知识大全 如何对Hibernate进行优化的方案

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    一 批量修改和删除        在Hibernate 中 如果需要对任何数据进行修改和删除操作 都需要先执行查询操作 在得到要修改或者删除的数据后 再对该数据进行相应的操作处理 在数据量少的情况下采用这种处理方式没有问题 但需要处理大量数据的时候就可能存在以下的问题         占用大量的内存         需要多次执行update/delete语句 而每次执行只能处理一条数据         以上两个问题的出现会严重影响系统的性能 因此 在Hibernate 中引入了用于批量更新或者删除数据的HQL语句 这样 开发人员就可以一次更新或者删除多条记录 而不用每次都一个一个地修改或者删除记录了         如果要删除所有的User对象(也就是User对象所对应表中的记录) 则可以直接使用下面的HQL语句         delete User        而在执行这个HQL语句时 需要调用Query对象的executeUpdate()方法 具体的实例如下所示         String HQL= delete User ;        Query query=session createQuery(HQL)         int size=query executeUpdate()         采用这种方式进行数据的修改和删除时与直接使用JDBC的方式在性能上相差无几 是推荐使用的正确方法         如果不能采用HQL语句进行大量数据的修改 也就是说只能使用取出再修改的方式时 也会遇到批量插入时的内存溢出问题 所以也要采用上面所提供的处理方法来进行类似的处理         二 使用SQL执行批量操作        在进行批量插入 修改和删除操作时 直接使用JDBC来执行原生态的SQL语句无疑会获得最佳的性能 这是因为在处理的过程中省略或者简化了以下处理内容         ● HQL语句到SQL语句的转换         ● Java对象的初始化         ● Java对象的缓存处理         但是在直接使用JDBC执行SQL语句时 有一个最重要的问题就是要处理缓存中的Java对象 因为通过这种底层方式对数据的修改将不能通知缓存去进行相应的更新操作 以保证缓存中的对象与数据库中的数据是一致的         三 提升数据库查询的性能        数据库查询性能的提升也是涉及到开发中的各个阶段 在开发中选用正确的查询方法无疑是最基础也最简单的         SQL语句的优化        使用正确的SQL语句可以在很大程度上提高系统的查询性能 获得同样数据而采用不同方式的SQL语句在性能上的差距可能是十分巨大的         由于Hibernate是对JDBC的封装 SQL语句的产生都是动态由Hibernate自动完成的 Hibernate产生SQL语句的方式有两种 一种是通过开发人员编写的HQL语句来生成 另一种是依据开发人员对关联对象的访问来自动生成相应的SQL语句         至于使用什么样的SQL语句可以获得更好的性能要依据数据库的结构以及所要获取数据的具体情况来进行处理 在确定了所要执行的SQL语句后 可以通过以下三个方面来影响Hibernate所生成的SQL语句         HQL语句的书写方法         查询时所使用的查询方法         对象关联时所使用的抓取策略         使用正确的查询方法        在前面已经介绍过 执行数据查询功能的基本方法有两种 一种是得到单个持久化对象的get()方法和load()方法 另一种是Query对象的list()方法和iterator()方法 在开发中应该依据不同的情况选用正确的方法         get()方法和load()方法的区别在于对二级缓存的使用上 load()方法会使用二级缓存 而get()方法在一级缓存没有找到的情况下会直接查询数据库 不会去二级缓存中查找 在使用中 对使用了二级缓存的对象进行查询时最好使用load()方法 以充分利用二级缓存来提高检索的效率         list()方法和iterator()方法之间的区别可以从以下几个方面来进行比较         执行的查询不同        list()方法在执行时 是直接运行查询结果所需要的查询语句 而iterator()方法则是先执行得到对象ID的查询 然后再根据每个ID值去取得所要查询的对象 因此 对于list()方式的查询通常只会执行一个SQL语句 而对于iterator()方法的查询则可能需要执行N+ 条SQL语句(N为结果集中的记录数)         iterator()方法只是可能执行N+ 条数据 具体执行SQL语句的数量取决于缓存的情况以及对结果集的访问情况         缓存的使用        list()方法只能使用二级缓存中的查询缓存 而无法使用二级缓存对单个对象的缓存(但是会把查询出的对象放入二级缓存中) 所以 除非重复执行相同的查询操作 否则无法利用缓存的机制来提高查询的效率         iterator()方法则可以充分利用二级缓存 在根据ID检索对象的时候会首先到缓存中查找 只有在找不到的情况下才会执行相应的查询语句 所以 缓存中对象的存在与否会影响到SQL语句的执行数量         对于结果集的处理方法不同        list()方法会一次获得所有的结果集对象 而且它会依据查询的结果初始化所有的结果集对象 这在结果集非常大的时候必然会占据非常多的内存 甚至会造成内存溢出情况的发生         iterator()方法在执行时不会一次初始化所有的对象 而是根据对结果集的访问情况来初始化对象 因此在访问中可以控制缓存中对象的数量 以避免占用过多缓存 导致内存溢出情况的发生 使用iterator()方法的另外一个好处是 如果只需要结果集中的部分记录 那么没有被用到的结果对象根本不会被初始化 所以 对结果集的访问情况也是调用iterator()方法时执行数据库SQL语句多少的一个因素         所以 在使用Query对象执行数据查询时应该从以上几个方面去考虑使用何种方法来执行数据库的查询操作         四 使用正确的抓取策略        所谓抓取策略(fetching strategy)是指当应用程序需要利用关联关系进行对象获取的时候 Hibernate获取关联对象的策略 抓取策略可以在O/R映射的元数据中声明 也可以在特定的HQL或条件查询中声明         Hibernate 定义了以下几种抓取策略         连接抓取(Join fetching)        连接抓取是指Hibernate在获得关联对象时会在SELECT语句中使用外连接的方式来获得关联对象         查询抓取(Select fetching)        查询抓取是指Hibernate通过另外一条SELECT语句来抓取当前对象的关联对象的方式 这也是通过外键的方式来执行数据库的查询 与连接抓取的区别在于 通常情况下这个SELECT语句不是立即执行的 而是在访问到关联对象的时候才会执行         子查询抓取(Subselect fetching)        子查询抓取也是指Hibernate通过另外一条SELECT语句来抓取当前对象的关联对象的方式 与查询抓取的区别在于它所采用的SELECT语句的方式为子查询 而不是通过外连接         批量抓取(Batch fetching)        批量抓取是对查询抓取的优化 它会依据主键或者外键的列表来通过单条SELECT语句实现管理对象的批量抓取         以上介绍的是Hibernate 所提供的抓取策略 也就是抓取关联对象的手段 为了提升系统的性能 在抓取关联对象的时机上 还有以下一些选择 cha138/Article/program/Java/ky/201311/27981

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