关于hibernate使用源生sql操作数据库

首先配置连接数据库的xml。

然后在类里:

             //先得到session

             Session session=sessionFactory.openSession();
    
    //开启事务
    session.beginTransaction();
    
 List<User> userList=session.createSQLQuery("select id,create_time,age,name from t_user where name=?").addEntity(User.class).setParameter(0, "1蛋糕2").list();
    
    System.out.println(JSON.toJSON(userList));
//     session.saveOrUpdate(entity);//处于持久化状态
    session.getTransaction().commit();
    session.close();//游离状态
    sessionFactory.close();

### SQL Server 数据库查询性能优化 #### 卡顿原因分析 当面对SQL Server数据库读取数据时出现的卡顿问题,可能的原因主要包括三个方面: - **数据总量过大**:如果表中的记录数过多,例如超过百万级别的数据量[^4],这会显著增加每次查询所需处理的数据量,从而影响响应速度。 - **高负载情况下的资竞争**:在并发访问较高的情况下,多个进程或线程可能会争夺CPU、内存等有限硬件资,造成执行效率下降。此外,不当配置MySQL参数也可能引发此类现象[^2]。 - **低效索引设计与缺失适当索引**:缺乏有效的索引支持或是现有索引未能覆盖常用查询条件,则可能导致全表扫描的发,极大地拖慢检索过程的速度。对于`GROUP BY`这类聚合操作而言尤为明显,因为它们通常涉及大量行之间的比较计算。 #### 解决方案建议 针对上述提到的各种潜在因素,可考虑实施以下几种策略来进行针对性改进: ##### 减少参与运算的数据集规模 通过合理规划业务逻辑以及应用层面的数据预处理手段,尽可能缩小实际进入数据库层待处理的信息范围;比如利用分区技术将历史存档分离出去单独管理,只保留近期活跃部分供日常事务调用[^1]。 ##### 利用缓存机制换取更快反馈 引入中间件产品如Redis作为高速缓存服务器,在前端应用程序和服务端之间架设一层临时存储区域,用来保存那些经常被请求却变化不频繁的结果集片段,以此减轻关系型数据库的压力并加速相应时间。 ##### 调整物理架构选型匹配应用场景需求 评估当前使用的磁盘阵列级别(RAID)、网络带宽状况等因素是否满足预期吞吐率的要求;必要时升级至更高级别的SAN/NAS设备或者云服务商提供的托管实例规格,确保I/O子系统的稳定性和高效能表现。 ##### 完善索引体系结构提升命中概率 仔细审查现有的索引定义,确认其能够充分支撑起最常被执行的关键路径上的WHERE子句过滤表达式及JOIN关联字段组合;同时注意定期维护统计信息以帮助CBO(cost-based optimizer)做出最优计划决策。 ```sql -- 创建复合索引来改善特定查询模式的表现 CREATE INDEX idx_order_customer_date ON orders (customer_id, order_date); ``` ##### 重构复杂查询降低解析难度 简化原始SQL脚本里的语法构造,消除冗余连接和不必要的子查询嵌套层次;采用CTE(Common Table Expressions)方式重写某些难以理解又容易出错的部分,使得整个语义更加清晰直观易于调试[^3]。 ```sql WITH cte AS ( SELECT customer_id, SUM(order_amount) as total_spent FROM orders GROUP BY customer_id ) SELECT * FROM cte WHERE total_spent > 1000; ```
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