外键monkey_id关联到Monkey(inverseJoinColumns).

默认处理机制

通过连接表来建立单向一对多关联不需要描述任何物理映射,表名由一下3个部分组成,主表(owner table)表名 + 下划线 + 从表(the other side table)表名。指向主表的外键名:主表表名+下划线+主表主键列名 指向从表的外键定义为唯一约束,用来表示一对多的关联关系。

 @Entity
public class Trainer {
@OneToMany
public Set<Tiger> getTrainedTigers() {
...
}


@Entity
public class Tiger {
... //no bidir
}

上述例子中 Trainer 和 Tiger 通过 Trainer_Tiger 连接表建立单向关联关系。其中外键 trainer_id 关联到 Trainer表,而外键 trainedTigers_id 关联到 Tiger 表。

多对多

通过@ManyToMany 注解定义多对多关系,同时通过 @JoinTable 注解描述关联表和关联条件。其中一端定义为 owner, 另一段定义为 inverse(对关联表进行更新操作,这段被忽略)。

// 维护端注解
@ManyToMany (cascade = CascadeType.REFRESH)
@JoinTable (//关联表
           name =  "student_teacher" , //关联表名
           inverseJoinColumns =  @JoinColumn (name =  "teacher_id" ),//被维护端外键
           joinColumns =  @JoinColumn (name =  "student_id" ))//维护端外键被维护端注解

@ManyToMany(cascade = CascadeType.REFRESH,
            mappedBy = "teachers",//通过维护端的属性关联
            fetch = FetchType.LAZY)
// 关系维护端删除时,如果中间表存在些纪录的关联信息,则会删除该关联信息;
// 关系被维护端删除时,如果中间表存在些纪录的关联信息,则会删除失败 .

默认值:

关联表名:主表表名 + 下划线 + 从表表名;关联表到主表的外键:主表表名 + 下划线 + 主表中主键列名;关联表到从表的外键名:主表中用于关联的属性名+ 下划线 + 从表的主键列名。

用 cascading 实现传播持久化(Transitive persistence)

cascade 属性接受值为 CascadeType 数组,其类型如下:

• CascadeType.PERSIST: cascades the persist (create) operation to associated entities persist() is called or if the entity is managed 如果一个实体是受管状态,或者当 persist() 函数被调用时,触发级联创建(create)操作。

• CascadeType.MERGE: cascades the merge operation to associated entities if merge() is called or if the entity is managed 如果一个实体是受管状态,或者当 merge() 函数被调用时,触发级联合并(merge)操作。

• CascadeType.REMOVE: cascades the remove operation to associated entities if delete() is called 当 delete() 函数被调用时,触发级联删除(remove)操作。

• CascadeType.REFRESH: cascades the refresh operation to associated entities if refresh() is called 当 refresh() 函数被调用时,出发级联更新(refresh)操作。

• CascadeType.ALL: all of the above 以上全部

其他属性:

@Enumerated
@javax.persistence.Enumerated(EnumType.STRING)
value:EnumType.STRING,EnumType.ORDINAL
枚举类型成员属性映射,EnumType.STRING指定属性映射为字符串,EnumType.ORDINAL指定属性映射为数据序

@Lob
@javax.persistence.Lob
用于标注字段类型为Clob和Blob类型
Clob(Character Large Ojects)类型是长字符串类型,实体的类型可为char[]、Character[]、或者String类型
Blob(Binary Large Objects)类型是字节类型,实体的类型可为byte[]、Byte[]、或者实现了Serializable接口的类。
通常使用惰性加载的方式, @Basic(fetch=FetchType.LAZY)

@SecondaryTable
@javax.persistence.SecondaryTable
将一个实体映射到多个数据库表中
如:

@Entity
@SecondaryTables({ 
@SecondaryTable(name = "Address"), 
    @SecondaryTable(name = "Comments") 
})
public class Forum implements Serializable {
@Column(table = "Address", length = 100) 
private String street; 
@Column(table = "Address", nullable = false) 
private String city; 
@Column(table = "Address") 
private String conutry; 
@Column(table = "Comments") 
private String title; 
@Column(table = "Comments") 
private String Comments; 
@Column(table = "Comments") 
}

table属性的值指定字段存储的表名称 没有用 @Column 注解改变属性默认的字段将会存在于 Forum 表

@Index
给某一字段加索引

例:

@Table(name = "tab_developer", indexes = {@Index(columnList = "username")})

