


Mengakses Pertanyaan SQL Dihasilkan API Kriteria Hibernate
API Kriteria Hibernate menawarkan cara yang fleksibel untuk membina pertanyaan pangkalan data yang rumit. Walau bagaimanapun, ia tidak secara langsung mendedahkan SQL yang dihasilkan. Ini boleh menjadi masalah apabila anda perlu memeriksa atau melaraskan SQL sebelum pelaksanaan. Panduan ini menggariskan kaedah untuk mendapatkan semula SQL yang mendasari.
Kaedah 1: Memanfaatkan CriteriaImpl dan CriteriaQueryTranslator
Pendekatan ini melibatkan mengakses objek CriteriaImpl
dalaman. Dengan menghantar contoh Criteria
anda kepada CriteriaImpl
, anda mendapat akses kepada SessionImplementor
dan SessionFactoryImplementor
. Ini kemudiannya digunakan untuk mencipta CriteriaQueryTranslator
untuk menjana SQL.
CriteriaImpl criteriaImpl = (CriteriaImpl) criteria; SessionImplementor session = criteriaImpl.getSession(); SessionFactoryImplementor factory = session.getFactory(); CriteriaQueryTranslator translator = new CriteriaQueryTranslator(factory, criteriaImpl, criteriaImpl.getEntityOrClassName(), CriteriaQueryTranslator.ROOT_SQL_ALIAS); //Further processing of translator object to get SQL
Kaedah 2: Menggunakan CriteriaJoinWalker dan SQLString
Sebagai alternatif, kelas CriteriaJoinWalker
menyediakan laluan terus ke rentetan SQL.
String[] implementors = factory.getImplementors(criteriaImpl.getEntityOrClassName()); CriteriaJoinWalker walker = new CriteriaJoinWalker((OuterJoinLoadable) factory.getEntityPersister(implementors[0]), translator, factory, criteriaImpl, criteriaImpl.getEntityOrClassName(), session.getLoadQueryInfluencers()); String sql = walker.getSQLString();
Kedua-dua kaedah membolehkan anda mengekstrak SQL yang dijana oleh API Kriteria Hibernate. Ini berharga untuk tugas seperti membina pertanyaan yang lebih kompleks atau membandingkan struktur skema pangkalan data. Ingat bahawa teknik ini memerlukan kelas Hibernate dalaman dan mungkin tertakluk kepada perubahan merentas versi Hibernate. Sentiasa menguji dengan teliti.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengeluarkan Pertanyaan SQL Dijana daripada API Kriteria Hibernate?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
