Hibernate的HQL基础

HQL查询技巧
本文介绍了HQL查询语言的使用技巧,包括大小写敏感性、关联查询、子查询等高级特性,并详细解释了select子句、where子句的应用,以及字符串、日期等内置函数的用法。
a)大小写敏感问题:只对类和属性区分大小写。
b)关联:
(inner) join
left (outer) join
right (outer) join
full (outer) join

with
from Emp e join Dept d on e.deptId = d.id
with e.name is not null

fetch:把所关联的对象一同取出来
from Emp e join fetch e.dept
select e.dept from Emp e

from Emp e
where e.dept.company.group.address.city is not null

1) select子句:
select u.name, u.score from User u;
select new User(u.name, u.score) from User u;
select new List(u.name, u.score) from User u;
select new Map(u.name as uname, u.score as uscore) from User u;

2)命名参数
形式 —— “:paraname”
query.setParameter("paraname", "z");

3)where子句
a、比较运算:可以比较对象
from Emp e1, Emp e2
where e1.dept = e2.dept;
b)内置class属性
from Product p where p.class = Book;
相当于 from Book;

4)内置函数
a)字符串:
连接 ‘a’ || ‘b’
upper(s)、lower(s)
trim(s)
length(s)
substring(s, start, len)
b)日期函数:
取当前日期(时间):current_date(),current_time(),current_timestamp()
处理日期字段的:year(date_field),month(date_field),day(date_field) ,hour(),minute(),second()
from Order o
whrere year(o.createDate) = 2010
c)类型转换函数:
str(age) str(createDate)
cast(age as string)
cast('2011-01-05' as date)

'2011-01-05 12:10:23'
d)条件分支——“if else”
case category when 1 then 'Book'
when 2 then 'DVD'
else 'unknown'
end

case when money_val <= 20000 then 'deptManager'
when money_val >= 20000 and money_val <= 50000 then 'fz'
else 'topleader'
end

5)子查询(嵌套查询)
from Cat fatcat
where fatcat.weight >
(select avg(weight) from Cat);

6)注意:某些底层数据库不支持某些特殊的功能。
如 having中聚集函数(sum)在某些数据库 (如MySql)是不支持的。

from Emp e
group by e.age
having avg(e.age) < 60
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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