JPA支持两种表达查询的方法来检索实体和来自数据库的其他持久化数据：查询语句（Java Persistence Query Language，JPQL）和条件API（criteria API）。JPQL是独立于数据库的查询语句，其用于操作逻辑上的实体模型而非物理的数据模型。条件API是根据实体模型构建查询条件 1.Java持久化查询语句入门 1.这个查询语句类似于SQL。但它与真正的SQL的区别是，它不是从一个表中进行选择查询，而是指定来自应用程序域模型的实体。 2.查询select子句也只是列出了查询
来源：https://mnt.io/2018/09/11/from-rust-to-beyond-the-c-galaxy/
基于首次在EJB2.0中引入的EJB查询语言(EJB QL),Java持久化查询语言(JPQL)是一种可移植的查询语言，旨在以面向对象表达式语言的表达式，将SQL语法和简单查询语义绑定在一起·使用这种语言编写的查询是可移植的，可以被编译成所有主流数据库服务器上的SQL。
上篇我们利「用有限状态机」成功实现了「词法分析」，本篇将进入到「语法分析」及后续部分。
HQL（JPQL）在执行查询时提供了一个”fetch all properties“选项，乍一看该关键字就不难猜到它的作用就是用于”立即抓取“延迟加载的属性。但如果你试一下这个fetch all properties，你就会发现：这个选项并不如你所想。
Persistence 对象主要作用是用于获取 EntityManagerFactory 对象的 。通过调用该类的 createEntityManagerFactory 静态方法，根据配置文件中持久化单元名称创建 EntityManagerFactory。
上篇我们讲到 Validator 会将由 Parser 生成的抽象语法树（AST）转化为执行计划，这次，我们来讲下执行计划是如何生成的。
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
假如学过hibernate在jpa会发现非常的简单，因为是同一个人写的，jpa是第三方orm框架的一种规范，hibernate作为jpa 的一个子集
在之前的博客里，笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面，笔者就以一个简单的Promql为例，讲述下Prometheus查询的过程。
导语 | 本文将结合笔者的项目经验，介绍如何在C#中用一种逐层处理的方式完成前文中提到的反射注册信息的自动生成的，希望为更多感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 在前一篇中:《C++反射：全方位解读Lura库的前世今生！》我们介绍了如何利用c++反射的基础设施来实现一个lua中间层。其中也有一些注册代码的示例。 当项目比较简单的时候，手动编写相关的反射注册代码不会占用太多的时间。但当项目达到一定规模，手动编写并维护这些注册代码费时费力，相关接口改个名可能会涉及到多处关联注册代码的修改，这肯定是我们所不能接受的
在前一篇 <<C++反射 - 基于反射的Lua中间层实现>> 中, 我们介绍了如何利用c++反射的基础设施来实现一个lua中间层. 其中也有一些注册代码的示例. 当项目比较简单的时候, 手动编写相关的反射注册代码不会占用太多的时间. 但当项目达到一定规模, 手动编写并维护这些注册代码费时费力, 相关接口改个名可能会涉及到多处关联注册代码的修改, 这肯定是我们所不能接受的. 所以大部分项目在使用反射, 或者类反射的脚本中间层生成的过程中, 都会开发一些自动生成工具来减少重复性的工作, 笔者所经历的项目也是如此. 得益于llvm的流行, 我们大部分相关工具都是以libclang解析源代码头文件生成AST作为基础的. 本文将结合笔者的项目经验, 介绍如何在C#中用一种逐层处理的方式完成前文中提到的反射注册信息的自动生成的.
有很多读者留言希望松哥能好好聊聊 Spring Data Jpa!其实这个话题松哥以前零零散散的介绍过，在我的书里也有介绍过，但是在公众号中还没和大伙聊过，因此本文就和大家来仔细聊聊 Spring Data 和 Jpa!
有很多读者留言希望松哥能好好聊聊 Spring Data Jpa! 其实这个话题松哥以前零零散散的介绍过，在我的书里也有介绍过，但是在公众号中还没和大伙聊过，因此本文就和大家来仔细聊聊 Spring Data 和 Jpa!
