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Hibernate性能

 
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1、反转控制权的设置: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
2、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:
§ 一般情况下避免使用单向关联,尽量使用双向关联
§ 使用双向关联,inverse=“true”
§ 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

3、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:
 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

4、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
5、one-to-many VS many-to-many
§  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
§  Bag/Set语义上没有区别
§  我个人比较喜欢使用Bag
many-to-many
§  Bag和Set语义有区别
§  建议使用Set
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();

6、集成关系中的隐形多态
HQL: from Object
§ 将把所有数据库表全部查询出来
§ polymorphism=“implicit”(default)将当前对象,和对象所有继承子类全部一次
性取出
§ polymorphism=“explicit”,只取出当前查询对象
7、Hibernate的二级缓存
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
§ eager fetch
§ 二级缓存
当使用集合缓存的情况下:
§ inverse=“false”,通过parent.getChildren()来操作,Hibernate维护集合缓存
§ 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
§ 双向关联,inverse=“true”的情况下应避免使用集合缓存
8、Hibernate的二级缓存是提高性能的法宝
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:
§ 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。
§ 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
§ 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
9、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。
10、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
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