Hibernate 映射字段问题

用Hibernate 注解来做映射已经使用很长时间了,今天发现一个问题,项目里面实体中的成员变量都不带下划线,而数据库中有下划线,不需要通过@Column指定也可以映射。
例如:类Order中一个成员变量叫orderUser, 而数据库中式order_user。
没有@Column注解指定,也能把这两个字段关联上。请问是Hibernate的自己的特性,还是哪儿配置了

2个回答

org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy实现的

hibernate配置


protected static String addUnderscores(String name) {
StringBuffer buf = new StringBuffer( name.replace('.', '_') );
for (int i=1; i<buf.length()-1; i++) {
if (
Character.isLowerCase( buf.charAt(i-1) ) &&
Character.isUpperCase( buf.charAt(i) ) &&
Character.isLowerCase( buf.charAt(i+1) )
) {
buf.insert(i++, '_');
}
}
return buf.toString().toLowerCase();
}

public String collectionTableName(
        String ownerEntity, String ownerEntityTable, String associatedEntity, String associatedEntityTable,
        String propertyName
) {
    return tableName( ownerEntityTable + '_' + propertyToColumnName(propertyName) );
}

而这个[code="java"]
public class TableNamePrefixNamingStrategy extends ImprovedNamingStrategy {

private static final String DEFAULT_PREFIX = "T_";

protected static String addUnderscores(String name) {
    return DEFAULT_PREFIX + ImprovedNamingStrategy.addUnderscores(name);
}

@Override
public String classToTableName(String className) {
    return addUnderscores(className);
}

@Override
public String tableName(String tableName) {
    return addUnderscores(tableName);
}

}
[/code]

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深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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