Дзавар крупа полезные свойства


Каша из целых пшеничных зёрен. Дзавар. Рассыпчатая пшеничная каша.

Попалась пшеничная крупа "Дзавар" , может быть,  кому нибудь пригодится пост. Это вкусно и не только в постном варианте.
Таблица соотношений воды и крупы по Н.И Ковалеву тут http://bufetum.livejournal.com/50605.html
Подробности данной каши под катом..

Пшеничное зерно дзавар

КАША ИЗ ЦЕЛЫХ ПШЕНИЧНЫХ ЗЕРЕН. ДЗАВАР .

Еще перед НГ случилось заехать в армянский магазин (где продают продукты из Армении, обычно там мы приобретаем специи и коньяк.. )) и случайно увидеть крупу под названием «Дзавар», которая оказалась определенным образом обработанной пшеницей о чем стОит почитать тут http://gayanes.ru/history/2

Из пшеничной крупы дзавар, как оказалось , в Армении принято обычно готовить блюдо «Ариса» , пасхальное блюдо , супы (гугл в помощь) и т.д ..но в этом посте пойдет речь о пшеничной крупе «Дзавар» , из которой можно приготовить , прежде всего рассыпчатую кашу или постный суп. Авторы поста посчитали, что , всвязи с Великим постом , эта публикация о дзаваре будет небезынтересна тем, кто постится..

Итак.

Рассыпчатая пшеничная каша из крупы дзавар.

Промыть пшеничную крупу дзавар – 1 стакан. Залить горячей водой (можно кипятком) на час (хотя бы на час). Затем слить с крупы воду (через сито или друшлаг).

В чугунный вок (сотейник , котелок или казанок.желательно чугунный..) влить 2, 5 стакана кипятка, подсолить (по вкусу) и всыпать пшеничную крупу дзавар, дать вскипеть, уменьшить интенсивность нагрева до минимума и варить ,при закрытой , или почти закрытой крышке (если используется не вок , а посуда типа русского горшка или кастрюли обычной) в течении 1 ч 40 мин (или 1 часа 50 мин). На этом можно считать , что каша готова.

Из этой же крупы можно приготовить суп обычный постный , с луком, картофелем, учитывая время приготовления пшеничной крупы дзавар – 1ч 40мин.

Очень хороша пшеничная крупа дзавар и в супах с томатной основой. Прежде , чем поместить крупу дзавар в суп томатный, ее (крупу) следует отварить до полуготовности и добавить в суп, который продолжить варить около 30-40 мин. Дзавар очень вкусна с грибами.

( Об этих супах авторы поста напишут позже).

Понравилась крупа тем, что ее не обязательно замачивать на ночь (как зерна пшеницы).

Дзавар оказалась очень вкусной и авторы поста рекомендуют ее и тем, кто не постится)

Все)

Варить при минимальном кипении..

В готовом виде

Готовая каша

фото

Приятного поста )

Производство круп | Статья о крупах по «Свободному словарю»

- отрасль пищевой промышленности, производство круп и крупяных изделий из разных зерен.

В основе процесса производства крупы лежит механическое отделение покровных тканей зерна, или шелухи, и последующая обработка ядра и семядолей. Метод шелушения определяется анатомическими характеристиками зерна (например, прочностью ядра и корпуса и способом крепления корпуса к ядру).Успешная переработка зерна возможна только при влажности 13-15,5 процента. Производственный процесс обычно состоит из удаления примесей из зерна, калибровки, шелушения (удаления шелухи), обработки ядра (дробления, измельчения, полировки или прокатки, в зависимости от типа зерна и сорта крупы, которую необходимо получить). .

Многие заводы по производству круп оснащены дополнительным оборудованием и имеют более сложный метод обработки. Например, после удаления примесей сырье подвергается гидротермальной обработке (увлажнение водой или паром с последующей сушкой).Этот процесс увеличивает прочность ядра, а оболочка становится более хрупкой, и ее легче удалить. Гидротермальная обработка также увеличивает срок хранения крупы.

Загрязнения зерна удаляются с помощью аспираторов, сепараторов, просеивателей, стоунеров, лущилок или магнитных сепараторов; затем зерно сортируется на сортировочных машинах. В зависимости от сорта зерна применяются лущильные машины различных типов. Лузга гречихи и зерна проса легко отделяется на лущильниках; рисовое зерно лущится на различных лущильных мельницах.После лущения продукт просеивают. Недостаточно очищенные зерна снова пропускают через машины и затем измельчают, чтобы удалить остатки чешуек, покровов плодов и семян, а также зародышей. Эти процессы улучшают внешний вид, кулинарные качества и усвояемость крупы. Некоторые виды и сорта круп, например, горох, рис, перловая крупа, шлифуются на специальных машинах. Готовый продукт сортируют по размеру. Например, есть пять размеров ячменной и кукурузной круп, четыре размера полтавской и три размера перловой крупы.

