hibernate优化整理

1、针对oracle数据库而言，Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数，一般设置为30、50、100。Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：30、50，性能会有明显提升，如果继续增大，超出100，性能提升不明显，反而会消耗内存。

即在hibernate配制文件中进行配制：

1 ＜property name="hibernateProperties"＞
2 ＜props＞
3 ＜prop key="hibernate.dialect"＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞
4 ＜prop key="hibernate.show_sql"＞false＜/prop＞
5 ＜!-- Create/update the database tables automatically when the JVM starts up
6 ＜prop key="hibernate.hbm2ddl.auto"＞update＜/prop＞ --＞
7 ＜!-- Turn batching off for better error messages under PostgreSQL
8 ＜prop key="hibernate.jdbc.batch_size"＞100＜/prop＞ --＞
9 ＜prop key="hibernate.jdbc.batch_size"＞50＜/prop＞
10 ＜/props＞
11 ＜/property＞Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。
2、如果是超大的系统，建议生成htm文件。加快页面提升速度。

3、不要把所有的责任推在hibernate上，对代码进行重构，减少对数据库的操作，尽量避免在数据库查询时使用in操作，以及避免递归查询操作，代码质量、系统设计的合理性决定系统性能的高低。

4、 对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，

（1）. 使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。

（2）. 而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用 iterator()才有优势。

5、在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间以及减少数据库的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。

6、对含有关联的PO（持久化对象）时，若default-cascade="all"或者 “save-update”，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作。

7、对于大数据量新增、修改、删除操作或者是对大数据量的查询，与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因素，减少交互的次数是提升效率的最好途径，所以在开发过程中，请将show_sql设置为true，深入了解Hibernate的处理过程，尝试不同的方式，可以使得效率提升。尽可能对每个页面的显示，对数据库的操作减少到100----150条以内。越少越好。