hibernate性能评估优化

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1、使用Hibernate进行大数据量的性能测试在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结，1)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)在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。2)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

2、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iterator()才有优势。3.对于大数据量，使用qry.scroll()可以得到较好的处理速度以及性能。而且直接对结果集向前向后滚动。3)对于关联操作，Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系，但请慎用，使数据关系较为简单时会得到较好的效率，特别是较深层次的关联时，性能会很差。4)对含有关

3、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。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。数据库什么叫n+1次select查询问题?在Session的缓存中存放的是相互关联的对象图。默认情况下，当Hibernate从数据库中加载Customer对象时，会同时加载所有关联的Order对象。

4、以Customer和Order类为例，假定ORDERS表的CUSTOMER_ID外键允许为null，图1列出了CUSTOMERS表和ORDERS表中的记录。以下Session的find()方法用于到数据库中检索所有的Customer对象：ListcustomerLists=session.find("fromCustomerasc");运行以上find()方法时，Hibernate将先查询CUSTOMERS表中所有的记录，然后根据每条记录的ID，到ORDERS表中查询有参照关系的记录，Hibernate将依次执行以下select语句：select*fromCUSTOMER

5、S;select*fromORDERSwhereCUSTOMER_ID=1;select*fromORDERSwhereCUSTOMER_ID=2;select*fromORDERSwhereCUSTOMER_ID=3;select*fromORDERSwhereCUSTOMER_ID=4;通过以上5条select语句，Hibernate最后加载了4个Customer对象和5个Order对象，在内存中形成了一幅关联的对象图，参见图2。Hibernate在检索与Customer关联的Order对象时，使用了默认的立即检索策略。这种检索策略存在两大不足：（a）select语句

6、的数目太多，需要频繁的访问数据库，会影响检索性能。如果需要查询n个Customer对象，那么必须执行n+1次select查询语句。这就是经典的n+1次select查询问题。这种检索策略没有利用SQL的连接查询功能，例如以上5条select语句完全可以通过以下1条select语句来完成：select*fromCUSTOMERSleftouterjoinORDERSonCUSTOMERS.ID=ORDERS.CUSTOMER_ID以上select语句使用了SQL的左外连接查询功能，能够在一条select语句中查询出CUSTOMERS表的所有记录，以及匹配的ORDERS表的记录

7、。（b）在应用逻辑只需要访问Customer对象，而不需要访问Order对象的场合，加载Order对象完全是多余的操作，这些多余的Order对象白白浪费了许多内存空间。为了解决以上问题，Hibernate提供了其他两种检索策略：延迟检索策略和迫切左外连接检索策略。延迟检索策略能避免多余加载应用程序不需要访问的关联对象，迫切左外连接检索策略则充分利用了SQL的外连接查询功能，能够减少select语句的数目。刚查阅了hibernate3的文档：查询抓取（默认的）在N+1查询的情况下是极其脆弱的，因此我们可能会要求在映射文档中定义使