hbm2ddl生成ddl sql脚本问题

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hbm2java和hbm2ddl的使用步骤

最近在项目中使用了hibernate作为持久层技术方案,所以为了加快开发效率....而hbm2ddl就是**.hbm.xml生成特定数据库的SQL.那接下来我介绍这几个工具如何使用.1.首先需要安装ant.将ant下载后解压到任意目录下(如果有e

Hibernate3中的hbm2java和hbm2ddl的ant脚本实现

最近在看那个很火的《精通Hibernate》,发现里面都是针对hibernate2.1进行讲解了,但我们用的是hibernate3.1,很多地方都不一样,原来的那些hbm2ddl,hbm2java的脚本都不管用了,于是到处查资料,折腾了两天,终于搞定...

Hibernate使用自定义脚本替换注解或者xml文件中的自动生成表结构

本文作者:苏生米沿本文地址:我们都清楚,可以使用hibernate的metadata元数据生成表结构,但是一般情况下,我们光靠hibernate的自动生成是远远不够的,我们期待使用自己的sql脚本,你hibernate自动执行那个脚本就...

运行hbm2java工具和hbm2ddl工具

名为hbm2ddl工具,使用hbm2ddl工具时,必须在Hibernate的配置文件中设置hibernate.dialect属性,显示指定底层数据库的SQL方言,因为hbm2ddl工具会根据数据库的SQL方言来生成相应的数据库Schema。

使用NHibernate创建表结构方法

NHibernate是一个比较好用的持久化组件,通常我们编写好我们的表-对象映射文件之后,需要建立数据库表结构,我们可以手工的方式来建立,当然我们也可以通过更加简便的方式来完成....那就是NHibernate.Tool.hbm2d

org.hibernate.AssertionFailure: null id in entry (don't flush the Session after an exception occurs)

hibenate.hbm2ddl.auto属性详解 hibernate 配置属性中,hibernate.hbm2ddl.auto可以帮助你实现正向工程,即由java代码生成数据库脚本,进而生成具体的表结构. &在hibernate.cfg.xml中: Java代码 复制代码 1. 2. 它包含4...

使用Hibernate-tools中的hbm2java和hbm2ddl根据hbm文件自动生成pojo和数据库脚本

参考:Hibernate tools的hbm2ddlhbm2java  2.概述 利用hibernate-Tools里的相关工具类,使得java实体类(POJO)、hbm映射文件、数据库表(Schema)之间可以相互转化。也就是说,只要有其中一样,就可以通过各种...

Error executing DDL

可能与很多小伙伴已经遇到过这个问题了,百度有很多解决说是数据库方言的问题,但还有可能造成该问题的是 (1)实体化类字段中使用了保留字,例如“describle” (2)实体化类@Table(name="modelInstance&...

SpringBoot之开启数据库迁移的FlyWay使用

一,首先我先了解下FlyWay是如何运转的。最简单的方案是将Flyway指向一个空数据库。 它将尝试找到其元数据表。当数据库为空时,Flyway将不会找到它, 而是创建它...它们可以用Sql或Java编写。 然后根据其版本号对迁

【Hibernate】Hibernate.cfg.xml 主配置

Hibernate.cfg.xml 主配置 1、Hibernate.cfg.xml ...2、常用配置查看源码: hibernate-distribution-3.6.0.Final\project\etc\hibernate.properties   3、数据库连接参数配置 例如: ## MySQL #hibernat

Hibernate自动创建表

Hibernate支持自动建表,在开发阶段很方便,可以保证hbm与数据库表结构的自动同步。 一、通过Hibernate的ShemaExport来创建 1)实体类 package com.xiaomo.vo; public class User { private int id;// 用户id ...

jpa 脚本生成数据库以及数据完整

<prop key="hibernate.hbm2ddl.import_files_sql_extractor"> org.hibernate.tool.hbm2ddl.MultipleLinesSqlCommandExtractor <!--系统执行create语句的时间点之前(then),当时间点选择为metadata则使用自动生成,...

