Hibernate性能优化3

一。inverse=?

inverse=false(default)

用于单向one-to-many关联

parent.getChildren().add(child)//insertchild

parent.getChildren().delete(child)//deletechild

inverse=true

用于双向one-to-many关联

child.setParent(parent);session.save(child)//insertchild

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*fromchildwhereparent_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bytecodeenhancement

五。集合List/Bag/Set

one-to-many

1.List需要维护indexcolumn,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(),“wherethis.age>5andthis.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:fromObject

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:fromChild,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*fromparentwhereid=?

.......................

select*fromparentwhereid=?

解决方案

1.eagerfetch

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

HibernateoriBATIS?

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:

createtablePerson(personIdbigintnotnullprimarykey,addressIdbigintnotnull)

createtableAddress(addressIdbigintnotnullprimarykey)

也就是不会还有一个关系表如:

createtablePerson(personIdbigintnotnullprimarykey)

createtableAddress(addressIdbigintnotnullprimarykey)

createtablePersonAddress(personIdbigintnotnull,ddressIdbigintnotnullprimarykey)

单向many-to-one关联是最常见的,而单向one-to-many是不常见的

2.innerjoin(内连接)

left(outer)join(左外连接)

right(outer)join(右外连接)

fulljoin(全连接,并不常用)

3.小技巧:

统计结果数目:

(Integer)session.iterator("selectcount(*)from..").next()).intValue();

根据一个集合大小来排序:

selectuser.id,user.name

fromUserasuser.name

leftjoinuser.messagesmsg

groupbyuser.id,user.name

havingcount(msg)>=1

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