Java Persistence API（JPA）和Hibernate是两个常用的持久化框架，它们都提供了一种强大的查询语言——JPQL（Java Persistence Query Language）。在大型应用中，高效的查询是保证性能的关键。本文将探讨JPA与Hibernate在JPQL查询优化方面的区别，并结合一个实际项目中的应用场景，介绍如何优化JPQL查询以提升性能。
使用Spring Data JPA提供的查询方法已经可以解决大部分的应用场景，但是对于某些业务来说，我们还需要灵活的构造查询条件，这时就可以使用@Query注解，结合JPQL的语句方式完成查询
什么是“持久化” 持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中，当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等等。
在编译过程中，第三步语义分析(Semantic Analysis)：验证语法是否正确，然后将所有节点组成抽象语法树 AST 。
在前面的文章中，笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器，报警计算功能是必不可少的。自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。在本篇文章里，笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的。
3.在applicationContext.xml配置文件中注入jdbcTemplate及数据源的配置
Spring JPA 查询创建 这是JPA内容的核心部分，可以收藏用作参阅文档。 1. 查询转化和关键字 例：一个JPA查询的转化 public interface UserRepository extends Repository<User, Long> { List<User> findByEmailAddressAndLastname(String emailAddress, String lastname); } 我们使用JPA 标准API创建一个查询，但从本质上讲，这将转换为以下查询:sel
下面是 JDBC 在 Java 应用和数据库之间的位置，充当着一个中间者，供 Java 应用程序访问所有类别的数据库，建立一个标准
在继承JpaRepository，和JpaRepository接口后,我们就可以使用接口中定义的方法进行查询
Spring Data JPA 是 Spring 基于 ORM 框架、JPA 规范的基础上封装的一套 JPA 应用框架，可使开发者用极简的代码即可实现对数据库的访问和操作。它提供了包括增删改查等在内的常用功能，且易于扩展！学习并使用 Spring Data JPA 可以极大提高开发效率！Spring Data JPA 让我们解脱了 DAO 层的操作，基本上所有 CRUD 都可以依赖于它来实现，在实际的工作工程中，推荐使用 Spring Data JPA + ORM(如：hibernate) 完成操作，这样在切换不同的 ORM 框架时提供了极大的方便，同时也使数据库层操作更加简单，方便解耦
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。 Hibernate和Mybatis是使用最多的两个主流框架，而JOOQ、Ebean等小众框架则知道的人不多，但也有很多独特的优点；而JPA则是一组Java持久层Api的规范，Spring Data JPA是JPA Repository的实现，本来和Hibernate、Mybatis、JOOQ之类的框架不在同一个层次上，但引入Spring Data JPA之类框架之后，我们会直接使用JPA的API查询更新数据库，就像我们使用Mybatis一样，所以这里也把JPA和其他框架放在一起进行比较。 同样，JDBC和其他框架也在同一层次，位于所有持久框架的底层，但我们有时候也会直接在项目中使用JDBC，而Spring JDBC Template部分消除了使用JDBC的繁琐细节，降低了使用成本，使得我们更加愿意在项目中直接使用JDBC。
一、SpringData入门 在上次学SpringBoot的时候，那时候的教程就已经涉及到了一点SpringData JPA的知识了。当时还是第一次见，觉得也没什么大不了，就是封装了Hibernate的API而已。 然后在慕课网上又看到了SpringData的教程了。于是就进去学习了一番。 教程地址：https://www.imooc.com/learn/821 源码下载地址:https://img.mukewang.com/down/58e60b910001594b00000000.zip 在教程中是以原
我琢磨着不是要做登录功能嘛，那就得先往User表里头添加一条数据啊。用mysql front直接添加肯定是可以的，不过前段时间正好看了兔子发在B站的SSM商城系统，里面好像有个地方能够直接用Junit Test测试的，虽然这个系统不是SSM，不过应该也可以吧。
我在很多应用程序中修复过性能问题，其中大部分都是由同样的错误引起的。修复之后，性能变得更溜，而且其中的大部分问题都很简单。所以，如果你想改进应用程序，那么可能也是小菜一碟。