При механической очистке, в частности шелушении и измельчении, ядра некоторых зерен измельчаются, что снижает качество продукта. Таким образом, и гречневая крупа (целое ядро), и менее ценная молотая гречиха получают в результате переработки гречишного зерна. Побочные продукты и отходы, такие как полова и мука (мука), используются в кормовых или промышленных целях. Шелуха - это малоценные отходы; его используют в качестве топлива, для производства фурфурола и других нужд.

Выход крупы, то есть процентное содержание крупы, полученной из обработанного зерна, зависит от свойств зерна, таких как размер, регулярность и количество зерен хорошего качества; У злаковых культур (рис, ячмень, гречиха, просо) урожай зависит также от содержания чешуек. Например, из проса получается 68,5% зерна проса, а из гречихи - 60% гречневой крупы и 10% гречневой муки.

В СССР за счет оснащения крупяных предприятий новым оборудованием и автоматизации производства методы производства круп неуклонно совершенствовались.Повышено качество и пищевая ценность, расширен ассортимент, сокращено время приготовления. Также были разработаны готовые к употреблению крупы, такие как кукурузные хлопья, гречневые хлопья, воздушная пшеница, воздушный рис и попкорн. Эти готовые к употреблению продукты производятся путем специальной обработки, которая включает варку в солоде, сахаре и солевых сиропах, пропаривание, скручивание, запекание в духовках (кукурузные хлопья) и нагревание под давлением в специальном оборудовании (воздушные зерна).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Товароведение зерна продуктов его переработки, 2-е изд.Москва, 1971.
Технология переработки земли. (Мукомольное, крупное и комбикормовое производство) . Под редакцией la. Н. Куприц. Москва, 1965.
Жислин, ля. М. Технология и оборудование крупного производства. Москва, 1966.
Трисвятский Л.А., Сабуров Н.В., Лесик Б.В. Хранение и технология сельскохозяйственных продуктов. Москва, 1969.

Большая Советская Энциклопедия, 3-е издание (1970-1979). © 2010 The Gale Group, Inc.Все права защищены.

.

Zoopla> Поиск недвижимости для покупки, аренды, цен на дома, агентов по недвижимости

например Оксфорд, станция NW3 или Ватерлоо например Acacia Avenue или TW19 5NW

Минимальная цена Нет мин. 10 000 фунтов стерлингов 20 000 фунтов стерлингов 30 000 фунтов стерлингов 40 000 фунтов стерлингов 50 000 фунтов стерлингов 60 000 фунтов стерлингов 70 000 фунтов стерлингов 80 000 фунтов стерлингов 90 000 фунтов стерлингов 100 000 фунтов стерлингов 110 000 фунтов стерлингов 120 000 фунтов стерлингов 125 000 фунтов стерлингов 130 000 фунтов стерлингов 140 000 фунтов стерлингов 150 000 фунтов стерлингов 160 000 фунтов стерлингов 170 000 фунтов стерлингов 180 000 фунтов стерлингов 190 000 фунтов стерлингов были 200 000 фунтов стерлингов 210 000 фунтов стерлингов 220 000 фунтов стерлингов 230 000 фунтов стерлингов 240,000 £ 250,000 £ 275,000 £ 300,000 £ 325,000 £ 350,000 £ 375,000 £ 400,000 £ 425,000 £ 450,000 £ 475,000 £ 500,000 £ 550,000 £ 600,000 £ 650,000 £ 700,000 £ 750,000 £ 800,000 £ 850,000 £ 900,000 £ 950,000 £ 1,000,000 £ 1,100,000 £ 1,200,000 £ 1,300,000 1 400 000 фунтов стерлингов 1 500 000 фунтов стерлингов 1 600 000 фунтов стерлингов 1 700 000 фунтов стерлингов 1 800 000 фунтов стерлингов 1 900 000 фунтов стерлингов 2 000 000 фунтов стерлингов 2 100 000 фунтов стерлингов 2 200 000 фунтов стерлингов 2 300 000 фунтов стерлингов 2 400 000 фунтов стерлингов 2 500 000 фунтов стерлингов 2 750 000 фунтов стерлингов 3 000 000 фунтов стерлингов 3 250 000 фунтов стерлингов 3 500 000 фунтов стерлингов 3 750 000 фунтов стерлингов 4 000 000 фунтов стерлингов 4 250 000 фунтов стерлингов 5 500 000 фунтов стерлингов 4 750 000 фунтов стерлингов 6 000 000 фунтов стерлингов 6 000 фунтов стерлингов 7 000 000 фунтов стерлингов 7 500 000 фунтов стерлингов 8 000 000 фунтов стерлингов 8 500 000 фунтов стерлингов 9 000 000 фунтов стерлингов 9 500 000 фунтов стерлингов 10 000 000 фунтов стерлингов 12 500 000 фунтов стерлингов 15 000 000 фунтов стерлингов

