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时间:2018-07-11
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1、、针对Mysql数据库而言主要是物理硬件的优化磁盘的寻道能力(磁盘的IO)Mysql的自身优化(Mysql.cnf)文件的优化2、针对Oracle数据库而言,FetchSize是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数,一般设置为30、50、100.Oracle数据库的JDBC驱动默认的FetchSize=15,设置FetchSize设置为:30、50,性能会有明显提升,如果继续增大,超出100,性能提升不明显,反而会消耗内存。即在Hibernate配制文件中进行配制:<propertyna
2、me="hibernateProperties"><props><propkey="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect</prop><propkey="hibernate.show_sql">false</prop><!--Create/updatethedatabasetablesautomaticallywhentheJVMstartsup<propkey="hibernate.hbm2ddl.auto">update</prop>--><!--
3、TurnbatchingoffforbettererrormessagesunderPostgreSQL<propkey="hibernate.jdbc.batch_size">100</prop>--><propkey="hibernate.jdbc.batch_size">50</prop></props></property>2、如果是超大的系统,建议生成htm文件。加快页面提升速度。3、不要把所有的责任推在hibernate上,对代码进行重构,减少对数据库的操作,尽量避免在数据库查询时使用in操作,以及避免递归查询操
4、作,代码质量、系统设计的合理性决定系统性能的高低。4、对大数据量查询时,慎用list()或者iterator()返回查询结果,(1)。使用List()返回结果时,Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象,结果集较大时,会占用很多的处理时间。(2)。而使用iterator()返回结果时,在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时,Hibernate才调用查询将对应的对象初始化,对于大数据量时,每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大,但是含有较大量相同的数据,或者结果集不是全部都会使用时,使用
5、iterator()才有优势。5、在一对多、多对一的关系中,使用延迟加载机制,会使不少的对象在使用时方会初始化,这样可使得节省内存空间以及减少数据库的负荷,而且若PO中的集合没有被使用时,就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。6、对含有关联的PO(持久化对象)时,若default-cascade="all"或者“save-update”,新增PO时,请注意对PO中的集合的赋值操作,因为有可能使得多执行一次update操作。7、对于大数据量新增、修改、删除操作或者是对大数据量的查询,与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因
6、素,减少交互的次数是提升效率的最好途径,所以在开发过程中,请将show_sql设置为true,深入了解Hibernate的处理过程,尝试不同的方式,可以使得效率提升。尽可能对每个页面的显示,对数据库的操作减少到100——150条以内。越少越好。以上是在进行Struts+hibernate+spring进行项目开发中,对hibernate性能优化的几点心得。本文依照HIBERNATE帮助文件,一些网络书籍及项目经验整理而成,只提供要点和思路,具体做法能留言探讨,或是找一些更周详更有针对性的资料。 初用HIBERNATE的人也
7、许都遇见过性能问题,实现同一功能,用HIBERNATE和用JDBC性能相差十几倍非常正常,如果不及早调整,非常可能影响整个项目的进度。 大体上,对于HIBERNATE性能调优的主要考虑点如下: 数据库设计调整 HQL优化 API的正确使用(如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询API) 主设置参数(日志,查询缓存,fetch_size,batch_size等) 映射文件优化(ID生成策略,二级缓存,延迟加载,关联优化) 一级缓存的管理 针对二级缓存,更有许多特有的策略 事务控制策略。 1、数据库设计
8、a)降低关联的复杂性 b)尽量不使用联合主键 c)ID的生成机制,不同的数据库所提供的机制并不完全相同 d)适当的冗余数据,不过分追求高范式 2、HQL优化 HQL如果抛开他同HIBERNATE本身一些缓存机制的关联,HQL的优化技巧同普通的SQL优化技巧相同,能非常容易在网上找
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