现代搜索引擎的力量非常强大，可以让你瞬间从互联网中获取想要的知识。但是，现有技术也存在着无法忽视的局限性，比如搜索非文字内容或者内容难以用“关键词”描述时，都难以达到预期的搜索效果。更进一步，现有搜索技术难以让用户实现“语义”搜索，即通过文字内容的意义来检索相关内容。
(https://llvm-tutorial-cn.readthedocs.io/en/latest/chapter-2.html)
当浏览器不支持 const 这种语法的时候，我们需要把他换成支持的 var，这个时候，AST 就上场了。
本文主要介绍大众点评自主研发的移动端静态分析框架——Hades，它可以帮助我们更好的审视代码、把控大型项目。
Repository 接口是 Spring Data JPA 中为我我们提供的所有接口中的顶层接口,而且是个标志接口，Repository 提供了两种查询方式的支持 1）基于方法名称命名规则查询 2）基于@Query 注解查询
ORM（Object-Relational Mapping） 表示对象关系映射。在面向对象的软件开发中，通过ORM，就可以把对象映射到关系型数据库中。只要有一套程序能够做到建立对象与数据库的关联，操作对象就可以直接操作数据库数据，就可以说这套程序实现了ORM对象关系映射
上一篇介绍了Mybatis的配置和基本用法《SpringBoot入门建站全系列（五）使用Spring-data-jpa操作数据库CRUD》
Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎，广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎，如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。本文结合hive中基于代价的优化，解析calcite优化引擎的实现原理。
最近我们发布了 Jmix 的一个新功能版本，1.3.0。这可以说是一个里程碑版本，其中包含 Vaadin Flow UI 和一键云部署的功能预览。本文中，我们将介绍该升级版本中包含的一些重要功能。
先来个BEA的网上技术交流会（Webinar）：EJB3 Java Persistence API：好的、坏的和一般功能，附件是PPT资料。
作者：scherman 来源：segmentfault.com/a/1190000018472572
总的来说，结合目前搜集到的一些资料，可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成，主要的抽象模块是Column、DataType、Block、Functions、Storage、Parser与Interpreter。
作为全球最大的互联网 + 生活服务平台，美团点评近年来在业务上取得了飞速的发展。为支持业务的快速发展，移动研发团队规模也逐渐从零星的小作坊式运营，演变为千人级研发军团协同作战。
现代的游戏引擎一般都会较重度的依赖代码生成技术, 而代码生成技术一般都是以原始代码为处理信息源, 再结合专用的配置来做进一步的处理. 发展到后来, 就渐渐变成原始代码和配置一体化的形式了. 比如大家熟知的UE使用的是在原始代码上利用宏来注入额外信息的方式, 然后再用自己专门实现的 UHT - Unreal Header Tool 来完成代码生成的目的. 早期的 UHT 使用 C++ 编写, 它采用的一个 2 Pass 解析相关头文件源码并提取相关信息进行生成的方式， 新版的 UE5 使用处理字符串更友好的 C# 重写了整个 UHT, 整体的实现对比之前的版本也更完整, 对对各类 C++ Token 的处理也更完备了。 笔者所参与的腾讯IEG自研的 3D 引擎同样也大量使用了代码生成技术，与UE相比， 我们并没有选择自己从头开始开发的代码生成工具， 而是综合历史经验和重新选型后，选择了直接在 C++ 抽象语法树（AST）层级来完成原始代码信息的提取， 以此为基础进行代码生成。早期我们直接使用了 libclang 的 Python Wrapper , 来完成相关的工作. 相关的维护成本和执行效率都不尽如人意, 重新调研之后我们选择了底层同样使用 libclang, 但整体设计和实现更合理, 使用更友好的 http://CppAst.Net 来完成这部分工作. 当然, 整个过程也不是一帆风顺的, 在对 http://CppAst.Net 做了几个关键功能的 PR 之后, 我们已经可以基于 http://CppAst.Net 很好的完成我们需要的代码解析和额外信息注入的功能了, 本文将重点介绍 C# 库 - http://CppAst.Net 的方方面面, 希望帮助大家更好的完成 C++ 代码分析或者代码生成相关的工具.
PromQL (Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语言表现力非常丰富，内置函数很多，在日常数据可视化以及rule 告警中都会使用到它。
Babel是什么？我们为什么要了解它? 1. 什么是babel ? Babel 是一个 JavaScript 编译器。他把最新版的javascript编译成当下可以执行的版本，简言之，利用babel就
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