六种方式实现hibernate查询,及IDE推荐

本文详细介绍了Hibernate的六种查询方法:HQL查询、对象化查询、动态分离查询、例子查询、SQL查询和命名查询,并提供示例代码。同时,推荐了NetBeans 6.5作为开发人员的高效IDE工具,支持多种编程语言和框架,如Java、PHP、Ruby等,具备自动化提示、XML文件操作智能化和轻量级内存占用等特点。




hibernate查询的6种方法。分别是HQL查询,对象化查询Criteria方法,动态查询DetachedCriteria,例子查询,sql查询,命名查询。
           如果单纯的使用hibernate查询数据库只需要懂其中的一项就可以完成想要实现的一般功能,但是
从一个点,让我们掌握6中方法,则提供了更多选择。每一种方法都有其适用的情况与前提。
HQL查询
HQL是hibernate自己的一套查询语言,于SQL语法不同,具有跨数据库的优点。示例代码:
static void query(String name){
  Session s=null;
  try{
   s=HibernateUtil.getSession();
   
   //from后面是对象,不是表名
   String hql="from Admin as admin where admin.aname=:name";//使用命名参数,推荐使用,易读。
   Query query=s.createQuery(hql);
   query.setString("name", name);
   
   List<Admin> list=query.list();
   
   for(Admin admin:list){
    System.out.println(admin.getAname());
   }
  }finally{
   if(s!=null)
   s.close();
  }
 }
复制代码
 
适用情况:常用方法,比较传统,类似jdbc。缺点:新的查询语言,适用面有限,仅适用于Hibernate框架。
对象化查询Criteria方法:
 
static void cri(String name,String password){
  Session s=null;
  try{
   s=HibernateUtil.getSession();
   
   Criteria c=s.createCriteria(Admin.class);
   c.add(Restrictions.eq("aname",name));//eq是等于,gt是大于,lt是小于,or是或
   c.add(Restrictions.eq("apassword", password));
   
   List<Admin> list=c.list();
   for(Admin admin:list){
    System.out.println(admin.getAname());
   }
  }finally{
   if(s!=null)
   s.close();
  }
 }


复制代码
 
适用情况:面向对象操作,革新了以前的数据库操作方式,易读。缺点:适用面较HQL有限。
动态分离查询DetachedCriteria
 
static List dc(DetachedCriteria dc) {


  Session s = HibernateUtil.getSession();
  Criteria c = dc.getExecutableCriteria(s);
  List rs = c.list();
  s.close();
  return rs;
 }
复制代码
 
 
DetachedCriteria dc = DetachedCriteria.forClass(User.class);
  int id = 1;
  if (id != 0)
   dc.add(Restrictions.eq("id", id));
  Date age = new Date();
  if (age != null)
   dc.add(Restrictions.le("birthday", age));
  List users = dc(dc);
  System.out.println("离线查询返回结果:" + users);


复制代码
 
适用情况:面向对象操作,分离业务与底层,不需要字段属性摄入到Dao实现层。  缺点:适用面较HQL有限。
例子查询
static List example(User user) {
  Session s = HibernateUtil.getSession();
  List<User> users = s.createCriteria(User.class).add(
    Example.create(user)).list();
  // List<User>
  // users2=s.createCriteria(User.class).add((Example.create(user)).ignoreCase())
  // .createCriteria("child").add((Example.create(user))).list();
  return users;
 }


复制代码
 
适用情况:面向对象操作。   缺点:适用面较HQL有限,不推荐。


sql查询
static List sql() {


  Session s = HibernateUtil.getSession();
  Query q = s.createSQLQuery("select * from user").addEntity(User.class);
  List<User> rs = q.list();
  s.close();
  return rs;
 }


复制代码
 
适用情况:不熟悉HQL的朋友,又不打算转数据库平台的朋友,万能方法   缺点:破坏跨平台,不易维护,不面向对象。
命名查询
 
static List namedQuery(int id) {
  Session s = HibernateUtil.getSession();
  Query q = s.getNamedQuery("getUserById");
  q.setInteger("id", id);
  return q.list();
 }
复制代码
 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">


<hibernate-mapping>
    <class name="com.sy.vo.User" table="user" catalog="news">
    
 


    </class>
    <!-- 命名查询:定义查询条件 -->
    <query name="getUserById">
     <![CDATA[from User where id=:id]]>
    </query>
    <!-- 命名查询中使用sql,不推荐使用,影响跨数据库
    <sql-query name="getUserById2">
     <![CDATA[select * from User where ]]>
    </sql-query> -->
</hibernate-mapping>


复制代码
 
适用情况:万能方法,有点像ibatis轻量级框架的操作,方便维护。  缺点:不面向对象。基于hql和sql,有一定缺陷。
 
**************精品软件推荐:NetBeans6.5 java和PHP开发人员的利器*****************
程序员杂志上robbin推荐了这个IDE,于是昨天下载了一个,个人感觉很好用。以下是我觉得比较好的地方:
NetBeans6.5(最新版)是一个免费的IDE工具,很利于推广。
基于JDK5和6,基于tomcat6,mysql5。
支持插件,有完美汉化的开发环境,利于新手使用。
目前支持J2SE,J2EE(JSF,EJB,Hibernate,Spring,JPA),J2ME,
PHP,Ruby,C/C++,Groovy,JavaFX,js......的开发。
C/C++需要自己添加配置,默认不支持编译。Ruby默认有内置解析器。
别的支持有待尝试。
具备自动提示,但是感知速度较慢,不够强。
xml配置文件操作智能化,方便开发。
内存占用少160MB左右,软件大小不到250MB。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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