Hibernate之自学hql

HQL查询:提供了面向对象的封装。

1.实体查询

String hql="from User user";

List list=session.CreatQuery(hql).list();

解释:查询出User对象所对应的所有数据   如果User存在子类数据 list也会查询出来


2.属性查询

List list=session.CreatQuery("  select user.id from User user   ").list();

解释:list里面是user id 的属性组成的集合。


3.分组与排序

A order by 

B group by

和sql语句一样的用法


4 参数绑定

hibernate提供了对动态查询参数绑定丰富的支持 一共有四种参数绑定方式 

A  按照参数名称绑定  在HQL语句中定义参数要以:开头

Query query=session.createQuery(  "   from User user where user.name=:name   " );

query.setString("name",name);


B 按照参数位置绑定

Query query=session.createQuery(" from User user where user.name=? ");

query.setString(0,name);


C.setParameter();

String hql=" from User user where user.name=:name ";

Query query=session.createQuery(hql);

query.setParameter( "name",name,Hibernate.STRING   );

setParameter()包含三个参数  分别是 命名参数名称   命名参数实际的值   命名参数映射类型  (映射类型是否写 分情况而论)


D.  setProperties方法。

Customer customer=new Customer();
customer.setName(“pansl”);
customer.setAge(80);
Query query=session.createQuery(“from Customer c where c.name=:name and c.age=:age ”);
query.setProperties(customer);

简单点说:就是设置实体对象某些指定的值,然后放到HQL语句中去查询














内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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