hql的優化
『壹』 hql與sql哪個查詢速度快
你是想比較JDBC的SQL和Hibernate的HQL嗎？
HIBERNATE最後還是會把數據操作轉換成SQL語句通過JDBC發送給DB。
理論上來說，HIBERNATE還多了轉換為SQL的操作，會比直接寫SQL要多消耗資源。
但事實上HIBERNATE做了一些優化，使用緩存、連接池和臟數據檢查等技術來提高速度，而且全是對象化操作，不用感受寫大量SQL的痛苦，會比自己寫SQL要好很多（除非你是資料庫開發的高手，則例外）。
『貳』 急：Hibernate 的hql優缺點
Hibernate優點：（1）對象/關系資料庫映射(Basic O/R Mapping)它使用時只需要操縱對象，使開發更對象化，拋棄了資料庫中心的思想，完全的面向對象思想。（2）透明持久化(Persistent) 帶有持久化狀態的、具有業務功能的單線程對象，此對象生存期很短。這些對象可能是普通的javaBeans/POJO，這個對象沒有實現第三方框架或者介面，唯一特殊的是他們正與（僅僅一個）Session相關聯。一旦這個Session被關閉，這些對象就會脫離持久化狀態，這樣就可被應用程序的任何層自由使用。（例如，用作跟表示層打交道的數據傳輸對象。） （3）事務Transaction (org.Hibernate.Transaction)應用程序用來指定原子操作單元范圍的對象，它是單線程的，生命周期很短。它通過抽象將應用從底層具體的JDBC、JTA以及CORBA事務隔離開。某些情況下，一個Session之內可能包含多個Transaction對象。盡管是否使用該對象是可選的，但無論是使用底層的API還是使用Transaction對象，事務邊界的開啟與關閉是必不可少的。 （4）它沒有侵入性，即所謂的輕量級框架。 （5）移植性會很好。 （6）緩存機制。提供一級緩存和二級緩存。 （7）簡潔的HQL編程。2.Hibernate缺點：（1）Hibernate在批量數據處理的時候是有弱勢。（2）針對某一對象(單個對象)簡單的查\改\刪\增，不是批量修改、刪除，適合用Hibernate；而對於批量修改、刪除，不適合用Hibernate，這也是OR框架的弱點;要使用資料庫的特定優化機制的時候，不適合用Hibernate。以上便是我所熟悉的Hibernate的優缺點。
『叄』 高手幫我把這條HQL語句優化一下吧，在線等。。。。。。
from 表名 as t where pingJiFH <> (select tt.pingJiFH 表名 as tt where tt.時間欄位=去年)
不懂追問！！
『肆』 HQL代碼優化 JAVA
from SelectOP where 1=1 and where joinNames in(:xxx)
『伍』 HQL優化從哪幾個方面考慮
首先是 從程序條件，對語句的簡寫，就是不使用hql語句哦使用sql語句，要不使用存儲過城來查詢
『陸』 hibernate hql 語句中inner join三表查詢如何寫以及hibernate hql中的in子查詢如何優化
hibernate做這種查詢性能不到。 要記住hibernate自帶了一、二級緩存。而它還有封裝結果集成對專象。
所以，我屬推薦使用hibernate的sqlquery。或者最好直接用connection、result、statement
『柒』 hibernate如何優化大數據量操作
建議你直接用Jdbc好了，用batch，這樣是最快的。
『捌』 java項目，oracle百萬數據優化,hql語句優化
索引不能建在有空值的欄位上，分析具體日誌中的sql， 不知道hql中是否能加hint，/*first_rows(行數)*/，這樣能提升速度
『玖』 如何優化hibernate框架的使用
初用HIBERNATE的人也許都遇到過性能問題，實現同一功能，用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常，如果不及早調整，很可能影響整個項目的進度。
大體上，對於HIBERNATE性能調優的主要考慮點如下:
* 資料庫設計調整
*HQL優化
* API的正確使用(如根據不同的業務類型選用不同的集合及查詢API)
* 主配置參數(日誌，查詢緩存，fetch_size, batch_size等)
* 映射文件優化(ID生成策略，二級緩存，延遲載入，關聯優化)
* 一級緩存的管理
* 針對二級緩存，還有許多特有的策略
* 事務控制策略。
1、 資料庫設計
a) 降低關聯的復雜性
b) 盡量不使用聯合主鍵
c) ID的生成機制，不同的資料庫所提供的機制並不完全一樣
d) 適當的冗餘數據，不過分追求高範式
2、 HQL優化
HQL如果拋開它同HIBERNATE本身一些緩存機制的關聯，HQL的優化技巧同普通的SQL優化技巧一樣，可以很容易在網上找到一些經驗之談。
3、 主配置
a) 查詢緩存，同下面講的緩存不太一樣，它是針對HQL語句的緩存，即完全一樣的語句再次執行時可以利用緩存數據。但是，查詢緩存在一個交易系統(數據變更頻繁，查詢條件相同的機率並不大)中可能會起反作用:它會白白耗費大量的系統資源但卻難以派上用場。
b) fetch_size，同JDBC的相關參數作用類似，參數並不是越大越好，而應根據業務特徵去設置
c) batch_size同上。
d) 生產系統中，切記要關掉SQL語句列印。
4、 緩存
a) 資料庫級緩存:這級緩存是最高效和安全的，但不同的資料庫可管理的層次並不一樣，比如，在ORACLE中，可以在建表時指定將整個表置於緩存當中。
b) SESSION緩存:在一個HIBERNATE SESSION有效，這級緩存的可干預性不強，大多於HIBERNATE自動管理，但它提供清除緩存的方法，這在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同時增加十萬條記錄，按常規方式進行，很可能會發現OutofMemeroy的異常，這時可能需要手動清除這一級緩存:Session.evict以及Session.clear
c) 應用緩存:在一個SESSIONFACTORY中有效，因此也是優化的重中之重，因此，各類策略也考慮的較多，在將數據放入這一級緩存之前，需要考慮一些前提條件:
i. 數據不會被第三方修改(比如，是否有另一個應用也在修改這些數據?)
