Hibernate注解方式的抓取策略

两张表 Address Person

多个人对应一个地址，ManyToOne，在人一方，增加外键，对应实体类就是增加Address address字段

在字段的get方法上增加 @ManyToOne(cascade = CascadeType.ALL,fetch=FetchType.EAGER) 

查询语句：

Person p =(Person)session.get(Person.class, 1);
  System.out.println(p.getPersonName());

执行时，sql会打印如下语句：

 Hibernate: 
    select
        person0_.person_id as person_i1_1_0_,
        person0_.address_id as address_3_1_0_,
        person0_.person_name as person_n2_1_0_,
        address1_.address_id as address_1_0_1_,
        address1_.address_name as address_2_0_1_ 
    from
        t_person person0_,
        t_adress address1_ 
    where
        person0_.address_id=address1_.address_id(+) 
        and person0_.person_id=?

说明进行了级联抓取。

设置fetch=FetchType.LAZY

执行时，sql打印如下：

 Hibernate: 
    select
        person0_.person_id as person_i1_1_0_,
        person0_.address_id as address_3_1_0_,
        person0_.person_name as person_n2_1_0_ 
    from
        t_person person0_ 
    where
        person0_.person_id=?

 说明没有进行级联抓取。

System.out.println(p.getAddress().getAddressName());

再执行这条语句，sql打印如下：

Hibernate: 
    select
        person0_.person_id as person_i1_1_0_,
        person0_.address_id as address_3_1_0_,
        person0_.person_name as person_n2_1_0_ 
    from
        t_person person0_ 
    where
        person0_.person_id=?
Hibernate: 
    select
        address0_.address_id as address_1_0_0_,
        address0_.address_name as address_2_0_0_ 
    from
        t_adress address0_ 
    where
        address0_.address_id=?

是进行了两次查询，也就是说是需要时，再去查询的。

而设置成fetch=FetchType.EAGER

sql打印如下：

 Hibernate: 
    select
        person0_.person_id as person_i1_1_0_,
        person0_.address_id as address_3_1_0_,
        person0_.person_name as person_n2_1_0_,
        address1_.address_id as address_1_0_1_,
        address1_.address_name as address_2_0_1_ 
    from
        t_person person0_,
        t_adress address1_ 
    where
        person0_.address_id=address1_.address_id(+) 
        and person0_.person_id=?

执行的是一条语句。

总结： 使用lazy，用到的时候，再去数据库中查询，提高了效率。