欢迎回到我们的技术探索之旅。在 Spring Data JPA 的生态系统中，@Query 注解无疑是我们手中最锋利的武器之一。虽然 Spring Data JPA 能够通过方法名派生查询自动生成 SQL，但在面对 2026 年日益复杂的业务逻辑、微服务架构下的数据聚合以及 AI 辅助生成的代码审查时，原生的自动查询往往显得力不从心。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 @Query 注解，结合 2026 年的主流开发理念，构建健壮、高性能且易于维护的数据访问层。
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核心概念：为什么我们需要 @Query？
在我们看来，理解“为什么”往往比“怎么做”更重要。作为开发者，我们可能已经习惯了 findByUsername 这样的便利方法，但在企业级开发中，这种基于方法名的查询方式存在明显的局限性。首先，当查询逻辑变得复杂（例如涉及多表联接、分组聚合或特定的数据库函数）时，方法名会变得冗长且难以阅读。其次，为了适应 AI 编程时代，我们需要更清晰、更结构化的代码表达方式，以便像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI 辅助工具能够更好地理解我们的意图。
@Query 注解允许我们直接在 Repository 接口上声明 JPQL（Java Persistence Query Language）或原生 SQL 查询。它不仅让查询逻辑变得一目了然，还支持参数绑定、SpEL 表达式以及 2026 年流行的不可变查询设计。
现代开发中的最佳实践
在 2026 年的开发环境中，我们不仅仅是在写代码，更是在与 AI 协作。我们发现，明确使用 @Query 注解而不是依赖复杂的方法名派生，能显著减少 AI 产生的幻觉代码。同时，随着 Domain-Driven Design (DDD) 的回归，将复杂的查询逻辑封装在 Repository 中，符合“富领域模型”的设计理念。
在接下来的内容中，我们将通过一个实际的项目案例，涵盖从基础配置到复杂联表查询，再到性能优化的全过程。
准备工作：构建现代化的 Spring Boot 项目
让我们首先搭建一个标准的 Spring Boot 项目。虽然基础步骤多年来变化不大，但我们需要关注依赖的选择。
步骤 1：项目初始化
我们要在 Spring Initializr 中创建项目，但我们建议在配置中加入 Lombok 和 H2/MySQL 驱动。为了适应 2026 年的云原生标准，请务必选择 Java 21 或更高版本。
步骤 2：实体类设计
假设我们正在为一个全球化的电商系统开发服务。我们需要处理“员工”和“地址”的关系。在 2026 年，我们更倾向于使用 Java Record 作为 DTO，但在实体层，JPA Entity 依然是标准。
让我们先定义 Address 实体。在这个类中，我们不仅定义字段，还要考虑序列化和性能。
package com.gfg.addressapp.entity;
import jakarta.persistence.*;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
@Entity
@Table(name = "address")
@Data // 使用 Lombok 简化样板代码，这是现代 Java 开发的标配
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Address {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
@Column(name = "id")
private int id;
@Column(name = "city")
private String city;
@Column(name = "state")
private String state;
// 2026年视角：避免在实体中暴露过多的关系映射，使用 DTO 进行数据传输
}
深入 @Query：JPQL 与原生 SQL 的博弈
在开发过程中，我们经常面临选择：是使用 JPQL 还是原生 SQL？让我们基于实战经验来分析。
场景一：使用 JPQL 进行多态查询
JPQL 让我们能够以面向对象的思维进行查询。这在 2026 年依然非常重要，因为它提供了数据库无关性，方便我们在未来的技术栈迁移（例如从 MySQL 迁移到 PostgreSQL）。
示例：按状态查询员工
我们不想写方法名 findByEmployeeState，而是显式声明查询：
@Repository
public interface EmployeeRepository extends JpaRepository {
// 使用 JPQL，这里的 ‘Employee‘ 是实体类名，不是表名
@Query("SELECT e FROM Employee e WHERE e.state = :state")
List findEmployeesByState(@Param("state") String state);
// 2026年最佳实践：结合 SpEL 表达式实现软删除或多租户查询
@Query("SELECT e FROM Employee e WHERE e.tenantId = ?#{tenantProvider.tenantId}")