Макс цена Нет max £ 10,000 £ 20,000 £ 30,000 £ 40,000 £ 50,000 £ 60,000 £ 70,000 £ 80,000 £ 90,000 £ 100,000 £ 110,000 £ 120,000 £ 125,000 £ 130,000 £ 140,000 £ 150,000 £ 160,000 £ 170,000 £ 180,000 £ 190,000 £ 200,000 £ 210,000 £ 220,000 £ 230,000 240,000 £ 250,000 £ 275,000 £ 300,000 £ 325,000 £ 350,000 £ 375,000 £ 400,000 £ 425,000 £ 450,000 £ 475,000 £ 500,000 £ 550,000 £ 600,000 £ 650,000 £ 700,000 £ 750,000 £ 800,000 £ 850,000 £ 900,000 £ 950,000 £ 1,000,000 £ 1,100,000 £ 1,200,000 £ 1,300,000 1 400 000 фунтов стерлингов 1 500 000 фунтов стерлингов 1 600 000 фунтов стерлингов 1 700 000 фунтов стерлингов 1 800 000 фунтов стерлингов 1 900 000 фунтов стерлингов 2 000 000 фунтов стерлингов 2 100 000 фунтов стерлингов 2 200 000 фунтов стерлингов 2 300 000 фунтов стерлингов 2 400 000 фунтов стерлингов 2 500 000 фунтов стерлингов 2 750 000 фунтов стерлингов 3 000 000 фунтов стерлингов 3 250 000 фунтов стерлингов 3 500 000 фунтов стерлингов 3 750 000 фунтов стерлингов 4 000 000 фунтов стерлингов 4 250 000 фунтов стерлингов 4 500 000 фунтов стерлингов 4 750 000 фунтов стерлингов 6 000 000 фунтов стерлингов 6 000 фунтов стерлингов 5 000 фунтов стерлингов 5 000 фунтов стерлингов 5 000 фунтов стерлингов 7 000 000 фунтов стерлингов 7 500 000 фунтов стерлингов 8 000 000 фунтов стерлингов 8 500 000 фунтов стерлингов 9 000 000 фунтов стерлингов 9 500 000 фунтов стерлингов 10 000 000 фунтов стерлингов 12 500 000 фунтов стерлингов 15 000 000 фунтов стерлингов

Минимальная цена Нет мин. 100 шт. / См. £ 200 шт. / См. £ 300 шт. £ 400 шт. £ 500 шт. / См. £ 600 шт. £ 700 шт. £ 800 шт. £ 900 шт. £ 1000 шт. £ 1250 шт. £ 1,500 шт. £ 1750 шт. £ 2 000 шт. £ 2250 шт. 2750 фунтов стерлингов на см 3000 фунтов стерлингов на см 3,250 фунтов стерлингов 3500 фунтов стерлингов на см 3 750 фунтов стерлингов на см 4 000 фунтов стерлингов на см 4 250 фунтов стерлингов на см 4500 фунтов стерлингов на см 4 750 фунтов стерлингов на см 5000 фунтов стерлингов 5500 фунтов стерлингов на см 6000 фунтов стерлингов на см 6500 фунтов на см 7000 фунтов стерлингов на см 7 500 на см с 8000 на см 8 500 pcm 9000 pcm 9 500 pcm 10 000 pcm 12 500 pcm 15 000 pcm 17 500 pcm 20 000 pcm 25 000 pcm

Макс цена Нет макс. 100 фунтов стерлингов / см 200 фунтов стерлингов / см 300 фунтов стерлингов / см 400 фунтов стерлингов 500 фунтов стерлингов / см 600 фунтов стерлингов 700 фунтов стерлингов 800 фунтов стерлингов 900 долларов США 1000 фунтов стерлингов 1250 фунтов стерлингов 1500 фунтов стерлингов 1750 долларов США 2000 фунтов стерлингов 2250 фунтов стерлингов 2500 долларов США 2750 фунтов стерлингов на см 3000 фунтов стерлингов на см 3,250 фунтов стерлингов 3500 фунтов стерлингов на см 3 750 фунтов стерлингов на см 4 000 фунтов стерлингов на см 4 250 фунтов стерлингов на см 4500 фунтов стерлингов на см 4 750 фунтов стерлингов на см 5000 фунтов стерлингов 5500 фунтов стерлингов на см 6 000 фунтов стерлингов на см 6500 фунтов на см 7000 фунтов стерлингов на см 7 500 на см с 8000 на см 8 500 pcm 9000 pcm 9 500 pcm 10 000 pcm 12 500 pcm 15 000 pcm 17 500 pcm 20 000 pcm 25 000 pcm

