hibernate性能优化

转自：http://blog.myspace.cn/e/404414352.htm

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
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();

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。