一批量修改和刪除
在Hibernate 中如果需要對任何數據進行修改和刪除操作都需要先執行查詢操作在得到要修改或者刪除的數據後再對該數據進行相應的操作處理在數據量少的情況下采用這種處理方式沒有問題但需要處理大量數據的時候就可能存在以下的問題
占用大量的內存
需要多次執行update/delete語句而每次執行只能處理一條數據
以上兩個問題的出現會嚴重影響系統的性能因此在Hibernate 中引入了用於批量更新或者刪除數據的HQL語句這樣開發人員就可以一次更新或者刪除多條記錄而不用每次都一個一個地修改或者刪除記錄了
如果要刪除所有的User對象(也就是User對象所對應表中的記錄)則可以直接使用下面的HQL語句
delete User
而在執行這個HQL語句時需要調用Query對象的executeUpdate()方法具體的實例如下所示
String HQL=delete User;
Query query=sessioncreateQuery(HQL);
int size=queryexecuteUpdate();
采用這種方式進行數據的修改和刪除時與直接使用JDBC的方式在性能上相差無幾是推薦使用的正確方法
如果不能采用HQL語句進行大量數據的修改也就是說只能使用取出再修改的方式時也會遇到批量插入時的內存溢出問題所以也要采用上面所提供的處理方法來進行類似的處理
二 使用SQL執行批量操作
在進行批量插入修改和刪除操作時直接使用JDBC來執行原生態的SQL語句無疑會獲得最佳的性能這是因為在處理的過程中省略或者簡化了以下處理內容
● HQL語句到SQL語句的轉換
● Java對象的初始化
● Java對象的緩存處理
但是在直接使用JDBC執行SQL語句時有一個最重要的問題就是要處理緩存中的Java對象因為通過這種底層方式對數據的修改將不能通知緩存去進行相應的更新操作以保證緩存中的對象與數據庫中的數據是一致的
三 提升數據庫查詢的性能
數據庫查詢性能的提升也是涉及到開發中的各個階段在開發中選用正確的查詢方法無疑是最基礎也最簡單的
SQL語句的優化
使用正確的SQL語句可以在很大程度上提高系統的查詢性能獲得同樣數據而采用不同方式的SQL語句在性能上的差距可能是十分巨大的
由於Hibernate是對JDBC的封裝SQL語句的產生都是動態由Hibernate自動完成的Hibernate產生SQL語句的方式有兩種一種是通過開發人員編寫的HQL語句來生成另一種是依據開發人員對關聯對象的訪問來自動生成相應的SQL語句
至於使用什麼樣的SQL語句可以獲得更好的性能要依據數據庫的結構以及所要獲取數據的具體情況來進行處理在確定了所要執行的SQL語句後可以通過以下三個方面來影響Hibernate所生成的SQL語句
HQL語句的書寫方法
查詢時所使用的查詢方法
對象關聯時所使用的抓取策略
使用正確的查詢方法
在前面已經介紹過執行數據查詢功能的基本方法有兩種一種是得到單個持久化對象的get()方法和load()方法另一種是Query對象的list()方法和iterator()方法在開發中應該依據不同的情況選用正確的方法
get()方法和load()方法的區別在於對二級緩存的使用上load()方法會使用二級緩存而get()方法在一級緩存沒有找到的情況下會直接查詢數據庫不會去二級緩存中查找在使用中對使用了二級緩存的對象進行查詢時最好使用load()方法以充分利用二級緩存來提高檢索的效率
list()方法和iterator()方法之間的區別可以從以下幾個方面來進行比較
執行的查詢不同
list()方法在執行時是直接運行查詢結果所需要的查詢語句而iterator()方法則是先執行得到對象ID的查詢然後再根據每個ID值去取得所要查詢的對象因此對於list()方式的查詢通常只會執行一個SQL語句而對於iterator()方法的查詢則可能需要執行N+條SQL語句(N為結果集中的記錄數)
iterator()方法只是可能執行N+條數據具體執行SQL語句的數量取決於緩存的情況以及對結果集的訪問情況
緩存的使用
list()方法只能使用二級緩存中的查詢緩存而無法使用二級緩存對單個對象的緩存(但是會把查詢出的對象放入二級緩存中)所以除非重復執行相同的查詢操作否則無法利用緩存的機制來提高查詢的效率
iterator()方法則可以充分利用二級緩存在根據ID檢索對象的時候會首先到緩存中查找只有在找不到的情況下才會執行相應的查詢語句所以緩存中對象的存在與否會影響到SQL語句的執行數量
對於結果集的處理方法不同
list()方法會一次獲得所有的結果集對象而且它會依據查詢的結果初始化所有的結果集對象這在結果集非常大的時候必然會占據非常多的內存甚至會造成內存溢出情況的發生
iterator()方法在執行時不會一次初始化所有的對象而是根據對結果集的訪問情況來初始化對象因此在訪問中可以控制緩存中對象的數量以避免占用過多緩存導致內存溢出情況的發生使用iterator()方法的另外一個好處是如果只需要結果集中的部分記錄那麼沒有被用到的結果對象根本不會被初始化所以對結果集的訪問情況也是調用iterator()方法時執行數據庫SQL語句多少的一個因素