Минимальная цена Нет min £ 25 в неделю £ 50 в неделю £ 75 в неделю £ 100 в неделю £ 125 в неделю £ 150 в неделю £ 175 в неделю £ 200 в неделю £ 225 в неделю £ 250 в неделю £ 275 в неделю £ 300 в неделю £ 325 £ 350 в неделю £ 375 в неделю £ 400 в неделю £ 425 в неделю £ 450 в неделю £ 475 в неделю £ 500 в неделю £ 550 в неделю £ 600 в неделю £ 650 в неделю £ 700 в неделю £ 750 в неделю £ 800 в неделю £ 850 в неделю £ 900 в неделю £ 950 в неделю £ 1,000 в неделю £ 1,250 в неделю £ 1500 в неделю £ 1750 pw £ 2,000 в неделю £ 2,500 в неделю £ 3,000 в неделю £ 3,500 в неделю £ 4,000 в неделю £ 4,500 в неделю £ 5,000 в неделю 7,500 фунтов в неделю

Макс цена Нет max £ 25 в неделю £ 50 в неделю £ 75 в неделю £ 100 в неделю £ 125 в неделю £ 150 в неделю £ 175 в неделю £ 200 в неделю £ 225 в неделю £ 250 в неделю £ 275 в неделю £ 300 в неделю £ 325 £ 350 в неделю £ 375 в неделю £ 400 в неделю £ 425 в неделю £ 450 в неделю £ 475 в неделю £ 500 в неделю £ 550 в неделю £ 600 в неделю £ 650 в неделю £ 700 в неделю £ 750 в неделю £ 800 в неделю £ 850 в неделю £ 900 в неделю £ 950 в неделю £ 1,000 в неделю £ 1,250 в неделю £ 1500 в неделю £ 1750 pw £ 2,000 в неделю £ 2,500 в неделю £ 3,000 в неделю £ 3,500 в неделю £ 4,000 в неделю £ 4,500 в неделю £ 5,000 в неделю 7,500 фунтов в неделю

Тип недвижимости Показать всеДомаКвартирыФермы / участки

Спальни Нет minStudio + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 +

.

tatiyants.com Как и когда использовать различные параметры запросов GORM

Grails Object Relational Mapper (GORM) - действительно хорошая ORM. То, что начиналось как Groovy DSL поверх Hibernate, встроенного в Grails, превратилось в независимую от сохраняемости, Grails-независимую библиотеку для работы с базами данных.

GORM использует хороший дизайн API и некоторую магию Groovy, чтобы быть удобными как для новичков, так и для экспертов. Для этого используются пять все более мощных механизмов запроса данных:

  1. Динамические искатели
  2. Статьи
  3. Где
  4. Критерии
  5. HQL
  6. SQL

В этом посте я расскажу, как работает каждый механизм, и, возможно, даже более важно, когда использовать каждый из них.Но сначала оговорка: информация , представленная ниже, основана на документации GORM и подтверждена моими собственными экспериментами. Он актуален для Grails версии 2.3.7. Если я что-то пропустил или исказил, дайте мне знать.

Итак, вот краткое изложение того, когда следует использовать каждый метод:

динамический искатель где пункт критерии HQL SQL
простые запросы х х х х х
комплексные фильтры х х х х
ассоциации х х х х
Сравнение объектов недвижимости х х х х
некоторые подзапросы х х х х
жадные выборки со сложными фильтрами х х х
выступы х х х
запросы с произвольными наборами результатов х х
очень сложные запросы (например, самостоятельное присоединение) х
некоторые особенности базы данных х
запросы с оптимизацией производительности х

Установка

1.Определить модель предметной области

Прежде чем мы сможем войти в GORM, нам нужно определить несколько объектов домена, с которыми мы будем работать:

Здесь у нас есть компания и магазин. Компания производит Товары, которые продаются в Магазинах. Подробная информация о каждой продаже (какой продукт был продан и какой магазин продал его) записывается в транзакции. Вот код:

 class Company { Имя строки Расположение строки } class Store { Имя строки Струнный город Состояние строки } class Product { Имя строки Фирма производитель Распродажа BigDecimalЦена } class Transaction { Продукт продукт Магазин магазин Дата продажи Дата Целочисленное количество } 

2.Изменить настройки GORM по умолчанию (необязательно)

