Hibernate学习笔记(四)

时间:2021-10-04 21:42:06

我是从b站视频上学习的hibernate框架,其中有很多和当前版本不符合之处,我在笔记中进行了修改
以下是b站视频地址:
https://www.bilibili.com/video/av14626440

 
Hibernate查询方式
1 对象导航查询
1)根据id来查询出某个客户,再查询这个客户里面的联系人
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2 oid查询
1)根据id查询某一条记录,返回对象(利用session里面的get方法)
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3 hql查询
1)Query对象,写hql语句
 
*查询所有 : from  实体类名称
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*条件查询:(支持别名)(注意:hibernate3.5版本后不支持'?'改为JPA规范 '?'+数字)
                “from  实体类名称 where 实体类属性名称 = ?0 and 实体类属性名称 = ?1”
                “from  实体类名称 as c  where c.实体类属性名称 = ?0 and  c.实体类属性名称 = ?1"
                             " from  实体类名称 where 实体类属性名称 like ?0"
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模糊查询:
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*排序查询:from 实体类名称 ORDER BY 实体类属性名称 ASC/DESC(升序/降序)
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*分页查询:
mysql中使用limit关键字进行分页,但是hql语句中并没有limit这个关键字,但是Query对象封装了两个方法来实现分页
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*投影查询:查询部分字段的记录
1)select 实体类属性1 ,实体类属性2 from 实体类名称
2)select后面不能加*号,不支持
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*聚集函数使用:
常用的聚集函数count,sum,avg,max,min
以count为例演示
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注意:得到的object不能直接转化成int类型,要先转换为long类型在转换为int类型
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4 qbc查询
1)cirtria对象(已过时)
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5 本地sql查询
1)SQLQuey对象,使用sql进行查询
 
 
 
*HQL多表查询
mysql里面的多表查询
1)内连接查询(内链接查询出来的是两张表的关联数据)
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2)左外连接(左外连接会显示左边表的所有数据和右边表的关联数据)
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3)右外连接(右外连接会显示左边表的关联数据和右边表的说所有数据)
 
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HQL实现多表查询
1)内连接
form Customer c inner join c.setLinkman
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返回的list里面每部分是数组形式
 
2)迫切内连接(使用fetch关键字)
迫切内连接和内连接底层实现是一样的
区别:使用内连接返回的list里面是数组,而迫切内连接返回的list里面是对象
form Customer c inner join  fetch  c.setLinkMan
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3)左外连接
from customer c left outer join c.setLinkMan
 
4)迫切左外连接
from customer c left outer join fetch c.setLinkMan
 
3)右外连接
from customer c right outer join c.setLinkMan
 
*hibernate 检索策略
 
.检索策略的概念
1 hibernate检索策略分为两类
   1)立即查询:根据id查询,调用get方法,一调用get方法就马上发送语句来查询数据库
   2)延迟查询:根据id查询,调用load方法,调用load方法不会马上发送语句查询数据库,只有得到对象里面的值的时候,才会去发送语句查询数据库
 
2 延迟查询分成两类
1)类级别的延迟:根据id查询返回实体类对象,调用load方法不会马上发送语句
2)关联级别的延迟:查询出某个客户,在查询这个客户的联系人,就是查询客户的所有联系人的的过程是否需要延迟,这个过程就是关联级别的延迟
 
 
.关联级别延迟操作
1 在映射文件中进行配置来实现
1)根据客户得到所有的联系人,在客户映射文件中配置
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2 在set属性中进行配置
     1)fetch: 一般默认值 select
     2)lazy:
        -true :  延迟(默认)
        -flase : 不延迟
        -extra :极其延迟
 
*hibernate 批量抓取
1 要查询所有客户,返回list集合,遍历list集合,得到每个客户,得到每个客户的所有联系人
        1)完成上面需求,会发送多条sql语句,造成效率低下
        2)hibernate提供了批量抓取的方式来提高效率
2 在客户的映射文件中进行set标签配置batch-size,值越大发送的语句越少,和你的数据量有关
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