`

Spring3整合JPA2.0

 
阅读更多
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<persistence version="2.0" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/persistence" 
            xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
            xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/persistence 
            http://java.sun.com/xml/ns/persistence/persistence_2_0.xsd">
            
            <persistence-unit name="APP" transaction-type="RESOURCE_LOCAL"/>
            
</persistence>

<!-- 数据源 -->
        <bean id="dataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource" destroy-method="close">
            <!-- 数据库驱动 -->
            <property name="driverClass" value="${jdbc.driverClassName}" />
            <!-- 相应驱动的jdbcUrl-->
            <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}" />
            <!-- 数据库的用户名 -->
            <property name="username" value="${jdbc.username}" />
            <!-- 数据库的密码 -->
            <property name="password" value="${jdbc.password}" />
            <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间,单位是分,默认值:240,如果要取消则设置为0 -->
            <property name="idleConnectionTestPeriod" value="${BoneCP.idleConnectionTestPeriod}" />
            <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间,单位是分,默认值:60,如果要永远存活设置为0 -->
            <property name="idleMaxAge" value="${BoneCP.idleMaxAge}" />
            <!-- 每个分区最大的连接数 -->
            <property name="maxConnectionsPerPartition" value="${BoneCP.maxConnectionsPerPartition}" />
            <!-- 每个分区最小的连接数 -->
            <property name="minConnectionsPerPartition" value="${BoneCP.minConnectionsPerPartition}" />
            <!-- 分区数 ,默认值2,最小1,推荐3-4,视应用而定 -->
            <property name="partitionCount" value="${BoneCP.partitionCount}" />
            <!-- 每次去拿数据库连接的时候一次性要拿几个,默认值:2 -->
            <property name="acquireIncrement" value="${BoneCP.acquireIncrement}" />
            <!-- 缓存prepared statements的大小,默认值:0 -->
            <property name="statementsCacheSize" value="${BoneCP.statementsCacheSize}" />
            <!-- 每个分区释放链接助理进程的数量,默认值:3,除非你的一个数据库连接的时间内做了很多工作,不然过多的助理进程会影响你的性能 -->
            <property name="releaseHelperThreads" value="${BoneCP.releaseHelperThreads}" />
       </bean>
       
       <!-- JPA实体管理器工厂 -->
       <bean id="entityManagerFactory" class="org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean">  
                    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
                    <property name="persistenceProvider" ref="persistenceProvider"/>
                    <property name="jpaVendorAdapter" ref="jpaVendorAdapter"/>  
                  <property name="jpaDialect" ref="jpaDialect"/>  
                    
                    <property name="packagesToScan" value="cn.luxh.app.entity"/>
                    
                    <property name="jpaProperties">
                        <props>
                            <prop key="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect</prop>
                            <prop key="hibernate.connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</prop>
                            <prop key="hibernate.max_fetch_depth">3</prop>
                            <prop key="hibernate.jdbc.fetch_size">18</prop>
                            <prop key="hibernate.jdbc.batch_size">10</prop>
                            <prop key="hibernate.hbm2ddl.auto">update</prop>
                            <prop key="hibernate.show_sql">true</prop>
                            <prop key="hibernate.format_sql">true</prop>
                            <prop key="javax.persistence.validation.mode">none</prop>
                        </props>
                    </property>
       </bean>
       <!-- 用于指定持久化实现厂商类 -->
       <bean id="persistenceProvider" class="org.hibernate.ejb.HibernatePersistence"/>
       <!-- 用于设置JPA实现厂商的特定属性 -->
       <bean id="jpaVendorAdapter" class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaVendorAdapter">  
           <property name="database" value="MYSQL"/>  
       </bean>  
       <!-- 用于指定一些高级特性 -->
       <bean id="jpaDialect" class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaDialect"/>  
       
       <!-- 事务管理器 -->  
       <bean id="txManager" class="org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager">  
           <property name="entityManagerFactory" ref="entityManagerFactory" />  
       </bean>


转自 http://www.cnblogs.com/luxh/archive/2012/11/09/2763396.html
分享到:
评论

相关推荐

    白色大气风格的旅游酒店企业网站模板.zip

    白色大气风格的旅游酒店企业网站模板.zip

    python实现用户注册

    python实现用户注册

    【图像压缩】基于matlab GUI Haar小波变换图像压缩(含PSNR)【含Matlab源码 9979期】.zip

    Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    (177354822)java小鸟游戏.zip

    内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。

    VB+access学生管理系统(论文+系统)(2024am).7z

    1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于计算机科学与技术等相关专业,更为适合;