Это определенно вопрос личных предпочтений, но мне не нравится, что (1) GORM предполагает, что все свойства по умолчанию не допускают значения NULL, и (2) при ошибке он не выполняет никаких действий. Я также считаю полезным видеть SQL, сгенерированный Hibernate, во время разработки и тестирования. Итак, я внесу следующие изменения в Config.groovy и DataSource.groovy:

 // *** в Config.groovy *** // 1. делаем все свойства обнуляемыми по умолчанию grails.gorm.default.constraints = { '*' (обнуляемый: истина) } // 2.выключить тихие ошибки GORM grails.gorm.failOnError = true // *** в DataSource.groovy *** // 3. включить ведение журнала SQL-запросов Hibernate контрольная работа { источник данных { logSql = истина // .... другие настройки } } development { источник данных { logSql = истина // .... другие настройки } } 

Хорошо, мы наконец готовы запросить некоторые данные.

1. Динамические искатели

Самый простой способ запроса в GORM - использование динамических искателей .Динамические средства поиска - это методы объекта домена, которые начинаются с findBy , findAllBy и countBy . Например, мы можем использовать динамические средства поиска, чтобы получить список продуктов, отфильтрованных разными способами:

 Компания ACME = Company.findByName ('ACME') Product.findAllByManufacturer (ACME) Продукт.findAllByManufacturerAndSalesPriceBetween (ACME, 200, 500) 

Мы также можем получить счета:

 Product.countByManufacturer (ACME) 

Интересная особенность методов динамического поиска заключается в том, что они фактически не существуют в доменном объекте.Вместо этого GORM использует перехватчики метаобъектного программирования (MOP) Groovy для перехвата обращений к ним и создания запросов на лету.

Еще одно замечание о динамических поисковиках: по умолчанию они загружаются лениво. Это можно изменить, указав, как следует выбирать определенные объекты:

 Продукт fluxCapacitor = Product.findByName ('конденсатор потока') Transaction.findAllByProduct (fluxCapacitor, [fetch: [product: 'eager', store: 'eager']]) 

2. Где Статьи

Изначально представлен в Grails 2.0, , где предложение дает нам еще один простой вариант для запроса данных. Вот как с его помощью можно сделать приведенные выше примеры:

 // Product.findAllByManufacturer (ACME) Product.where { производитель == ACME }.список() // Product.findAllByManufacturerAndSalesPriceBetween (ACME, 200, 500) Product.where { производитель == ACME && (salesPrice> 200 && salesPrice 

Комплексные фильтры

Хотя , где предложение может делать то же самое, что и динамические поисковые системы, он определенно более мощный.Например, вы можете определить более сложные условия фильтрации.

Представьте, что вы хотите получить список всех продаж либо по 1 проданному элементу, либо по продажам определенного продукта за определенный диапазон дат. Выполнение этого с помощью динамического поиска может выглядеть как findAllByQuantityOrProductAndSalesDateBetween , но на самом деле это не работает. Вместо этого мы будем использовать , где предложение :

 Transaction.where { количество == 1 || (product == fluxCapacitor && (salesDate> = '1/1/2014' && salesDate 

Запросы ассоциаций

Другое место, где помогает предложение where , - это запросы ассоциаций.Например, чтобы получить список транзакций для конкретного производителя, мы можем сделать это:

 Transaction.where { product.manufacturer.name == 'ACME' }.список() 

Обратите внимание, что product.manufacturer ссылается на связанный объект. Вышеупомянутый запрос приведет к следующим SQL-соединениям:

 ИЗ транзакции this_ ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ product product_al1_ ON this_.product_id = product_al1_.id ВНУТРЕННИЕ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к компании Manufactur2_ ON product_al1_.manufacturer_id = Manufactur2_.Я бы ГДЕ Manufacturerur2_.name =? 

Сравнение свойств и подзапросы

Есть два других варианта использования, в которых может быть полезно предложение where : сравнение свойств и подзапросы:

 // находим магазины, названные в честь города, в котором они расположены Store.where { name == city }.список() // найти самые большие продажи конденсатора потока Transaction.where { amount == max (количество) && product == fluxCapacitor }.список() 

Я должен отметить, что подзапросы для , где предложение ограничены прогнозами (т.е. такие агрегаты, как мин. , макс. или средн. ).

3. Критерии

Два метода, которые мы рассмотрели до сих пор, безусловно, просты, но могут быть ограничивающими. Например, представьте, что вы хотите получить список всех продуктов и магазинов, в которых они были проданы для данного производителя.

