Hibernate进行大数据量处理时的优化操作

1) 在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session. Evict(Object) 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。
2) 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。
3. 对于大数据量，使用qry.scroll()可以得到较好的处理速度以及性能。而且直接对结果集向前向后滚动。
3) 对于关联操作，Hibernate虽然可以表达复杂的数据关系，但请慎用，使数据关系较为简单时会得到较好的效率，特别是较深层次的关联时，性能会很差。
4) 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。
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。
数据库
      什么叫n+1次select查询问题？
      在Session的缓存中存放的是相互关联的对象图。默认情况下，当Hibernate从数据库中加载Customer对象时，会同时加载所有关联的Order对象。以Customer和Order类为例，假定ORDERS表的CUSTOMER_ID外键允许为null，图1列出了CUSTOMERS表和ORDERS表中的记录。
      以下Session的find（）方法用于到数据库中检索所有的Customer对象：
      List customerLists=session.find（"from Customer as c"）；
      运行以上find（）方法时，Hibernate将先查询CUSTOMERS表中所有的记录，然后根据每条记录的ID，到ORDERS表中查询有参照关系的记录，Hibernate将依次执行以下select语句：
      select * from CUSTOMERS;
      select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=1;
      select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=2;
      select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=3;
      select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=4;
      通过以上5条select语句，Hibernate最后加载了4个Customer对象和5个Order对象，在内存中形成了一幅关联的对象图，参见图2。
      Hibernate在检索与Customer关联的Order对象时，使用了默认的立即检索策略。这种检索策略存在两大不足：
      （a） select语句的数目太多，需要频繁的访问数据库，会影响检索性能。如果需要查询n个Customer对象，那么必须执行n+1次select查询语句。这就是经典的n+1次select查询问题。这种检索策略没有利用SQL的连接查询功能，例如以上5条select语句完全可以通过以下1条select语句来完成：
      select * from CUSTOMERS left outer join ORDERS
      on CUSTOMERS.ID=ORDERS.CUSTOMER_ID
      以上select语句使用了SQL的左外连接查询功能，能够在一条select语句中查询出CUSTOMERS表的所有记录，以及匹配的ORDERS表的记录。
      （b）在应用逻辑只需要访问Customer对象，而不需要访问Order对象的场合，加载Order对象完全是多余的操作，这些多余的Order对象白白浪费了许多内存空间。
      为了解决以上问题，Hibernate提供了其他两种检索策略：延迟检索策略和迫切左外连接检索策略。延迟检索策略能避免多余加载应用程序不需要访问的关联对象，迫切左外连接检索策略则充分利用了SQL的外连接查询功能，能够减少select语句的数目。
      刚查阅了hibernate3的文档：
      查询抓取（默认的）在N+1查询的情况下是极其脆弱的，因此我们可能会要求在映射文档中定义使用连接抓取：
      <set name="permissions"
      fetch="join">
      <key column="userId"/>
      <one-to-many class="Permission"/>
      </set
      <many-to-one name="mother" class="Cat" fetch="join"/>
      在映射文档中定义的抓取策略将会有产生以下影响：
      通过get（）或load（）方法取得数据。
      只有在关联之间进行导航时，才会隐式的取得数据（延迟抓取）。
      条件查询
      在映射文档中显式的声明 连接抓取做为抓取策略并不会影响到随后的HQL查询。
      通常情况下，我们并不使用映射文档进行抓取策略的定制。更多的是，保持其默认值，然后在特定的事务中， 使用HQL的左连接抓取（left join fetch） 对其进行重载。这将通知 Hibernate在第一次查询中使用外部关联（outer join），直接得到其关联数据。 在条件查询 API中，应该调用 setFetchMode（FetchMode.JOIN）语句。
6) 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。
7) Hibernate是以JDBC为基础，但是Hibernate是对JDBC的优化，其中使用Hibernate的缓冲机制会使性能提升，如使用二级缓存以及查询缓存，若命中率较高明，性能会是到大幅提升。
8) Hibernate可以通过设置hibernate.jdbc.fetch_size，hibernate.jdbc.batch_size等属性，对Hibernate进行优化。
hibernate.jdbc.fetch_size 50
      hibernate.jdbc.batch_size 25
      这两个选项非常非常非常重要！！！将严重影响Hibernate的CRUD性能！
      C = create, R = read, U = update, D = delete
      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。
 