根据注解,将会给username字段加上索引。

相关文章
|
网络协议 安全 Python
我们将使用Python的内置库`http.server`来创建一个简单的Web服务器。虽然这个示例相对简单,但我们可以围绕它展开许多讨论,包括HTTP协议、网络编程、异常处理、多线程等。
我们将使用Python的内置库`http.server`来创建一个简单的Web服务器。虽然这个示例相对简单,但我们可以围绕它展开许多讨论,包括HTTP协议、网络编程、异常处理、多线程等。
|
资源调度 前端开发 JavaScript
|
7天前
|
人工智能 API 内存技术
刚刚 DeepSeek V4.1 Flash 开启内测,1 分钟教你用上!
刚刚 DeepSeek 内测群发布了 DeepSeek V4.1 Flash 中间版本内测的消息,这次的模型采用了新的结构,原生支持多模态、能力更强、速度更快、且成本更低。
1782 10
|
11天前
|
人工智能 运维 BI
阿里云千问办公QwenWork深度解析:基于Qwen3.8,六大核心能力重构企业全自动化工作流与计费选型指南
传统AI办公工具大多停留在对话问答、文档摘要、简单文案生成层面,只能完成单点碎片化任务,无法自主拆解复杂业务流程,很难串联多工具、多文档、外部业务系统完成端到端完整工作交付。很多企业在落地AI办公的时候,需要组合多款不同工具,来回切换界面,手动复制粘贴中间结果,智能化改造落地门槛居高不下。千问办公QwenWork是整合多款智能体产品能力打造的一体化企业办公智能体平台,底层基座依托Qwen3.8大模型,打通桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent三种运行形态,不再局限简单问答,接收业务目标之后自主拆解任务步骤,调用各类工具,处理文档、表格、浏览器自动化、数据查询,直接输出可交付的办公
1643 3
|
12天前
|
网络协议 Linux iOS开发
【2026实测】Wireshark下载+安装+汉化+使用教程(图文版,巨详细)
Wireshark 是一款免费开源的网络协议分析工具,可实时捕获、解析并可视化数据包,助你诊断网络故障、分析通信协议(如HTTP、DNS、TCP等)。支持Windows/macOS/Linux,含中文界面,新手入门便捷。(239字)
|
8天前
|
SQL 人工智能 前端开发
QoderWake 1.0 正式发布:从桌面里的 Agent,到工作现场的数字员工
QoderWake v1.0正式发布:企业级数字员工团队平台。支持“一句话建岗”,预置10类特训岗位;Waker常驻钉钉/飞书群,@即响应、自动协作、跨任务记忆;具备定时/事件/API多触发方式与统一任务看板;已沉淀27.6万条记忆、12.3万项技能,助力组织实现人机协同增效。
779 2
|
6天前
|
缓存 测试技术 API
DeepSeek V4.1 Flash 内测接入:改个模型名即可调用(附代码)
DeepSeek V4.1 Flash 内测不用申请,base_url 不变、改个模型名就能调,9/10 到期。本文讲清接入、计费限流与多模态注意点。
802 0
DeepSeek V4.1 Flash 内测接入:改个模型名即可调用(附代码)
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
本文聚焦阿里云2026年推出的三款自研AI办公产品,清晰拆解千问办公、Qoder Teams、Qoder CN的差异化定位与能力边界:千问办公主打职场全场景提效,支持自然语言指令一键完成PPT生成、数据分析等高频办公任务;Qoder Teams面向程序员团队,深度整合AI代码生成、团队协同与企业知识库能力;Qoder CN则专为金融、政务等强合规场景打造,实现数据不出境与VPC私有化部署。文章同步给出分场景选型指南与最新活动定价,帮助不同类型的企业按需组合产品,实现业务岗、研发岗与强合规场景的AI能力全覆盖。
3965 5
阿里云千问办公、Qoder Teams、Qoder CN区别与选择指南:模型能力、适用场景与最新活动参考
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
阿里云AI数智鉴密:AI 生成内容如何拿到一张"防篡改的身份证"
隐形水印 + C2PA签名:让AI生成内容“持证上岗”。
1155 0
|
13天前
|
缓存 数据可视化 开发工具
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式
DeepSeek Harness 的更新分两层:本体更新(npx 自动最新、npm update -g、源码 git pull)与插件更新(插件市场点更新、命令行覆盖安装)。本文按「准备 → 更新本体 → 更新插件 → 更新后检查」四步走,覆盖新手常见疑问。
1510 1
DeepSeek Harness 怎么更新?dsh 更新完整指南:更新本体(npx、npm、源码)与更新插件两种方式

热门文章

最新文章