Чтобы сделать это эффективно, вам нужно, чтобы вся информация о продукте и хранилище извлекалась одним выстрелом (быстро). К сожалению, , где предложения (пока) не позволяют вам указать, какие объекты должны быть быстро извлечены.К счастью, есть способ сделать это с помощью критерия :

 Transaction.createCriteria (). List { fetchMode 'продукт', FetchMode.JOIN fetchMode 'магазин', FetchMode.JOIN товар { производитель { eq 'id', ACME.id } } } 

В этом примере мы используем fetchMode из JOIN , чтобы указать, что свойства product и store должны быть быстро извлечены. Мы также используем вложенное условие, чтобы получить производителя .

Имейте в виду, что критерии GORM на самом деле являются DSL для построителя критериев Hibernate. Следовательно, он позволяет создавать довольно сложные запросы.

Проекции

Помимо активного объединения, критерии также могут быть полезны для прогнозов. Прогнозы представляют собой способ дальнейшего формирования набора данных и обычно используются для агрегатных функций, таких как sum () , count () и average () .

Например, вот прогноз, который показывает количество товаров, проданных для данного производителя:

 Сделка.createCriteria (). list { projection { groupProperty 'продукт' сумма "количество" } товар { производитель { eq 'id', ACME.id } } } 

Обратите внимание, что мы создаем предложение прогнозов и указываем как агрегат (сумма , ), так и группировку (через groupProperty ).

4. HQL

Динамические средства поиска, , где предложений и критериев дают нам большую власть над тем, как и что мы можем запрашивать.Однако есть несколько ситуаций, когда нам требуется еще больше мощности, и здесь на помощь приходит HQL.

Но прежде чем мы поговорим о HQL и вариантах его использования, необходимо понять одну важную вещь. Если вы используете первые 3 способа запроса, GORM всегда будет выдавать вам строго типизированные объекты домена (если вы не используете подсчеты или прогнозы). Это не обязательно верно, если вы используете HQL.

Найти () и Найти все ()

GORM дает вам два способа использования HQL. Первый - использовать его в сочетании с методами find () или findAll () объекта домена.Если вы используете его таким образом, вы по существу ограничены указанием предложения WHERE . Например:

 Transaction.findAll ('из транзакции как t, где t.product.manufacturer.id =: companyId', [companyId: 1]) 

Здесь мы запрашиваем все транзакции для данного производителя. Обратите внимание, что, как и другие методы, которые мы обсуждали до сих пор, использование HQL таким образом все же позволяет GORM возвращать вам объекты домена.

Отдельно отметим, что в этом примере для передачи параметров запроса используется именованных карт ( [companyId: 1] ).Хотя вы также можете использовать позиционные карты, я определенно предпочитаю именованные карты, потому что они явные, и вы можете использовать один и тот же параметр несколько раз в своем запросе без необходимости указывать его несколько раз.

ExecuteQuery ()

До сих пор каждый использованный нами метод запросов возвращал строго типизированные объекты домена. Это здорово, но иногда нужно что-то другое. Вот где на помощь приходит executeQuery () .

GORM позволяет выполнять произвольный HQL с помощью executeQuery () .Например, вот запрос, который возвращает названия Магазина, Продукта и Производителя, проданных за определенный период времени:

 Строковый запрос = $ / Выбрать s.name, м. имя, p.name из транзакции как t внутреннее соединение t.product как p внутреннее соединение t.store как s внутреннее соединение p. производитель как m где t.product.manufacturer.id =: companyId и t.salesDate между: startDate и: endDate / $ Список queryResults = Transaction.executeQuery (запрос, [идентификатор компании: ACME.id, startDate: новая дата ('01.01.2014'), endDate: новая дата ('1/31/2014')] ) 

Что действительно примечательно, так это то, что мы можем формировать возвращаемый набор по своему желанию. Очевидно, это не позволяет GORM предоставить нам правильные объекты домена, но в некоторых случаях компромисс оправдан.

Еще один момент, на который я должен обратить внимание, это то, что набор данных, возвращаемый этим запросом, является списком массивов. Чтобы сделать его более полезным, мы могли бы обработать его и преобразовать в список карт с именованными свойствами:

 Сделка.executeQuery (запрос, [companyId: ACME.id, startDate: новая дата ('01.01.2014'), endDate: новая дата ('1/31/2014')] ) .collect { [ storeName: it [0], ManufacturerName: it [1], productName: it [2] ] } 

Вывод этого запроса можно, например, легко сериализовать в JSON и отобразить как ответ от контроллера.

5. SQL

Хорошо это или плохо, но многие разработчики считают, что использование ORM означает, что им не нужно обращаться к SQL.Хотя это может быть верно для подавляющего большинства запросов, в определенных ситуациях это необходимо.

Рассмотрим запрос, который хочет сравнить продажи всех продуктов данного производителя с аналогичным периодом времени в прошлом году. Этот запрос требует присоединения таблицы транзакций к самой себе (в разных временных диапазонах).

