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。
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。
9) 大数据量的处理,可以使用无状态Session,好处是对二级缓存的性能优化
statelessSession=sessionFactory.openStatelessSession();
10) 对于大数据量新增、修改、删除操作,可以使用DML风格的HQL语句,好处是会直接绕过内存进行数据处理,JDBC风格,高效
注:以上转自一位博客的内容,仅作为工作参考用。
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