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yadongliang:
...
自己认为的一些技术点 -
yadongliang:
每次看你头像都看的荷尔蒙分泌失调
WebService的两种方式SOAP和REST比较 (转) -
yadongliang:
hollo 写道一直有这种感觉,盲目的跟风,确实有一些人为了潮 ...
WebService的两种方式SOAP和REST比较 (转) -
welss:
博主,JNative怎么调用dll中的这种方法: int ...
JNative调用DLL -
Java_Antelope:
session.setAttribute和session.getAttribute(
1.实体的更新和删除:
在继续讲解HQL其他更为强大的查询功能前,我们先来讲解以下利用HQL进行实体更新和删除的技术。这项技术功能是Hibernate3的新加入的功能,在Hibernate2中是不具备的。
比如在Hibernate2中,如果我们想将数据库中所有18岁的用户的年龄全部改为20岁,那么我们要首先将年龄在18岁的用户检索出来,然后将他们的年龄修改为20岁,最后调用Session.update()语句进行更新。
在Hibernate3中对这个问题提供了更加灵活和更具效率的解决办法,如下面的代码:
Transaction trans=session.beginTransaction();
String hql=”update User user set user.age=20 where user.age=18”;
Query queryupdate=session.createQuery(hql);
int ret=queryupdate.executeUpdate();
trans.commit();
通过这种方式我们可以在Hibernate3中,一次性完成批量数据的更新,对性能的提高是相当的可观。同样也可以通过类似的方式来完成delete操作,如下面的代码:
Transaction trans=session.beginTransaction();
String hql=”delete from User user where user.age=18”;
Query queryupdate=session.createQuery(hql);
int ret=queryupdate.executeUpdate();
trans.commit();
2. 分组与排序
A、Order by子句:
与SQL语句相似,HQL查询也可以通过order by子句对查询结果集进行排序,并且可以通过asc或者desc关键字指定排序方式,如下面的代码:
from User user order by user.name asc,user.age desc;
上面HQL查询语句,会以name属性进行升序排序,以age属性进行降序排序,而且与SQL语句一样,默认的排序方式为asc,即升序排序。
B、Group by子句与统计查询:
在HQL语句中同样支持使用group by子句分组查询,还支持group by子句结合聚集函数的分组统计查询,大部分标准的SQL聚集函数都可以在HQL语句中使用,比如:count(),sum(),max(),min(),avg()等。如下面的程序代码:
String hql=”select count(user),user.age from User user group by user.age having count(user)>10 ”;
List list=session.createQuery(hql).list();
C、优化统计查询:
假设我们现在有两张数据库表,分别是customer表和order表,它们的结构如下:
customer
ID varchar2(14)
age number(10)
name varchar2(20)
order
ID varchar2(14)
order_number number(10)
customer_ID varchar2(14)
现在有两条HQL查询语句,分别如下:
from Customer c inner join c.orders o group by c.age;(1)
select c.ID,c.name,c.age,o.ID,o.order_number,o.customer_ID
from Customer c inner join c.orders c group by c.age;(2)
这两条语句使用了HQL语句的内连接查询(我们将在HQL语句的连接查询部分专门讨论),现在我们可以看出这两条查询语句最后所返回的结果是一样的,但是它们其实是有明显区别的语句
(1)检索的结果会返回Customer与Order持久化对象,而且它们会被置于Hibernate的Session缓存之中,并且Session会负责它们在缓存中的唯一性以及与后台数据库数据的同步,只有事务提交后它们才会从缓存中被清除;而语句
(2)返回的是关系数据而并非是持久化对象,因此它们不会占用Hibernate的Session缓存,只要在检索之后应用程序不在访问它们,它们所占用的内存就有可能被JVM的垃圾回收器回收,而且Hibernate不会同步对它们的修改。
在我们的系统开发中,尤其是Mis系统,不可避免的要进行统计查询的开发,这类功能有两个特点:第一数据量大;第二一般情况下都是只读操作而不会涉及到对统计数据进行修改,那么如果采用第一种查询方式,必然会导致大量持久化对象位于Hibernate的Session缓存中,而且Hibernate的Session缓存还要负责它们与数据库数据的同步。而如果采用第二种查询方式,显然就会提高查询性能,因为不需要Hibernate的Session缓存的管理开销,而且只要应用程序不在使用这些数据,它们所占用的内存空间就会被回收释放。
