hibernate优化

缺乏、安全感 2022-01-10 23:41 287阅读 0赞

1、使用双向一对多关联，不使用单向一对多  
2、在one-to-many 关系中，将many一方设为主动方(inverse=false)将有助性能的改善。  
3、ibernate可以通过设置hibernate.jdbc.fetch\_size，hibernate.jdbc.batch\_size等属性，对Hibernate进行优化。  
    fetch\_size:  
    对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条取出来的，而只会取出Fetch Size条数，当纪录集遍历完了这些记录以后，  
    再去数据库取Fetch Size条数据。因此大大节省了无谓的内存消耗。  
    当然Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。  
    batch\_size:  
    Batch Size是设定对数据库进行批量删除，批量更新和批量插入的时候的批次大小，有点相当于设置Buffer缓冲区大小的意思。  
    Batch Size越大，批量操作的向数据库发送sql的次数越少，速度就越快。  
    测试结果是当Batch Size=0的时候，使用Hibernate对Oracle数据库删除1万条记录需要25秒，Batch Size = 50的时候，删除仅仅需要5秒！！！  
4、在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会 严重显示性能，  
    所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session.evict(Object)来清除全部或单个的缓存。  
5、使用二级缓存  
6、查询时：  
    get()和load方法得到单个对象  
    list()和iterator()方法得到结果集  
  
    load()方法会使用二级缓存，  
    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。  
    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会非常占内存。  
    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，  
    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。  
    iterator()方法则可以充分利用二级缓存，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。

参考：http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece763104080224e0add216b97c71508d39019d5394c413037bee43a715042cec57e650aad4d41e9f03d75360837b7ec92ce15c9fecf6879877d6f204bc61d41954eb8cb3732b721872beeb86997ad8346&p=c064c54ad6c04bf203a7cd2d02148c&newp=803be715d9c342a54ebe9b7c4f0d89231610db2151ddd01569&user=baidu&fm=sc&query=hibernate+%D3%C5%BB%AF&qid=&p1=1