ii. 數據不會太大
iii. 數據不會頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)
iv. 數據會被頻繁查詢
v. 數據不是關鍵數據(如涉及錢，安全等方面的問題)。
緩存有幾種形式，可以在映射文件中配置:read-only(只讀，適用於很少變更的靜態數據/歷史數據)，nonstrict-read-write，read-write(比較普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的緩存產品較少)
d) 分布式緩存:同c)的配置一樣，只是緩存產品的選用不同，在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多，oscache, jboss cache，目前的大多數項目，對它們的用於集群的使用(特別是關鍵交易系統)都持保守態度。在集群環境中，只利用資料庫級的緩存是最安全的。
5、 延遲載入
a) 實體延遲載入:通過使用動態代理實現
b) 集合延遲載入:通過實現自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了這方面的支持
c) 屬性延遲載入:
6、 方法選用
a) 完成同樣一件事，HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式，但具體使用什麼方式，可能用性能/代碼都會有影響。顯示，一次返回十萬條記錄(List/Set/Bag/Map等)進行處理，很可能導致內存不夠的問題，而如果用基於游標(ScrollableResults)或Iterator的結果集，則不存在這樣的問題。
b) Session的load/get方法，前者會使用二級緩存，而後者則不使用。
c) Query和list/iterator，如果去仔細研究一下它們，你可能會發現很多有意思的情況，二者主要區別(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中對應find,iterator方法):
i. list只能利用查詢緩存(但在交易系統中查詢緩存作用不大)，無法利用二級緩存中的單個實體，但list查出的對象會寫入二級緩存，但它一般只生成較少的執行SQL語句，很多情況就是一條(無關聯)。
ii. iterator則可以利用二級緩存，對於一條查詢語句，它會先從資料庫中找出所有符合條件的記錄的ID，再通過ID去緩存找，對於緩存中沒有的記錄，再構造語句從資料庫中查出，因此很容易知道，如果緩存中沒有任何符合條件的記錄，使用iterator會產生N+1條SQL語句(N為符合條件的記錄數)
iii. 通過iterator，配合緩存管理API，在海量數據查詢中可以很好的解決內存問題，如:
while(it.hasNext()){
YouObject object = (YouObject)it.next();
session.evict(youObject);
sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());
}
如果用list方法，很可能就出OutofMemory錯誤了。
iv. 通過上面的說明，我想你應該知道如何去使用這兩個方法了。
7、 集合的選用
在HIBERNATE 3.1文檔的「19.5. Understanding Collection performance」中有詳細的說明。
8、 事務控制
事務方面對性能有影響的主要包括:事務方式的選用，事務隔離級別以及鎖的選用
a) 事務方式選用:如果不涉及多個事務管理器事務的話，不需要使用JTA，只有JDBC的事務控制就可以。
b) 事務隔離級別:參見標準的SQL事務隔離級別
c) 鎖的選用:悲觀鎖(一般由具體的事務管理器實現)，對於長事務效率低，但安全。樂觀鎖(一般在應用級別實現)，如在HIBERNATE中可以定義VERSION欄位，顯然，如果有多個應用操作數據，且這些應用不是用同一種樂觀鎖機制，則樂觀鎖會失效。因此，針對不同的數據應有不同的策略，同前面許多情況一樣，很多時候我們是在效率與安全/准確性上找一個平衡點，無論如何，優化都不是一個純技術的問題，你應該對你的應用和業務特徵有足夠的了解。
9、 批量操作
即使是使用JDBC，在進行大批數據更新時，BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差別。我們可以通過設置batch_size來讓其支持批量操作。
舉個例子，要批量刪除某表中的對象，如「delete Account」，打出來的語句，會發現HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再進行刪除，這主要是為了維護二級緩存，這樣效率肯定高不了，在後續的版本中增加了bulk delete/update，但這也無法解決緩存的維護問題。也就是說，由於有了二級緩存的維護問題，HIBERNATE的批量操作效率並不盡如人意!