Пример собственного SQL-запроса Hibernate
Добро пожаловать в руководство по использованию Hibernate Native SQL Query. Мы рассмотрели критерии Hibernate в предыдущих статьях, сегодня мы рассмотрим Hibernate Native SQL-запрос с примерами.
Спящий SQL-запрос
Пример Hibernate Native SQL
Для Hibernate Native SQL Query мы используем Session.createSQLQuery(String query), чтобы создать объект SQLQuery и выполнить его. Например, если вы хотите прочитать все записи из таблицы сотрудников, мы можем сделать это с помощью кода ниже.
// Prep work
SessionFactory sessionFactory = HibernateUtil.getSessionFactory();
Session session = sessionFactory.getCurrentSession();
// Get All Employees
Transaction tx = session.beginTransaction();
SQLQuery query = session.createSQLQuery("select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee");
List<Object[]> rows = query.list();
for(Object[] row : rows){
Employee emp = new Employee();
emp.setId(Long.parseLong(row[0].toString()));
emp.setName(row[1].toString());
emp.setSalary(Double.parseDouble(row[2].toString()));
System.out.println(emp);
}
Когда мы выполняем приведенный выше код для имеющейся у нас настройки данных, он выводит следующий результат.
Hibernate: select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee
Id= 1, Name= Pankaj, Salary= 100.0, {Address= null}
Id= 2, Name= David, Salary= 200.0, {Address= null}
Id= 3, Name= Lisa, Salary= 300.0, {Address= null}
Id= 4, Name= Jack, Salary= 400.0, {Address= null}
Обратите внимание, что метод list() возвращает массив списка объектов, нам нужно явно разобрать их на double, long и т. д. Наши классы Employee и Address имеют следующий метод toString() реализации.
@Override
public String toString() {
return "Id= " + id + ", Name= " + name + ", Salary= " + salary
+ ", {Address= " + address + "}";
}
@Override
public String toString() {
return "AddressLine1= " + addressLine1 + ", City=" + city
+ ", Zipcode=" + zipcode;
}
Обратите внимание, что наш запрос не возвращает данные адреса, тогда как если мы используем HQL-запрос from Employee, он также возвращает данные связанной таблицы.
Спящий SQL-запрос addScalar
Hibernate использует ResultSetMetadata для определения типа столбцов, возвращаемых запросом, с точки зрения производительности мы можем использовать метод addScalar() для определения типа данных столбца. Однако мы все равно получим данные в виде массива объектов.
//Get All Employees - addScalar example
query = session.createSQLQuery("select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee")
.addScalar("emp_id", new LongType())
.addScalar("emp_name", new StringType())
.addScalar("emp_salary", new DoubleType());
rows = query.list();
for(Object[] row : rows){
Employee emp = new Employee();
emp.setId(Long.parseLong(row[0].toString()));
emp.setName(row[1].toString());
emp.setSalary(Double.parseDouble(row[2].toString()));
System.out.println(emp);
}
Сгенерированный вывод будет таким же, однако мы увидим небольшое улучшение производительности, когда данные огромны.
Hibernate Native SQL Multiple Tables
Если мы хотим получить данные как из таблиц Employee, так и из Address, мы можем просто написать для этого SQL-запрос и проанализировать набор результатов.
query = session.createSQLQuery("select e.emp_id, emp_name, emp_salary,address_line1, city,
zipcode from Employee e, Address a where a.emp_id=e.emp_id");
rows = query.list();
for(Object[] row : rows){
Employee emp = new Employee();
emp.setId(Long.parseLong(row[0].toString()));
emp.setName(row[1].toString());
emp.setSalary(Double.parseDouble(row[2].toString()));
Address address = new Address();
address.setAddressLine1(row[3].toString());
address.setCity(row[4].toString());
address.setZipcode(row[5].toString());
emp.setAddress(address);
System.out.println(emp);
}
Для приведенного выше кода результат будет таким, как показано ниже.
Hibernate: select e.emp_id, emp_name, emp_salary,address_line1, city, zipcode from Employee e, Address a where a.emp_id=e.emp_id
Id= 1, Name= Pankaj, Salary= 100.0, {Address= AddressLine1= Albany Dr, City=San Jose, Zipcode=95129}
Id= 2, Name= David, Salary= 200.0, {Address= AddressLine1= Arques Ave, City=Santa Clara, Zipcode=95051}
Id= 3, Name= Lisa, Salary= 300.0, {Address= AddressLine1= BTM 1st Stage, City=Bangalore, Zipcode=560100}
Id= 4, Name= Jack, Salary= 400.0, {Address= AddressLine1= City Centre, City=New Delhi, Zipcode=100100}
Hibernate Native SQL Entity и Join
Мы также можем использовать методы addEntity() и addJoin() для извлечения данных из связанной таблицы с помощью объединения таблиц. Например, приведенные выше данные также можно получить, как показано ниже.
//Join example with addEntity and addJoin
query = session.createSQLQuery("select {e.*}, {a.*} from Employee e join Address a ON e.emp_id=a.emp_id")
.addEntity("e",Employee.class)
.addJoin("a","e.address");
rows = query.list();
for (Object[] row : rows) {
for(Object obj : row) {
System.out.print(obj + "::");
}
System.out.println("\n");
}
//Above join returns both Employee and Address Objects in the array
for (Object[] row : rows) {
Employee e = (Employee) row[0];
System.out.println("Employee Info::"+e);
Address a = (Address) row[1];
System.out.println("Address Info::"+a);
}
{[aliasname].*} используется для возврата всех свойств объекта. Когда мы используем addEntity() и addJoin() с запросами соединения, как указано выше, возвращаются оба объекта, как показано выше. Вывод, созданный приведенным выше кодом, подобен приведенному ниже.
