在Hibernate中直接操作JDBC接口 - 编程入门网

清单 3. 排序代码示例

private　ArrayList<A>　sortAByAmount(ArrayList<A>　all) { 　　for(int　i=0;i<all.size();i++) 　　{ 　　　　for(int　j=0;j<all.size ()-i-1;++j) 　　　　{ 　　　　　　if(all.get(j).compareTo(all.get(j+1))<=0) 　　　　　　{ 　　　　　　　　A　temp　=　all.get(j); 　　　　　　　　all.set (j,all.get(j+1)); 　　　　　　　　all.set(j+1,temp); 　　　　　　} 　　　　} 　　} 　　return　all; }

表面看来很方便，但是由于 Hibernate 是 面向对象的 O-R 映射机制，每一条 A 表记录的查询实际都关联有两条 B、C 表查询的 SQL 产生，我们 可以看到 Hibernate 的 SQL 日志中：

清单 4. Hibernate sql 日志示例

Hibernate:　select　a0_.ID　as　ID2_　from　A　a0_　where　a0_.ID=''1''　 Hibernate:　select　b0_.ID　as　ID2_,b0_.A_ID　as　A_ID2_　from　B　b0_　where　b0_.ID=?　 Hibernate:　select　c0_.ID　as　ID2_,c0_.A_ID　as　A_ID2_　from　C　c0_　where　 c0_.ID=?

由上述 Sql 日志可以看出，每一条 A 表记录的取出，都伴随以 A 表 ID 为查 询条件关联 B，C 表中 A_ID 外键字段的 2 条取子记录的 sql，这是由 A.hbm.xml 配置中 “lazy=false”决定的。

这种情况下，当 A 和 B、C 表中数据量越来越大时，A 表取 实体的操作开销将随着 sql 查询的增多而增大，并且在紧接着的排序过程中，即使采用业界最快的快速 排序算法，排序时间依然是随原始排序实体数量的线性关系（O(n lg n)），效率会线性下降，最终无法 满足客户的前台查询的效率要求。

此类情况下如直接采用 JDBC，则只需一条如下的 SQL 语句， 即可完成该功能：

清单 5. 直接 JDBC 操作 sql

select　 tab1.ID, tab1.sumCol+tab2.sumCol from　 ( select　a.ID, count(b.ID)　sumCol from　A　a　left　join　B　b　on　a.ID=b.ID GROUP　BY a.ID )tab1, ( select　a.ID, count(c.ID)　sumCol from　A　a　left　join　C　c　on　a.ID=c.ID GROUP　BY a.ID )tab2　 where　tab1.ID=tab2.ID order　by　 tab1.sumCol+tab2.sumCol　desc

在Hibernate中直接操作JDBC接口(5)

在以上 JDBC 方式下，即使 A、B、C 表的数据量持续增 长，仍然只有 1 条 SQL 的开销，不会出现 SQL 递增的情况，因此耗时是在可控制的区间内的。并且读 者可以注意到上述 SQL 将 3 表关联拆分成了 2 个子查询，这样避免了 3 表做笛卡尔积的数量和，进一 步提高了查询效率。由此可见，直接操作 JDBC，除 SQL 的开销可控外，还可以利用数据库层各种机制， 如上述查询语句中的 left join、子查询、索引…，灵活的调整 SQL 语句，以达到最佳的查询性 能。

由上可实例可看出，在多表关联、排序等复杂的查询情况下，Hibernate 框架由于其自身对 象封装的特殊性，不能像 JDBC 直接操作 SQL 那样很好的解决查询中高效性和灵活性方面的需求，且由 于其屏蔽了数据库的底层，开发人员看到的只是 Hibernate 提供的数据层 API，无法与灵活的使用 SQL 语句等数据库底层细节。因此，有必要在 Hibernate 框架中提供直接操作 JDBC 的接口。

在 Hibernate 框架中提供操作 JDBC 的接口的解决方案

Hibernate 的 session 机制

我们知 道 Hibernate 框架本身也是建立在 JDBC 之上的数据持久层实现，因此，要在框架本身提供操作 JDBC 的接口，需要切入其对 JDBC 封装的细节。

通过研究

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