Hibernate的优化策略

Hibernate性能调优（转载--作者：Robbin Fan）
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();
在hibernate 中用 super.getSession().createFilter( , )

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。

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：
create table Person(personId bigint not null primary key,addressId bigint not null)
create table Address(addressId bigint not null primary key)
也就是不会还有一个关系表如：
create table Person(personId bigint not null primary key)
create table Address(addressId bigint not null primary key)
create table PersonAddress(personId bigint not null,ddressId bigint not null primary key)


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


2. inner join(内连接)
left (outer) join（左外连接）
right (outer) join (右外连接)
full join (全连接，并不常用)


3.小技巧：
统计结果数目：
(Integer)session.iterator("select count(*) from ..").next()).intValue();
根据一个集合大小来排序：
select user.id,user.name
from User as user.name
left join user.messages msg
group by user.id,user.name
having count(msg)>=1