Hibernate: select e.emp_id as emp_id1_1_0_, e.emp_name as emp_name2_1_0_, e.emp_salary as emp_sala3_1_0_, a.emp_id as emp_id1_0_1_, a.address_line1 as address_2_0_1_, a.city as city3_0_1_, a.zipcode as zipcode4_0_1_ from Employee e join Address a ON e.emp_id=a.emp_id
Id= 1, Name= Pankaj, Salary= 100.0, {Address= AddressLine1= Albany Dr, City=San Jose, Zipcode=95129}::AddressLine1= Albany Dr, City=San Jose, Zipcode=95129::
Id= 2, Name= David, Salary= 200.0, {Address= AddressLine1= Arques Ave, City=Santa Clara, Zipcode=95051}::AddressLine1= Arques Ave, City=Santa Clara, Zipcode=95051::
Id= 3, Name= Lisa, Salary= 300.0, {Address= AddressLine1= BTM 1st Stage, City=Bangalore, Zipcode=560100}::AddressLine1= BTM 1st Stage, City=Bangalore, Zipcode=560100::
Id= 4, Name= Jack, Salary= 400.0, {Address= AddressLine1= City Centre, City=New Delhi, Zipcode=100100}::AddressLine1= City Centre, City=New Delhi, Zipcode=100100::
Employee Info::Id= 1, Name= Pankaj, Salary= 100.0, {Address= AddressLine1= Albany Dr, City=San Jose, Zipcode=95129}
Address Info::AddressLine1= Albany Dr, City=San Jose, Zipcode=95129
Employee Info::Id= 2, Name= David, Salary= 200.0, {Address= AddressLine1= Arques Ave, City=Santa Clara, Zipcode=95051}
Address Info::AddressLine1= Arques Ave, City=Santa Clara, Zipcode=95051
Employee Info::Id= 3, Name= Lisa, Salary= 300.0, {Address= AddressLine1= BTM 1st Stage, City=Bangalore, Zipcode=560100}
Address Info::AddressLine1= BTM 1st Stage, City=Bangalore, Zipcode=560100
Employee Info::Id= 4, Name= Jack, Salary= 400.0, {Address= AddressLine1= City Centre, City=New Delhi, Zipcode=100100}
Address Info::AddressLine1= City Centre, City=New Delhi, Zipcode=100100
Вы можете запустить оба запроса в клиенте mysql и заметить, что результат будет одинаковым.
mysql> select e.emp_id as emp_id1_1_0_, e.emp_name as emp_name2_1_0_, e.emp_salary as emp_sala3_1_0_, a.emp_id as emp_id1_0_1_, a.address_line1 as address_2_0_1_, a.city as city3_0_1_, a.zipcode as zipcode4_0_1_ from Employee e join Address a ON e.emp_id=a.emp_id;
+--------------+----------------+----------------+--------------+----------------+-------------+---------------+
| emp_id1_1_0_ | emp_name2_1_0_ | emp_sala3_1_0_ | emp_id1_0_1_ | address_2_0_1_ | city3_0_1_ | zipcode4_0_1_ |
+--------------+----------------+----------------+--------------+----------------+-------------+---------------+
| 1 | Pankaj | 100 | 1 | Albany Dr | San Jose | 95129 |
| 2 | David | 200 | 2 | Arques Ave | Santa Clara | 95051 |
| 3 | Lisa | 300 | 3 | BTM 1st Stage | Bangalore | 560100 |
| 4 | Jack | 400 | 4 | City Centre | New Delhi | 100100 |
+--------------+----------------+----------------+--------------+----------------+-------------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> select e.emp_id, emp_name, emp_salary,address_line1, city, zipcode from Employee e, Address a where a.emp_id=e.emp_id;
+--------+----------+------------+---------------+-------------+---------+
| emp_id | emp_name | emp_salary | address_line1 | city | zipcode |
+--------+----------+------------+---------------+-------------+---------+
| 1 | Pankaj | 100 | Albany Dr | San Jose | 95129 |
| 2 | David | 200 | Arques Ave | Santa Clara | 95051 |
| 3 | Lisa | 300 | BTM 1st Stage | Bangalore | 560100 |
| 4 | Jack | 400 | City Centre | New Delhi | 100100 |
+--------+----------+------------+---------------+-------------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql>
Hibernate Native SQL Query с параметрами
Мы также можем передавать параметры SQL-запросам Hibernate, как JDBC PreparedStatement. Параметры могут быть установлены с использованием имени, а также индекса, как показано в примере ниже.
query = session
.createSQLQuery("select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee where emp_id = ?");
List<Object[]> empData = query.setLong(0, 1L).list();
for (Object[] row : empData) {
Employee emp = new Employee();
emp.setId(Long.parseLong(row[0].toString()));
emp.setName(row[1].toString());
emp.setSalary(Double.parseDouble(row[2].toString()));
System.out.println(emp);
}
query = session
.createSQLQuery("select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee where emp_id = :id");
empData = query.setLong("id", 2L).list();
for (Object[] row : empData) {
Employee emp = new Employee();
emp.setId(Long.parseLong(row[0].toString()));
emp.setName(row[1].toString());
emp.setSalary(Double.parseDouble(row[2].toString()));
System.out.println(emp);
}
Вывод, созданный приведенным выше кодом, будет:
Hibernate: select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee where emp_id = ?
Id= 1, Name= Pankaj, Salary= 100.0, {Address= null}
Hibernate: select emp_id, emp_name, emp_salary from Employee where emp_id = ?
Id= 2, Name= David, Salary= 200.0, {Address= null}
Это все, что касается краткого введения в Hibernate SQL Query, вам следует избегать его использования, если вы не хотите выполнять какие-либо конкретные запросы к базе данных.