EasyDBO

先说说我对EasyDBO的一些个人的看法，EasyDBO是一个超轻量级的目前只支持单表 映射的持久化框架，超轻量意味着入手很简单，使用很方便，但注意它是单表映射，导致在处理一些映射关系的时候要做一些特别的处理。在这里我说一些个人在使 用EasyDBO对一般持久化策略的愚见。  一对一  　　一对一关系要分为两种情况，一是主表对从表的映 射。如Name(firstName, lastName, mi

 　　EasyDBO从项目发起到现在，已经历将近7个月了，这期间我们遇到了很多困难，也曾经有很多次放弃的念头，然而在广大开源爱好者鼓励及支持下，终于有了这一次比较大的更新，同时也发布了比较详细的EasyDBO用户文档。 　　0.9.0版本是EasyDBO的最后一个测试版本，这个版本我们把EasyDBO总体构架进行了重新设计，同时使用方法及相关功能也作了比较全面的规划，实现了通用ORM系统的大部分功

　　EasyDBO是一个超轻量级对象-关系映射（Object/Relation Mapping，简称ORM）系统，由国内的EasyJF开源团队中的EasyDBO项目组开发及维护，主要解决关系数据库系统中表数据与对象的自动映射，当前支持My SQL、MS SQL、Access三种数据库系统下测试通过。 　　EasyDBO-0.6.0下载地址：http://www.easyjf.com/downloa

我们知道，在EasyDBO最后一个测试版本中，增加了使用注解来配置对象及关系表映射的功能。前段时间看到有人在问注解中怎么配置主键属性及主键生成器，由于在开发文档中使用的是默认配置，所以文档中使用了下面的例子： import java.io.Serializable; import java.util.Date;import com.easyjf.dbo.annotation.*; @Table(t

了解另外一种轻量级ORM框架 地址： http://www.easyjf.com/easydbo/download.htm        SVN::http://svn.easyjf.com/repository/easyjf/easydbo/   序 言  　　EasyDBO是一个非常适合中小型软件数据库开发的数据持久层框架，系统参考hibernate、JDO等，结合中小项目 软件的开发实际，实

名称 方法 实现 Hibernate 优势 劣势 Mybaties Jpa get 1. Hibernate 1.1 单独使用 1.1.1 For Idea 新建项目:【File】——>【New】——>【Project】——>【Java】——>【Hibernate、JavaEE Persistence】 添加数据连接驱动 配置数据源 根据数据库表生成实体类:【Persistence】——>【名称】

我正在使用网络逻辑10.3。我正在尝试配置一个持久订阅，其中包含由 jdbc 存储（在 Oracle DB 中）支持的持久消息。我有一个主题，MDB 正在作为持久订阅者侦听该主题。在场景-1下：如果我发送消息，它会命中MDB。 在场景2中:我挂起了MDB，希望发送到主题的消息只要不被MDB(它是唯一注册的持久订阅者)使用，就会一直存在。但是当我向主题发送消息时，它短暂地出现在那里，然后就消失了(我

问题内容： 我有一个利用图（树状）自定义结构的应用程序。这些结构不是真正的树木，但几乎所有事物都连接在一起。数据量也很大（可以存在数百万个节点）。树节点的类型可以不同，以使其更有趣（继承）。我不想更改数据结构以容纳持久性存储。 我想保留这些数据而无需过多的工作。我已经选择了一些解决方案来解决此问题，但找不到任何完全适合我需要的东西。可能的选项：序列化，使用ORM的数据库（Hibernate？），使

数据落盘问题的由来 这本质上是数据持久化问题，对于有些应用依赖持久化数据，比如应用自身产生的日志需要持久化存储的情况，需要保证容器里的数据不丢失，在Pod挂掉后，其他应用依然可以访问到这些数据，因此我们需要将数据持久化存储起来。 数据落盘问题解决方案 下面以一个应用的日志收集为例，该日志需要持久化收集到ElasticSearch集群中，如果不考虑数据丢失的情形，可以直接使用前面提到的应用日志收集一

为了学习数据的持久化,写一个简单的地址薄合约.虽然这个例子因为各种原因作为生产环境的合约不太实用,但它是一个很好的合约用来学习EOSIO的数据持久化并且不会因为与eosio multi_index不相关的相关业务逻辑分心. Step 1:创建一个新的文件夹 进入之前的目录: cd /Users/zhong/coding/CLion/contracts 为我们的合约创建一个新的目录并进去: mkd

主要内容：一、数据持久化,二、持久化的形式,三、源码分析,四、总结一、数据持久化 redis做为一种内存型数据库，做持久化，个人感觉略有鸡肋的意思。似乎有一种，别人有，自己不有也不行的感觉。以目前Redis主流的应用方式，如果仔细分析，基本上都是在内存中即可完成，对持久化没要求或者说不大。再举一个反例，如果内存中有几百G甚至更多的数据，真要是整体当机，恢复的时间基本就是灾难。 目前基本应用仍然是以关系型数据库或者其它数据库（如Hadoop，Mysql等）为持久化