HQL-соединения (включая самосоединения) возможны, если между объектами определена связь. Другими словами, нам нужно изменить наш класс транзакции следующим образом:

 class Transaction { Продукт продукт Магазин магазин Дата продажи Дата Целочисленное количество Базовый план транзакции } 

Если бы мы это сделали, то могли бы определить следующий HQL-запрос:

 Строковый запрос = $ / Выбрать t1.наименование товара, сумма (t1.quantity), сумма (t2.quantity) из транзакции как t1 внутреннее соединение t1.baseline как t2 где t1.product.manufacturer.id =: companyId и t1.salesDate между: startDate и: endDate и t2.salesDate между: baselineStartDate и: baselineEndDate группа по t1.product.name / $ 

Теперь, хотя это возможно, я считаю решение неприятным. В конце концов, это заставляет нас загрязнять объект домена почти произвольными ассоциациями, чтобы запрос работал.

Другой вариант - использовать собственный SQL:

 Строковый запрос = $ / ВЫБЕРИТЕ p.name, сумма (t1.quantity), сумма (t2.quantity) ИЗ транзакции t1 LEFT OUTER JOIN транзакция t2 ON t1.product_id = t2.product_id INNER JOIN product p ON t1.product_id = p.id ГДЕ p.manufacturer_id =: companyId И t1.sales_date между: startDate и: endDate И t2.sales_date между: baselineStartDate и: baselineEndDate ГРУППА ПО имени / $ новая транзакция () .domainClass .grailsApplication .mainContext .sessionFactory .текущий сеанс .createSQLQuery (запрос) .setLong ('идентификатор компании', 1) .setDate ('startDate', новая дата ('01.01.2014')) .setDate ('endDate', новая дата ('31.01.2014')) .setDate ('baselineStartDate', новая дата ('01.01.2013')) .setDate ('baselineEndDate', новая дата ('31.01.2013')) .список() 

Здесь следует отметить несколько моментов. Во-первых, для выполнения этого запроса нам нужно получить текущий сеанс Hibernate и вызвать его метод createSQLQuery () .Это можно сделать двумя способами: (1) ввести sessionFactory в наш класс с помощью Grails или (2) создать новый класс предметной области внутри метода и пройти длинную цепочку зависимостей, чтобы получить его.

Я использую здесь вариант 2, потому что я поместил метод, реализующий этот запрос, в свой класс домена, и я хотел, чтобы он оставался статичным:

 class Transaction { ... статический список findAllTransactionsForManufacturerAndDateRangeWithBaseline () { } } 

Если бы вы помещали этот метод в другое место, кроме вашего класса домена (например, контроллер или службу), я бы рекомендовал использовать вариант 1.

Еще я хочу отметить, что поскольку мы используем реальный метод Hibernate, мы не можем передать ему карту параметров. Вместо этого мы должны использовать методы Hibernate строго типов set * () .

SQL для конкретной базы данных

Помимо сложных, но все еще универсальных SQL-запросов, нам иногда нужно воспользоваться ограничениями, специфичными для базы данных. Например, Postgres позволяет хранить данные в виде массивов, карт (hstore) или JSON. Определенные типы запросов, использующих эти типы данных, сложно, если вообще возможно, написать с использованием HQL.

Настройка производительности

Есть еще одна причина использовать собственный SQL от GORM: настройка производительности. Хотя Hibernate, как правило, неплохо описывает, как он создает необходимый SQL, он определенно не идеален. Итак, есть редкие случаи, когда вручную настроенный SQL может дать вам значительный прирост производительности.

Последняя мысль

Параметры запросов, поддерживаемые GORM, подходят при определенных обстоятельствах. Лично я стараюсь по возможности использовать самый простой вариант (меньше кода для тестирования и поддержки).С другой стороны, если происходит немыслимое и требуется HQL (или SQL), хорошо понять, как заставить его работать.

Вам также может понравиться:

Вы любили / ненавидели / вас не тронул этот пост?
Тогда покажите свою поддержку / отвращение / безразличие, подписавшись на меня Твиттер!

.

Общие свойства приложения

отладка

ложь

Включить журналы отладки.

инф. *

Произвольные свойства для добавления к информационной конечной точке.

logging.config

Расположение файла конфигурации ведения журнала. Например, `classpath: logback.xml` для Logback.

logging.exception-convert-word

% wEx

Слово преобразования, используемое при регистрации исключений.

logging.file.clean-history-on-start

ложь

Следует ли очищать файлы журнала архива при запуске. Поддерживается только при настройке входа в систему по умолчанию.

