Hibernate优化问题
初用HIBERNATE的人也许都遇到过性能问题，实现同一功能，用HIBERNATE与用JDBC性能相差十几倍很正常，如果不及早调整，很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)
* 主配置参数(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，还有许多特有的策略
* 事务控制策略。
1、 数据库设计
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一样
d) 适当的冗余数据，不过分追求高范式
2、 HQL优化
HQL如果抛开它同HIBERNATE本身一些缓存机制的关联，HQL的优化技巧同普通的SQL优化技巧一样，可以很容易在网上找到一些经验之谈。
3、 主配置
a) 查询缓存，同下面讲的缓存不太一样，它是针对HQL语句的缓存，即完全一样的语句再次执行时可以利用缓存数据。但是，查询缓存在一个交易系统(数据变更频繁，查询条件相同的机率并不大)中可能会起反作用:它会白白耗费大量的系统资源但却难以派上用场。
b) fetch_size，同JDBC的相关参数作用类似，参数并不是越大越好，而应根据业务特征去设置
c) batch_size同上。
d) 生产系统中，切记要关掉SQL语句打印。
4、 缓存
a) 数据库级缓存:这级缓存是最高效和安全的，但不同的数据库可管理的层次并不一样，比如，在ORACLE中，可以在建表时指定将整个表置于缓存当中。
b) SESSION缓存:在一个HIBERNATE SESSION有效，这级缓存的可干预性不强，大多于HIBERNATE自动管理，但它提供清除缓存的方法，这在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同时增加十万条记录，按常规方式进行，很可能会发现OutofMemeroy的异常，这时可能需要手动清除这一级缓存:Session.evict以及Session.clear
c) 应用缓存:在一个SESSIONFACTORY中有效，因此也是优化的重中之重，因此，各类策略也考虑的较多，在将数据放入这一级缓存之前，需要考虑一些前提条件:
i. 数据不会被第三方修改(比如，是否有另一个应用也在修改这些数据?)
ii. 数据不会太大
iii. 数据不会频繁更新(否则使用CACHE可能适得其反)
iv. 数据会被频繁查询
v. 数据不是关键数据(如涉及钱，安全等方面的问题)。
缓存有几种形式，可以在映射文件中配置:read-only(只读，适用于很少变更的静态数据/历史数据)，nonstrict-read-write，read-write(比较普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的缓存产品较少)
d) 分布式缓存:同c)的配置一样，只是缓存产品的选用不同，在目前的HIBERNATE中可供选择的不多，oscache, jboss cache，目前的大多数项目，对它们的用于集群的使用(特别是关键交易系统)都持保守态度。在集群环境中，只利用数据库级的缓存是最安全的。
5、 延迟加载
a) 实体延迟加载:通过使用动态代理实现
b) 集合延迟加载:通过实现自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了这方面的支持
c) 属性延迟加载:
6、 方法选用
a) 完成同样一件事，HIBERNATE提供了可供选择的一些方式，但具体使用什么方式，可能用性能/代码都会有影响。显示，一次返回十万条记录(List/Set/Bag/Map等)进行处理，很可能导致内存不够的问题，而如果用基于游标(ScrollableResults)或Iterator的结果集，则不存在这样的问题。
b) Session的load/get方法，前者会使用二级缓存，而后者则不使用。
c) Query和list/iterator，如果去仔细研究一下它们，你可能会发现很多有意思的情况，二者主要区别(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中对应find,iterator方法):
i. list只能利用查询缓存(但在交易系统中查询缓存作用不大)，无法利用二级缓存中的单个实体，但list查出的对象会写入二级缓存，但它一般只生成较少的执行SQL语句，很多情况就是一条(无关联)。
ii. iterator则可以利用二级缓存，对于一条查询语句，它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的ID，再通过ID去缓存找，对于缓存中没有的记录，再构造语句从数据库中查出，因此很容易知道，如果缓存中没有任何符合条件的记录，使用iterator会产生N+1条SQL语句(N为符合条件的记录数)
iii. 通过iterator，配合缓存管理API，在海量数据查询中可以很好的解决内存问题，如:
while(it.hasNext()){
YouObject object = (YouObject)it.next();
session.evict(youObject);
sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());
}
如果用list方法，很可能就出OutofMemory错误了。
iv. 通过上面的说明，我想你应该知道如何去使用这两个方法了。
7、 集合的选用
在HIBERNATE 3.1文档的“19.5. Understanding Collection performance”中有详细的说明。
8、 事务控制
事务方面对性能有影响的主要包括:事务方式的选用，事务隔离级别以及锁的选用
a) 事务方式选用:如果不涉及多个事务管理器事务的话，不需要使用JTA，只有JDBC的事务控制就可以。
b) 事务隔离级别:参见标准的SQL事务隔离级别
c) 锁的选用:悲观锁(一般由具体的事务管理器实现)，对于长事务效率低，但安全。乐观锁(一般在应用级别实现)，如在HIBERNATE中可以定义VERSION字段，显然，如果有多个应用操作数据，且这些应用不是用同一种乐观锁机制，则乐观锁会失效。因此，针对不同的数据应有不同的策略，同前面许多情况一样，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够的了解。
9、 批量操作
即使是使用JDBC，在进行大批数据更新时，BATCH与不使用BATCH有效率上也有很大的差别。我们可以通过设置batch_size来让其支持批量操作。
举个例子，要批量删除某表中的对象，如“delete Account”，打出来的语句，会发现HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再进行删除，这主要是为了维护二级缓存，这样效率肯定高不了，在后续的版本中增加了bulk delete/update，但这也无法解决缓存的维护问题。也就是说，由于有了二级缓存的维护问题，HIBERNATE的批量操作效率并不尽如人意!