Hibernate性能优化问题
一。 inverse = ? inverse=false(default) 用于单向one-to-many关联 parent.getChildren().add(child) // insert child parent.getChildren().delete(child) // delete child inverse=true 用于双向one-to-many关联 child.setParent(parent); session.save(child) // insert child session.delete(child) 在分层结构的体系中 parentDao, childDao对于CRUD的封装导致往往直接通过session接口持久化对象,而很少通过关联对象可达性 二。 one-to-many关系 单向关系还是双向关系? parent.getChildren().add(child)对集合的触及操作会导致lazy的集合初始化,在没有对集合配置二级缓存的情况下,应避免此类操作 select * from child where parent_id = xxx; 性能口诀: 1. 一般情况下避免使用单向关联,尽量使用双向关联 2. 使用双向关联,inverse=“true” 3. 在分层结构中通过DAO接口用session直接持久化对象,避免通过关联关系进行可达性持久化 三。 many-to-one关系 单向many-to-one表达了外键存储方 灵活运用many-to-one可以避免一些不必要的性能问题 many-to-one表达的含义是:0..n : 1,many可以是0,可以是1,也可以是n,也就是说many-to-one可以表达一对多,一对一,多对一关系 因此可以配置双向many-to-one关系,例如: 1. 一桌四人打麻将,麻将席位和打麻将的人是什么关系?是双向many-to-one的关系 四。 one-to-one 通过主键进行关联 相当于把大表拆分为多个小表 例如把大字段单独拆分出来,以提高数据库操作的性能 Hibernate的one-to-one似乎无法lazy,必须通过bytecode enhancement 五。 集合List/Bag/Set one-to-many 1. List需要维护index column,不能被用于双向关联,必须inverse=“false”,被谨慎的使用在某些稀有的场合 2. Bag/Set语义上没有区别 3. 我个人比较喜欢使用Bag many-to-many 1. Bag和Set语义有区别 2。建议使用Set 六。 集合的过滤 1. children = session.createFilter(parent.getChildren(), “where this.age > 5 and this.age < 10”).list() 针对一对多关联当中的集合元素非常庞大的情况,特别适合于庞大集合的分页: session.createFilter(parent.getChildren(),“”).setFirstResult(0).setMaxResults(10).list(); 在hibernate 中用 super.getSession().createFilter( , ) 七。继承关系当中的隐式多态 HQL: from Object 1. 把所有数据库表全部查询出来 2. polymorphism=“implicit”(default)将当前对象,和对象所有继承子类全部一次性取出 3. polymorphism=“explicit”,只取出当前查询对象 八。Hibernate二级缓存 著名的n+1问题:from Child,然后在页面上面显示每个子类的父类信息,就会导致n条对parent表的查询: select * from parent where id = ? ....................... select * from parent where id = ? 解决方案 1. eager fetch 2. 二级缓存 九。inverse和二级缓存的关系 当使用集合缓存的情况下: 1. inverse=“false”,通过parent.getChildren()来操作,Hibernate维护集合缓存 2. inverse=“true”,直接对child进行操作,未能维护集合缓存!导致缓存脏数据 3. 双向关联,inverse=“true”的情况下应避免使用集合缓存 十。Hibernate二级缓存是提升web应用性能的法宝 OLTP类型的web应用,由于应用服务器端可以进行群集水平扩展,最终的系统瓶颈总是逃不开数据库访问; 哪个框架能够最大限度减少数据库访问,降低数据库访问压力, 哪个框架提供的性能就更高;针对数据库的缓存策略: 1. 对象缓存:细颗粒度,针对表的记录级别,透明化访问,在不改变程序代码的情况下可以极大提升web应用的性能。对象缓存是ORM的制胜法宝。 2. 对象缓存的优劣取决于框架实现的水平,Hibernate是目前已知对象缓存最强大的开源ORM 3. 查询缓存:粗颗粒度,针对查询结果集,应用于数据实时化要求不高的场合 十一。应用场合决定了系统架构 **************************************************************************************************** 一、是否需要ORM Hibernate or iBATIS? 二、采用ORM决定了数据库设计 Hibernate: 倾向于细颗粒度的设计,面向对象,将大表拆分为多个关联关系的小表,消除冗余column,通过二级缓存提升性能(DBA比较忌讳关联关系的出现,但是ORM的缓存将突破关联关系的性能瓶颈);Hibernate的性能瓶颈不在于关联关系,而在于大表的操作 iBATIS: 倾向于粗颗粒度设计,面向关系,尽量把表合并,通过表column冗余,消除关联关系。无有效缓存手段。iBATIS的性能瓶颈不在于大表操作,而在于关联关系。 总结: 性能口诀 1、使用双向一对多关联,不使用单向一对多 2、灵活使用单向多对一关联 3、不用一对一,用多对一取代 4、配置对象缓存,不使用集合缓存 5、一对多集合使用Bag,多对多集合使用Set 6、继承类使用显式多态 7、表字段要少,表关联不要怕多,有二级缓存撑腰 最近开始留意项目中的Hibernate的性能问题,希望可以抽出时间学习一下hiberante的性能优化。主要是对数据库连接池技术、hibernate二级缓存、hibernate的配置优化等问题进行学习! 1.关联关系: 普通的关联关系:是不包括一个连接表,也就是中间表如: create table Person(personId bigint not null primary key,addressId bigint not null) create table Address(addressId bigint not null primary key) 也就是不会还有一个关系表如: create table Person(personId bigint not null primary key) create table Address(addressId bigint not null primary key) create table PersonAddress(personId bigint not null,ddressId bigint not null primary key) 单向many-to-one关联是最常见的,而单向one-to-many是不常见的 2. inner join(内连接) left (outer) join(左外连接) right (outer) join (右外连接) full join (全连接,并不常用) 3.小技巧: 统计结果数目: (Integer)session.iterator("select count(*) from ..").next()).intValue(); 根据一个集合大小来排序: select user.id,user.name from User as user.name left join user.messages msg group by user.id,user.name having count(msg)>=1