ведение журнала.file.max-history

7,0

Максимальное количество дней хранения файлов архивных журналов. Поддерживается только при настройке входа в систему по умолчанию.

logging.file.max-size

10 МБ

Максимальный размер файла журнала. Поддерживается только при настройке входа в систему по умолчанию.

logging.file.name

Имя файла журнала (например, `myapp.журнал`). Имена могут быть точными или относительными к текущему каталогу.

logging.file.path

Местоположение файла журнала. Например, `/ var / log`.

logging.file.total-size-cap

0B

Общий размер сохраняемых резервных копий журналов. Поддерживается только при настройке входа в систему по умолчанию.

ведение журнала.группа. *

Группы журналов для быстрой смены нескольких логгеров одновременно. Например, `logging.group.db = org.hibernate, org.springframework.jdbc`.

уровень регистрации *

Сопоставление серьезности уровней журнала. Например, `logging.level.org.springframework = DEBUG`.

logging.pattern.console

% clr (% d {$ {LOG_DATEFORMAT_PATTERN: -yyyy-MM-dd HH: mm: ss.SSS}}) {слабый}% clr ($ {LOG_LEVEL_PATTERN: -% 5p})% clr ($ {PID: -}) {пурпурный}% clr (---) {слабый}% clr ([% 15.15t] ) {слабый}% clr (% - 40.40logger {39}) {голубой}% clr (:) {слабый}% m% n $ {LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD: -% wEx}

Шаблон Appender для вывода на консоль. Поддерживается только с настройкой Logback по умолчанию.

logging.pattern.dateformat

гггг-ММ-дд ЧЧ: мм: сс.SSS

Шаблон Appender для формата даты журнала.Поддерживается только с настройкой Logback по умолчанию.

logging.pattern.file

% d {$ {LOG_DATEFORMAT_PATTERN: -yyyy-MM-dd HH: mm: ss.SSS}} $ {LOG_LEVEL_PATTERN: -% 5p} $ {PID: -} --- [% t]% -40.40logger {39}:% m% n $ {LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD: -% wEx}

Шаблон Appender для вывода в файл. Поддерживается только с настройкой Logback по умолчанию.

ведение журнала.pattern.level

% 5п

Шаблон Appender для уровня журнала. Поддерживается только с настройкой Logback по умолчанию.

logging.pattern.rolling-имя-файла

$ {LOG_FILE}.% D {yyyy-MM-dd}.% I.gz

Шаблон для повторяющихся имен файлов журнала. Поддерживается только с настройкой Logback по умолчанию.

ведение журнала.регистр-отключение-крюк

ложь

Зарегистрируйте ловушку выключения для системы регистрации при ее инициализации.

пружина.aop.auto

правда

Добавить @EnableAspectJAutoProxy.

spring.aop.proxy-target-class

правда

Должны ли создаваться прокси на основе подклассов (CGLIB) (true), в отличие от стандартных прокси на основе интерфейса Java (false).

Пружина.приложение.админ.активировано

ложь

Следует ли включать функции администратора для приложения.

spring.application.admin.jmx-name

org.springframework.boot: type = Admin, name = SpringApplication

JMX-имя MBean администратора приложения.

пружина.application.name

Название приложения.

пружина. Автоконфигурация. Исключить

Исключаемые классы автоконфигурации.

spring.banner.charset

UTF-8

Кодировка файла баннера.

spring.banner.image.bitdepth

4.0

Битовая глубина, используемая для цветов ANSI. Поддерживаемые значения: 4 (16 цветов) или 8 (256 цветов).

пружина.баннер.изображение.высота

Высота изображения баннера в символах (по умолчанию зависит от высоты изображения).

spring.banner.image.invert

ложь

Следует ли инвертировать изображения для темных тем терминала.

Spring.banner.image.location

путь к классам: banner.gif

Расположение файла изображения баннера (также можно использовать jpg или png).

spring.banner.image.margin

2,0

Левое поле изображения в символах.

spring.banner.image.pixelmode

ТЕКСТ

Режим пикселей, используемый при рендеринге изображения.

ширина пружины. Баннера. Изображения

76,0

Ширина изображения баннера в символах.

пружинный баннер. Расположение

путь к классам: banner.txt

Расположение текстового ресурса баннера.

spring.beaninfo.ignore

правда

Пропускать ли поиск классов BeanInfo.

spring.codec.log-request-details

ложь

Следует ли регистрировать данные формы на уровне DEBUG и заголовки на уровне TRACE.

spring.codec.max-in-memory-size

Ограничение количества байтов, которые могут быть буферизованы всякий раз, когда требуется агрегировать входной поток. Это относится только к автоматически настроенным серверам WebFlux и экземплярам WebClient.По умолчанию это не установлено, и в этом случае применяются индивидуальные настройки кодека по умолчанию. Большинство кодеков по умолчанию ограничены 256 КБ.

spring.config.additional-location

Файл конфигурации l

.

Смотрите также