Hibernate.cfg.xml常用配置总结

Hibernate.cfg.xml常用配置总结以及例子。

Hibernate进阶知识点必备

hibernate.cfg.xml的常用的配置 hibernate.show_sql:是否把Hibernate运行时的SQL语句输出到控制台,编码阶段便于测试,为true的好 ...hbm2ddl.auto:可以帮助由java代码生成数据库脚本,进而生成具具体的表结构。creat

根据POJO对象自动生成数据库

实际上使用Hibernate自带的工具hbm2ddl,建立根据你的对象建立数据库是很惬意的一件事;) 首先当然要建好POJO object, XML Mapping File(也可以使用工具根据POJO class建立),配置文件(hibernate

使用HibernateTools+Ant全自动生成实体类和数据库

Hibernate映射文件、实体类和表三个有其就可以生成另外两个,在讨论到底用谁生谁更好之前,首先列出配置步骤,以Java Web项目为例: 项目整体结构图: 1. 所需Jar包: 2. 编写两个测试用的...

Java 同步和 异步 的区别、联系

Hibernate tools的hbm2ddlhbm2java

这次用Hibernate tools来实现hbm2ddlhbm2java.首先准备下。确认你有以下环境。jdk1.5以上 ant环境hibernate。我下的是3.3版hibernate tools包,到hibernate官网下最新的吧。mysql jdbc包,我用

JEECG - 基于代码生成器的J2EE智能开发框架 续一: JEECG框架搭建步骤 [更新版]

提醒: A.... MyEclipse6.5 + jdk1.6...目前已经测试通过的数据库有MySql5、Oracle10g、SqlServer200 C.建议使用google浏览器,EasyUI使用其他浏览器加载慢  项目部署步骤:  第一步.解压程序,导入

增加辅助的数据库组件

你可以将如下三种类型的脚本绑定到hibernate的schema生成...换句话说,你可以写一个SQL脚本,这个脚本从你的映射元数据中在hibernate生成表、约束之前或之后运行。2.Drop语句,在hibernate移除schema的时候执行。像c

hibernate 表 命名策略

你可以很轻松的通过Hibernate自动生成需要的数据库架构,带有完整的SQL脚本。然而回到现实世界,你还需要考虑到,有时数据库管理员所使用的模糊的命名惯例。本文中,“Java Power Tools”的作者John Fergu

Hibernate下的hibenate.hbm2ddl.auto属性详解

hibernate 配置属性中,hibernate.hbm2ddl.auto可以帮助你实现正向工程,即由java代码生成数据库脚本,进而生成具体的表结构.  &在hibernate.cfg.xml中:  Java代码 复制代码   1.   2.      ...

Intellij IDEA 如何通过数据库表生成带注解的实体类图文详细教程

Intellij IDEA 如何通过数据库表生成带注解的实体类图文详细教程 Intellij IDEA 如何通过数据库表生成带注解的实体类 Contents 第一步:新建一个Maven项目。项目的名称为JpaDemo。 第二步:配置数据库连接。 第...

spring boot操作mysql数据库:自动建表,数据添加、查询和修改

1 mysql自动建表 (1)首先使用IntelliJ IDEA新建spring boot工程,然后在pom.xml中加入mysql的依赖: <!-- MYSQL --> <dependency> <groupId>mysql</groupId>......

hibernate-Tools(POJO、hbm映射文件、数据库表Schema相互转化)

出处:http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2011/12/14/2296907.html

根据hibernate配置文件生成数据库建表脚本

import org.hibernate.cfg.AnnotationConfiguration; import org.hibernate.cfg...import org.hibernate.tool.hbm2ddl.SchemaExport; /**  * 根据hibernate配置文件生成数据库建表脚本  *  * @author zhang434

193. Spring Boot 数据库迁移:概述

【视频&amp;交流平台】à SpringBoot视频:http://t.cn/R3QepWGà SpringCloud视频:http://t.cn/R3QeRZcà Spring Boot源码:https://gitee.com/happyangellxq520/spring-bootà Spring Boot交流平台:...

Eclipse使用xdoclet1.2.3 生成hibernate配置文件和映射文件

用ant和xdoclet生成hibernate配置文件可以为我们省去很多配置的操作,废话不多说,直接给栗子: eclipse:Eclipse Java EE IDE for Web Developers 4.6.0 ant:eclipse自带ant,无需下载配置 xdoclet:xdoclet-1.2.3...

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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