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Hibernate之查询效率有关问题(转)

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-09-07  浏览:10次
Hibernate之查询效率问题(转)

第一:Hibernate作为ORM,有一个ORM固有的问题,就是由于为了持久对象的同步,不能够使用批量删除和批量更新的sql,只能按照主键一条条来操作。因此效率相对JDBC来说是比较低的。然而事情也并不总是那么绝望,只要你对Hibernate进行优化,也可以得到相当满意的速度。

session.delete("from Cat as c where ...");

该语句实际上发送sql:

==> select id,name,sex,weight from cat; 
==> delete from cat where id = ?

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。

我的测试:

Oracle817,ojdbc14.jar 表记录1万条,全部删除。

JDBC:

sql语句 delete from cat
速度:平均6s

Hibernate:

session.delete("from Cat as c");

Batch Size = 0 速度: 25s 
Batch Size = 50 速度: 6s

批量删除和批量更新建议用JDBC,这是一个原则,当然有的时候可能必须用Hibernate来批量更新和批量删除,那么这个时候我想说的就是,Hibernate批量更新和删除效率并非传说中的那么差,只要优化的好,速度也非常快。(这是摘自www.javaeye.com 上的,不让转载,强制了,学习吗,呵呵)

第二:2,注意在批量更新的时候,要及时的用session.clear()清缓存的东西 ,或控制session.flush,

第三:,还有就是用jtds驱动

第四:,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

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