    数学计算中的平方表与圆周率π的应用

    内容概要:文档名为《平方表,派表集合.docx》,主要内容是1至1000的平方值以及1至1000与π的乘积结果。每个数字从1开始,逐步增加至1000,对应地计算了平方值和乘以π后的值。所有计算均通过Python脚本完成,并在文档中列出了详细的计算结果。 适合人群:需要进行数学计算或程序验证的学生、教师和研究人员。 使用场景及目标:用于快速查找特定数字的平方值或其与π的乘积,适用于教学、科研及程序测试等场景。 阅读建议:可以直接查阅所需的具体数值,无需从头到尾逐行阅读。建议在使用时配合相应的计算工具,以验证和拓展数据的应用范围。

    VB+SQL光盘信息管理系统(源代码+系统+答辩PPT)(20244m).7z

    1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于计算机科学与技术等相关专业,更为适合;

    白色大气风格的健身私人教练模板下载.zip

    白色大气风格的健身私人教练模板下载.zip

    白色简洁风的商务网站模板下载.zip

    白色简洁风的商务网站模板下载.zip

    白色大气风格的前端设计案例展示模板.zip

    白色大气风格的前端设计案例展示模板.zip

    圣诞树项目中的硬件和MATLAB实现指南

    内容概要:本文介绍了两个有趣的圣诞树项目方向:一是使用Arduino或Raspberry Pi开发可编程的圣诞树灯光控制系统;二是基于MATLAB开发一个圣诞树模拟器。前者通过硬件连接、编写Arduino/Raspberry Pi程序、MATLAB控制程序来实现LED灯带的闪烁;后者则通过创建圣诞树图形、添加动画效果、用户交互功能来实现虚拟的圣诞树效果。 适合人群:具备基本电子工程和编程基础的爱好者和学生。 使用场景及目标:①通过硬件和MATLAB的结合,实现实际的圣诞树灯光控制系统;②通过MATLAB模拟器,实现一个有趣的圣诞树动画展示。 阅读建议:读者可以根据自己的兴趣选择合适的项目方向,并按照步骤进行动手实践,加深对硬件编程和MATLAB编程的理解。

    白色扁平风格的温室大棚公司企业网站源码下载.zip

    白色扁平风格的温室大棚公司企业网站源码下载.zip

    Navicat.zip

    Navicat.zip

    Scikit-learn库中主成分分析(PCA)技术的Python实现教程

    内容概要:本文详细介绍了主成分分析(PCA)技术的原理及其在Scikit-learn库中的Python实现。首先讲解了PCA的基本概念和作用,接着通过具体示例展示了如何使用Scikit-learn进行PCA降维。内容涵盖了数据准备、模型训练、数据降维、逆转换数据等步骤,并通过可视化和实际应用案例展示了PCA的效果。最后讨论了PCA的局限性和参数调整方法。 适合人群:数据科学家、机器学习工程师、数据分析从业者及科研人员。 使用场景及目标:适用于高维数据处理,特别是在需要降维以简化数据结构、提高模型性能的场景中。具体目标包括减少计算复杂度、提高数据可视化效果和改进模型训练速度。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还讨论了PCA在手写数字识别和机器学习模型中的应用。通过比较原始数据和降维后数据的模型性能,读者可以更好地理解PCA的影响。

    (175846434)目标检测-将VOC格式的数据集一键转化为COCO和YOLO格式

    VOC格式的数据集转COCO格式数据集 VOC格式的数据集转YOLO格式数据集。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。

    数字信号处理课程设计.doc

    数字信号处理课程设计.doc

    白色扁平化风格的灯饰灯具销售企业网站模板.zip

    白色扁平化风格的灯饰灯具销售企业网站模板.zip

    华豫佰佳组合促销视图.sql

    华豫佰佳组合促销视图.sql

    白色大气风格的商务团队公司模板下载.zip

    白色大气风格的商务团队公司模板下载.zip

    白色大气风格的VPS销售网站模板.zip

    白色大气风格的VPS销售网站模板.zip

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics