Hibernate

Hibernate先查询数据，确实要消耗一些时间，但是select只读操作和insert，delete，update这些数据库修改操作在速度上有一个以上的数量级的差距。所以 Hibernate虽然查询数据要多耗时，但是消耗的这点时间影响不是很大，主要是内存消耗的多。而delete的速度，我们知道调节Hibernate的Batch Size可以提供大大提高insert, delete和update的速度。

 Hibernate批量处理其实从性能上考虑，它是很不可取的，浪费了很大的内存。从它的机制上讲，Hibernate它是先把符合条件的数据查出来，放到内存当中，然后再进行操作,实际使用下来性能非常不理想.

总结下来有三种来处理以解决性能问题：

　　1：绕过Hibernate API ，直接通过 JDBC API 来做，这个方法性能上是比较好的。也是最快的。

　　2：运用存储过程。(移植性不好)

　　3：还是用Hibernate API 来进行常规的批量处理，可以也有变，变就变在，我们可以在查找出一定的量的时候，及时的将这些数据做完操作就删掉，session.flush();session.evict(XX对象集); 这样也可以挽救一点性能损失。这个“一定的量”要就要根据实际情况做定量参考了

一般地，Hibernate都是 先查询数据加载到内存，再进行操作，这引发了一定的性能问题。

如果底层数据库(如Oracle)支持存储过程，也可以通过存储过程来执行批量更新。存储过程直接在数据库中运行，速度更加快。在Oracle数据库中可以定义一个名为batchUpdateCustomer()的存储过程，代码如下：

 

Sql代码
1.create or replace procedure batchUpdateCustomer(p_age in number) as begin update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>p_age;  
2.end; 
create or replace procedure batchUpdateCustomer(p_age in number) as begin update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>p_age;
end;
 

     以上存储过程有一个参数p_age，代表客户的年龄，应用程序可按照以下方式调用存储过程：

 

Java代码
1.tx = session.beginTransaction();  
2.Connection con=session.connection();  
3.String procedure = "{call batchUpdateCustomer(?) }";  
4.CallableStatement cstmt = con.prepareCall(procedure);  
5.cstmt.setInt(1，0); //把年龄参数设为0  
6.cstmt.executeUpdate();  
7.tx.commit(); 

 

在项目的开发过程之中，由于项目需求，我们常常需要把大批量的数据插入到数据库。数量级有万级、十万级、百万级、甚至千万级别的。如此数量级别的数据用 Hibernate做插入操作，就可能会发生异常，常见的异常是OutOfMemoryError(内存溢出异常)。

　　首先，我们简单来回顾一下Hibernate插入操作的机制。Hibernate要对它内部缓存进行维护，当我们执行插入操作时，就会把要操作的对象全部放到自身的内部缓存来进行管理。

　　谈到Hibernate的缓存，Hibernate有内部缓存与二级缓存之说。由于Hibernate对这两种缓存有着不同的管理机制，对于二级缓存，我们可以对它的大小进行相关配置，而对于内部缓存，Hibernate就采取了“放任自流”的态度了，对它的容量并没有限制。我们做海量数据插入的时候，生成这么多的对象就会被纳入内部缓存(内部缓存是在内存中做缓存的)，这样你的系统内存就会一点一点的被蚕食

　　我们想想如何较好的处理这个问题呢?有的开发条件又必须使用Hibernate来处理，当然有的项目比较灵活，可以去寻求其他的方法。

　　在这里推荐两种方法：

      (1)：优化Hibernate，程序上采用分段插入及时清除缓存的方法。

　　(2)：绕过Hibernate API ，直接通过 JDBC API 来做批量插入，这个方法性能上是最 好的，也是最快的。

　　对于上述中的方法1，其基本是思路为：优化Hibernate，在配置文件中设置hibernate.jdbc.batch_size参数，来指定每次提交SQL的数量;程序上采用分段插入及时清除缓存的方法(Session实现了异步write-behind，它允许Hibernate显式地写操作的批处理)，也就是每插入一定量的数据后及时的把它们从内部缓存中清除掉，释放占用的内存。

      配置hibernate.jdbc.batch_size参数的原因就是尽量少读数据库，hibernate.jdbc.batch_size参数值越大，读数据库的次数越少，速度越快。

　　hibernate.jdbc.batch_size参数值也可能不是设置得越大越好，从性能角度上讲还有待商榷。这要考虑实际情况，酌情设置

　Hibernate3 发布后，对批量更新/删除操作引入了bulk update/delete，其原理就是通过一条HQL语句完成批量更新/删除操作，很类似JDBC的批量更新/删除操作。在性能上，比Hibernate2的批量更新/删除有很大的提升。

 

 

1.create or replace produre batchUpdateStudent(a in number) as 
2.begin 
3.    update STUDENT set AGE=AGE+1 where AGE>a;  
4.end; 
create or replace produre batchUpdateStudent(a in number) as
begin
    update STUDENT set AGE=AGE+1 where AGE>a;
end;

      调用代码如下：
Java代码
1.Transaction tx=session.beginSession();  
2.Connection conn=session.connection();  
3.String pd=“……{call batchUpdateStudent(?)}”;  
4.CallableStatement cstmt=conn.PrepareCall(pd);  
5.cstmt.setInt(1，20); //把年龄这个参数设为20  
6.tx.commit(); 
Transaction tx=session.beginSession();
Connection conn=session.connection();
String pd=“……{call batchUpdateStudent(?)}”;
CallableStatement cstmt=conn.PrepareCall(pd);
cstmt.setInt(1，20); //把年龄这个参数设为20
tx.commit();
  观察上面的代码，也是绕过Hibernate API，使用 JDBC API来调用存储过程，使用的还是Hibernate的事务边界。存储过程无疑是提高批量处理性能的一个好方法，直接运行与数据库端，某种程度上讲把批处理的压力转接给了数据库。

http://www.webjx.com/htmldata/2005-11-03/1130976163.html