HQL盡管容易使用，但是在一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作上功能有限。特別是在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的報(bào)表統(tǒng)計(jì)與計(jì)算，以及多表連接查詢上往往無能為力，這時可以使用SQL（Native SQL）實(shí)現(xiàn)HQL無法完成的任務(wù)。

1、使用SQL查詢

使用SQL查詢可以通過兩種方式來實(shí)現(xiàn)：

（1）、利用Hibernate提供的SQLQuery對象執(zhí)行。即可以通過Session對象的createSQLQuery()方法獲取。如：

String sql = "select * from product limit 0,10"; SQLQuery query = session.createSQLQuery(sql); List<Object[]> = query.list(); 注意：查詢結(jié)果返回的是一個Object的數(shù)組。
（2）、利用ResultMetaData對象來實(shí)現(xiàn)執(zhí)行SQL語句，但是如果過多地使用這種方法就會對系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響，它將降低運(yùn)行效率。通過addScalar()方法設(shè)置返回?cái)?shù)據(jù)的類型可以減少ResultSetMetaData對象的使用而提高運(yùn)行效率。如：

String sql = "select * from product limit 0,10"; SQLQuery sqlQuery = session.CreateSQLQuery(); sqlQuery.addScalar("id",Hibernate.INTEGER); sqlQuery.addScalar("name",Hibernate.STRING); sqlQuery.addScalar("addre",Hibernate.STRING); sqlQuery.addScalar("des",Hibernate.STRING); List<Object[]> list = sqlQuery.list();
2、返回SQL查詢的持久對象
獲取SQL查詢的持久對象有三種方式實(shí)現(xiàn)：
方式1：Hibernate不僅能把查詢到的記錄封裝為包含多個Object數(shù)組的List對象返回，還可以把每一條查詢到的記錄封裝成持久對象后返回包含這些對象的List對象。如：

String sql = "select * from product limit 0,10"; SQLQuery sqlQuery = session.CreateSQLQuery(); sqlQuery.addEntity(Product .class); List<Product> list = sqlQuery.list();
方式2：使用大括號指定查詢的字段，然后通過SQLQuery對象對象的addEntity()方法關(guān)聯(lián)SQL中的別名和持久化類確定要返回的List對象中的每個元素類型。如：

String sql = "select{p.*} from Product p,Category c where p.category_id=c.id"; SQLQuery sqlQuery = session.CreateSQLQuery(); sqlQuery.addEntity("p",Product.class); List<Product> list = sqlQuery.list(); 方式3：同時使用SQLQuery對象的addScalar()方法和Transformers對象的aliasToBean()方法關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫的表與持久化類確定返回記錄的各個字段與持久化類屬性的對象對應(yīng)關(guān)系。如：
String sql = "select p.id,p.name from product p,Category c where p.category_id = c.id"; SQLQuery sqlQuery = session.createSQLQuery(sql); sqlQuery.addScalar("id",Hibernate.INTEGER) .addScalar("name",Hibernate.STRING); sqlQuery.setResultTransformer(Transformers.aliasToBean(Product.class)); List<Product> list = sqlQuery.list();

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hibernate使用原生SQL适应复杂数据查询的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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