因此在开发统计查询系统时,尽量使用通过select语句写出需要查询的属性的方式来返回关系数据,而避免使用第一种查询方式返回持久化对象(这种方式是在有修改需求时使用比较适合),这样可以提高运行效率并且减少内存消耗。㊣真正的高手并不是精通一切,而是精通在合适的场合使用合适的手段。
在继续讲解HQL其他更为强大的查询功能前,我们先来讲解以下利用HQL进行实体更新和删除的技术。这项技术功能是Hibernate3的新加入的功能,在Hibernate2中是不具备的。
比如在Hibernate2中,如果我们想将数据库中所有18岁的用户的年龄全部改为20岁,那么我们要首先将年龄在18岁的用户检索出来,然后将他们的年龄修改为20岁,最后调用Session.update()语句进行更新。
在Hibernate3中对这个问题提供了更加灵活和更具效率的解决办法,如下面的代码:
Transaction trans=session.beginTransaction();
String hql=”update User user set user.age=20 where user.age=18”;
Query queryupdate=session.createQuery(hql);
int ret=queryupdate.executeUpdate();
trans.commit();
通过这种方式我们可以在Hibernate3中,一次性完成批量数据的更新,对性能的提高是相当的可观。同样也可以通过类似的方式来完成delete操作,如下面的代码:
Transaction trans=session.beginTransaction();
String hql=”delete from User user where user.age=18”;
Query queryupdate=session.createQuery(hql);
int ret=queryupdate.executeUpdate();
trans.commit();
2. 分组与排序
A、Order by子句:
与SQL语句相似,HQL查询也可以通过order by子句对查询结果集进行排序,并且可以通过asc或者desc关键字指定排序方式,如下面的代码:
from User user order by user.name asc,user.age desc;
上面HQL查询语句,会以name属性进行升序排序,以age属性进行降序排序,而且与SQL语句一样,默认的排序方式为asc,即升序排序。
B、Group by子句与统计查询:
在HQL语句中同样支持使用group by子句分组查询,还支持group by子句结合聚集函数的分组统计查询,大部分标准的SQL聚集函数都可以在HQL语句中使用,比如:count(),sum(),max(),min(),avg()等。如下面的程序代码:
String hql=”select count(user),user.age from User user group by user.age having count(user)>10 ”;
List list=session.createQuery(hql).list();
C、优化统计查询:
假设我们现在有两张数据库表,分别是customer表和order表,它们的结构如下:
customer
ID varchar2(14)
age number(10)
name varchar2(20)
order
ID varchar2(14)
order_number number(10)
customer_ID varchar2(14)
现在有两条HQL查询语句,分别如下:
from Customer c inner join c.orders o group by c.age;(1)
select c.ID,c.name,c.age,o.ID,o.order_number,o.customer_ID
from Customer c inner join c.orders c group by c.age;(2)
这两条语句使用了HQL语句的内连接查询(我们将在HQL语句的连接查询部分专门讨论),现在我们可以看出这两条查询语句最后所返回的结果是一样的,但是它们其实是有明显区别的语句
(1)检索的结果会返回Customer与Order持久化对象,而且它们会被置于Hibernate的Session缓存之中,并且Session会负责它们在缓存中的唯一性以及与后台数据库数据的同步,只有事务提交后它们才会从缓存中被清除;而语句
(2)返回的是关系数据而并非是持久化对象,因此它们不会占用Hibernate的Session缓存,只要在检索之后应用程序不在访问它们,它们所占用的内存就有可能被JVM的垃圾回收器回收,而且Hibernate不会同步对它们的修改。
在我们的系统开发中,尤其是Mis系统,不可避免的要进行统计查询的开发,这类功能有两个特点:第一数据量大;第二一般情况下都是只读操作而不会涉及到对统计数据进行修改,那么如果采用第一种查询方式,必然会导致大量持久化对象位于Hibernate的Session缓存中,而且Hibernate的Session缓存还要负责它们与数据库数据的同步。而如果采用第二种查询方式,显然就会提高查询性能,因为不需要Hibernate的Session缓存的管理开销,而且只要应用程序不在使用这些数据,它们所占用的内存空间就会被回收释放。
因此在开发统计查询系统时,尽量使用通过select语句写出需要查询的属性的方式来返回关系数据,而避免使用第一种查询方式返回持久化对象(这种方式是在有修改需求时使用比较适合),这样可以提高运行效率并且减少内存消耗。㊣真正的高手并不是精通一切,而是精通在合适的场合使用合适的手段。
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