List findCurrentTenantEmployees();
}
场景二：原生 SQL 处理复杂逻辑与性能优化
当我们需要利用特定数据库的高级特性（如 MySQL 的 JSON 函数、窗口函数）或者优化性能时，原生 SQL 是不二之选。请记住，使用原生查询意味着你放弃了一部分数据库的可移植性，但在高并发场景下，这是值得的。
示例：联表查询与投影
在 2026 年，我们不再仅仅查询实体。为了性能，我们通常使用“基于接口的投影”或“DTO 投影”来避免 N+1 查询问题。假设我们需要获取员工及其所在城市的详细信息，并且只想返回特定的字段。
1. 定义 DTO 接口
// 使用接口作为投影，比实体类更轻量，符合云原生架构下的资源节约原则
public interface EmployeeAddressProjection {
Integer getId();
String getName();
String getCity();
}
2. Repository 实现原生查询
@Repository
public interface EmployeeRepository extends JpaRepository {
// 设置 nativeQuery = true 开启原生 SQL 支持
// 注意：这里我们直接执行了 JOIN 操作，并指定了返回类型为 DTO
@Query(value = "SELECT e.id, e.name, a.city " +
"FROM employee e " +
"JOIN address a ON e.address_id = a.id " +
"WHERE e.age > :minAge",
nativeQuery = true)
List findEmployeeWithCityByAge(@Param("minAge") int minAge);
}
2026年技术洞察：SpEL 与动态查询
随着 AI 辅助编程的普及，我们发现 SpEL（Spring Expression Language）在处理动态逻辑时变得非常有用。例如，在 Agentic AI 工作流中，AI 可能会根据用户的自然语言输入动态构建查询条件。虽然动态查询通常通过 Specification 实现，但在简单场景下，我们可以利用 SpEL 注入 Bean 方法。
@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.username = ?#{authentication.name}")
User getCurrentUser();
这种写法在微服务架构中处理上下文传递时非常优雅。
性能优化与故障排查：我们的实战经验
在最近的几个大型重构项目中，我们遇到了不少由 @Query 引发的性能坑。让我们分享一下如何避免它们。
1. 警惕“笛卡尔积”与 DTO 投影
当我们使用 JOIN FETCH 时，如果不小心，可能会加载整个数据库。在上面的原生 SQL 示例中，我们显式选择了 INLINECODE6b347226，而不是 INLINECODE97a557d0。在生产环境中，永远避免 SELECT *。这不仅占用带宽，还会导致数据库无法有效利用覆盖索引。
2. 只读事务的必要性
如果你的查询只是用来展示数据（不涉及写入），务必添加 @Modifying 和事务注解的优化配置。虽然 Spring Data JPA 默认会进行只读优化，但显式声明是更好的工程习惯，这对于高并发下的 2026 年应用尤为重要。
@Query(value = "...", nativeQuery = true)
@Transactional(readOnly = true) // 显式声明只读事务，提示数据库进行优化
List getDataForReport();
3. 索引失效的排查技巧
我们发现，许多原生 SQL 在开发环境运行良好，但在生产环境数据量剧增时变慢。大多数情况下，这是因为我们在 INLINECODEf3f76164 中对字段进行了函数运算（例如 INLINECODE02116f5c），这会导致索引失效。
错误写法：
SELECT * FROM employee WHERE DATE(created_at) = ‘2026-01-01‘
优化后的写例：
SELECT * FROM employee WHERE created_at >= ‘2026-01-01 00:00:00‘ AND created_at <= '2026-01-01 23:59:59'
在编写 @Query 时，请始终保持“索引友好”的思维。
总结：2026年的数据访问策略
当我们回顾 Spring Data JPA 的发展，@Query 注解始终占据着核心地位。但随着技术的演进，我们的使用方式也在变化：
- AI 辅助验证：在提交代码前，利用 AI 工具审查生成的 SQL 语句是否存在 N+1 问题或潜在的注入风险。
- DTO 优先：为了适应边缘计算和 Serverless 架构，我们更倾向于使用轻量级的 DTO 投影，而不是加载沉重的实体图。
- 混合模式：在简单的 CRUD 上使用方法名派生，在复杂查询上勇敢地使用原生 SQL，并做好单元测试覆盖。
希望这篇文章能帮助你在 2026 年的技术浪潮中，更自信地编写数据访问层代码。如果你有任何关于特定数据库方言优化的问题，欢迎在评论区与我们交流。让我们继续探索技术的前沿！