所以在使用Query對象執行數據查詢時應該從以上幾個方面去考慮使用何種方法來執行數據庫的查詢操作
四 使用正確的抓取策略
所謂抓取策略(fetching strategy)是指當應用程序需要利用關聯關系進行對象獲取的時候Hibernate獲取關聯對象的策略抓取策略可以在O/R映射的元數據中聲明也可以在特定的HQL或條件查詢中聲明
Hibernate 定義了以下幾種抓取策略
連接抓取(Join fetching)
連接抓取是指Hibernate在獲得關聯對象時會在SELECT語句中使用外連接的方式來獲得關聯對象
查詢抓取(Select fetching)
查詢抓取是指Hibernate通過另外一條SELECT語句來抓取當前對象的關聯對象的方式這也是通過外鍵的方式來執行數據庫的查詢與連接抓取的區別在於通常情況下這個SELECT語句不是立即執行的而是在訪問到關聯對象的時候才會執行
子查詢抓取(Subselect fetching)
子查詢抓取也是指Hibernate通過另外一條SELECT語句來抓取當前對象的關聯對象的方式與查詢抓取的區別在於它所采用的SELECT語句的方式為子查詢而不是通過外連接
批量抓取(Batch fetching)
批量抓取是對查詢抓取的優化它會依據主鍵或者外鍵的列表來通過單條SELECT語句實現管理對象的批量抓取
以上介紹的是Hibernate 所提供的抓取策略也就是抓取關聯對象的手段為了提升系統的性能在抓取關聯對象的時機上還有以下一些選擇
立即抓取(Immediate fetching)
立即抓取是指宿主對象被加載時它所關聯的對象也會被立即加載
延遲集合抓取(Lazy collection fetching)
延遲集合抓取是指在加載宿主對象時並不立即加載它所關聯的對象而是到應用程序訪問關聯對象的時候才抓取關聯對象這是集合關聯對象的默認行為
延遲代理抓取(Lazy proxy fetching)
延遲代理抓取是指在返回單值關聯對象的情況下並不在對其進行get操作時抓取而是直到調用其某個方法的時候才會抓取這個對象
延遲屬性加載(Lazy attribute fetching)
延遲屬性加載是指在關聯對象被訪問的時候才進行關聯對象的抓取
介紹了Hibernate所提供的關聯對象的抓取方法和抓取時機這兩個方面的因素都會影響Hibernate的抓取行為最重要的是要清楚這兩方面的影響是不同的不要將這兩個因素混淆在開發中要結合實際情況選用正確的抓取策略和合適的抓取時機
抓取時機的選擇
在Hibernate 中對於集合類型的關聯在默認情況下會使用延遲集合加載的抓取時機而對於返回單值類型的關聯在默認情況下會使用延遲代理抓取的抓取時機
對於立即抓取在開發中很少被用到因為這很可能會造成不必要的數據庫操作從而影響系統的性能當宿主對象和關聯對象總是被同時訪問的時候才有可能會用到這種抓取時機另外使用立即連接抓取可以通過外連接來減少查詢SQL語句的數量所以也會在某些特殊的情況下使用
然而延遲加載又會面臨另外一個問題如果在Session關閉前關聯對象沒有被實例化那麼在訪問關聯對象的時候就會拋出異常處理的方法就是在事務提交之前就完成對關聯對象的訪問
所以在通常情況下都會使用延遲的方式來抓取關聯的對象因為每個立即抓取都會導致關聯對象的立即實例化太多的立即抓取關聯會導致大量的對象被實例化從而占用過多的內存資源
抓取策略的選取
對於抓取策略的選取將影響到抓取關聯對象的方式也就是抓取關聯對象時所執行的SQL語句這就要根據實際的業務需求數據的數量以及數據庫的結構來進行選擇了
在這裡需要注意的是通常情況下都會在執行查詢的時候針對每個查詢來指定對其合適的抓取策略指定抓取策略的方法如下所示
User user = (User) sessioncreateCriteria(Userclass)
setFetchMode(permissions FetchModeJOIN)
add( RestrictionsidEq(userId) )
uniqueResult();
五 查詢性能提升小結
在本小節中介紹了查詢性能提升的方法關鍵是如何通過優化SQL語句來提升系統的查詢性能查詢方法和抓取策略的影響也是通過執行查詢方式和SQL語句的多少來改變系統的性能的這些都屬於開發人員所應該掌握的基本技能避免由於開發不當而導致系統性能的低下
在性能調整中除了前面介紹的執行SQL語句的因素外對於緩存的使用也會影響系統的性能通常來說緩存的使用會增加系統查詢的性能而降低系統增加修改和刪除操作的性能(因為要進行緩存的同步處理)所以開發人員應該能夠正確地使用有效的緩存來提高數據查詢的性能而要避免濫用緩存而導致的系統性能變低在采用緩存的時候也應該注意調整自己的檢索策略和查詢方法這三者配合起來才可以達到最優的性能
另外事務的使用策略也會影響到系統的性能選取正確的事務隔離級別以及使用
From:http://tw.wingwit.com/Article/program/Java/ky/201311/28720.html
