Hibernate分页查询原理解读

Hibernate分页查询原理解读

作者：robbin (MSN:robbin_fan AT hotmail DOT com)

 

Hibernate 可以实现分页查询，例如：

从第2万条开始取出100条记录

Query q = session.createQuery("from Cat as c");q.setFirstResult(20000);q.setMaxResults(100);List l = q.list();

那么Hibernate底层如何实现分页的呢？实际上Hibernate的查询定义在net.sf.hibernate.loader.Loader这个类里面，仔细阅读该类代码，就可以把问题彻底搞清楚。

Hibernate2.0.3的Loader源代码第480行以下：

if (useLimit) sql = dialect.getLimitString(sql);        PreparedStatement st = session.getBatcher().prepareQueryStatement(sql, scrollable);

如果相应的数据库定义了限定查询记录的sql语句，那么直接使用特定数据库的sql语句。

然后来看net.sf.hibernate.dialect.MySQLDialect:

public boolean supportsLimit() {  return true;}public String getLimitString(String sql) {  StringBuffer pagingSelect = new StringBuffer(100);  pagingSelect.append(sql);  pagingSelect.append(" limit ?, ?");  return pagingSelect.toString();}

这是MySQL的专用分页语句，再来看net.sf.hibernate.dialect.Oracle9Dialect:

public boolean supportsLimit() {  return true;}public String getLimitString(String sql) {  StringBuffer pagingSelect = new StringBuffer(100);  pagingSelect.append("select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( ");  pagingSelect.append(sql);  pagingSelect.append(" ) row_ where rownum <= ?) where rownum_ > ?");  return pagingSelect.toString();}

Oracle采用嵌套3层的查询语句结合rownum来实现分页，这在Oracle上是最快的方式，如果只是一层或者两层的查询语句的rownum不能支持order by。

除此之外，Interbase，PostgreSQL，HSQL也支持分页的sql语句，在相应的Dialect里面，大家自行参考。

如果数据库不支持分页的SQL语句，那么根据在配置文件里面

#hibernate.jdbc.use_scrollable_resultset true

默认是true，如果你不指定为false，那么Hibernate会使用JDBC2.0的scrollable result来实现分页，看Loader第430行以下：

if ( session.getFactory().useScrollableResultSets() ) {  // we can go straight to the first required row  rs.absolute(firstRow);}else {  // we need to step through the rows one row at a time (slow)  for ( int m=0; m<firstRow; m++ ) rs.next();}

如果支持scrollable result，使用ResultSet的absolute方法直接移到查询起点，如果不支持的话，使用循环语句，rs.next一点点的移过去。

可见使用Hibernate，在进行查询分页的操作上，是具有非常大的灵活性，Hibernate会首先尝试用特定数据库的分页sql，如果没用，再尝试Scrollable，如果不行，最后采用rset.next()移动的办法。

在查询分页代码中使用Hibernate的一大好处是，既兼顾了查询分页的性能，同时又保证了代码在不同的数据库之间的可移植性。