HQL语句(01)

本文介绍如何通过使用indexParameter和namedParameter来优化HQL查询语句,以提高执行效率。直接在HQL语句中拼接参数值会导致每次查询都需要重新编译语句,而使用?或:field占位符并结合参数集合的方式则可以利用缓存,减少编译开销。
直接将参数值拼在HQL语句中,无法有效使用缓存,语句每次都需单独编译,使用indexParameter或namedParameter较好,"?"或":field"并使用数组或Map将参数值设置,可提高效率。

如:
String hql = "From User where id=" + user.getId();

改为:
String hql = "From User where id=?";
String hql = "From User where id=:id";
此后可以使用:
indexParameter.add(id)(位置必须匹配正确)
namedParameters.put(key, value)(无需考虑位置问题,较为方便)

in :collections
这种情况下必须使用namedParameter,设值可以是Collection或Array

like :name
"%%"在MySql下可以匹配空值查询到所有,在Oracle下则不行,如Hql语句要适用于多种数据库(如MySql、Oracle、SqlServer等),在设值时需要使用工具类对值进行处理:
namedParameters.put("name", "%" + SqlUtils(name) + "%")

配合查询时,则:
find(hql, namedParameters, indexParameters)
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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