    例如一次查询1万条记录，对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条取出来的，而只会取出Fetch Size条数，当纪录集遍历完了这些记录以后，再去数据库取Fetch Size条数据。
      因此大大节省了无谓的内存消耗。当然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。
      这有点像平时我们写程序写硬盘文件一样，设立一个Buffer，每次写入Buffer，等Buffer满了以后，一次写入硬盘，道理相同。
      Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=10，是一个非常保守的设定，根据我的测试，当Fetch Size=50的时候，性能会提升1倍之多，当Fetch Size=100，性能还能继续提升20%，Fetch Size继续增大，性能提升的就不显著了。
      因此我建议使用Oracle的一定要将Fetch Size设到50。
      不过并不是所有的数据库都支持Fetch Size特性，例如MySQL就不支持。
      MySQL就像我上面说的那种最坏的情况，他总是一下就把1万条记录完全取出来，内存消耗会非常非常惊人！这个情况就没有什么好办法了 :（
      Batch Size是设定对数据库进行批量删除，批量更新和批量插入的时候的批次大小，有点相当于设置Buffer缓冲区大小的意思。
      Batch Size越大，批量操作的向数据库发送sql的次数越少，速度就越快。我做的一个测试结果是当Batch Size=0的时候，使用Hibernate对Oracle数据库删除1万条记录需要25秒，Batch Size = 50的时候，删除仅仅需要5秒！！！
      //
      我们通常不会直接操作一个对象的标识符（identifier），因此标识符的setter方法应该被声明为私有的（private）。这样当一个对象被保存的时候，只有Hibernate可以为它分配标识符。你会发现Hibernate可以直接访问被声明为public，private和protected等不同级别访问控制的方法（accessor method）和字段（field）。 所以选择哪种方式来访问属性是完全取决于你，你可以使你的选择与你的程序设计相吻合。
      所有的持久类（persistent classes）都要求有无参的构造器（no-argument constructor）；因为Hibernate必须要使用Java反射机制（Reflection）来实例化对象。构造器（constructor）的访问控制可以是私有的（private），然而当生成运行时代理（runtime proxy）的时候将要求使用至少是package级别的访问控制，这样在没有字节码编入（bytecode instrumentation）的情况下，从持久化类里获取数据会更有效率一些。
      而
      hibernate.max_fetch_depth 设置外连接抓取树的最大深度
      取值。 建议设置为0到3之间
      就是每次你在查询时，会级联查询的深度，譬如你对关联vo设置了eager的话，如果fetch_depth值太小的话，会发多很多条sql
      Hibernate的Reference之后，可以采用批量处理的方法，当插入的数据超过10000时，就flush session并且clear。
      下面是一个测试method。
    

 /**
     * 测试成批插入数据的事务处理，返回是否成功
     *
     *  @param objPO Object
     *  @return boolean
     */
 public boolean insertBatch(final Object objPO) {
		boolean isSuccess = false;
		Transaction transaction = null;
		Session session = this.getSession();
		try {
			transaction = session.beginTransaction();
			for (int i = 0; i < 100000; i++) {
				session.save(objPO);
				if (i % 50 == 0) {
					// flush a batch of inserts and release memory
					session.flush();
					session.clear();
				}
			}
			transaction.commit();
			logger.info(" transaction.wasCommitted: "
					+ transaction.wasCommitted());
			isSuccess = true;
		} catch (HibernateException ex) {
			if (transaction != null) {
				try {
					transaction.rollback();
					logger.error(" transaction.wasRolledBack: "
							+ transaction.wasRolledBack());
				} catch (HibernateException ex1) {
					logger.error(ex1.getMessage());
					ex1.printStackTrace();
				}
			}
			logger.error(" Insert Batch PO Error: " + ex.getMessage());
			ex.printStackTrace();
		} finally {
			if (transaction != null) {
				transaction = null;
			}
			session.close();
		}
		return isSuccess;
	}
      

      这只是简单的测试，实际项目中遇到的问题，要比这个复杂得多。
      这时候，我们可以让Spring来控制Transaction，自己来控制Hibernate的Session，随时更新数据。
      首先，利用HibernateDaoSupport类来自定义个方法打开Session；
    

 public Session openSession(){
      
       return getHibernateTemplate().getSessionFactory().openSession();
      
          }

      然后，用打开的Session处理你的数据；
     

protected void doBusiness(Session session) {
      
       while (true) {
       //do your business with the opening session
                  someMethod(session);
                  session.flush();
                  session.clear();
                  logger.info("good job!");
              }
      }

      每做一次数据操作，就更新一次Session，这样可以保证每次数据操作都成功，否则就让Spring去控制它roll back吧。
      最后，记得关闭Session。
    

  Session session  =  openSession();
       doBusiness(session);
       session.close();  // 关闭session