前言
由於編程思想與數據庫的設計模式不同，生出了一些ORM框架。
核心都是將關係型數據庫和數據轉成對象型。當前流行的方案有Hibernate與myBatis。
兩者各有優劣。競爭激烈，其中一個比較重要的考慮的地方就是性能。
因此筆者通過各種實驗，測出兩個在相同情景下的性能相關的指數，供大家參考。
友情提示：如果你嫌棄文章太長，可以拉到文末看結論即可。
測試目標
以下測試需要確定幾點內容：
性能差異的場景；
性能不在同場景下差異比；
找出各架框優劣，各種情況下的表現，適用場景。
測試思路
測試總體分成：單表插入，關聯插入，單表查詢，多表查詢。
測試分兩輪，同場景下默認參數做一輪，調優做強一輪，橫縱對比分析了。
測試中盡保證輸入輸出的一致性。
樣本量儘可能大,達到10萬級別以上，減少統計誤差。
測試提綱
具體的場景情況下
插入測試1：10萬條記錄插入。
查詢測試1：100萬數據中單表通過id查詢100000次,無關聯字段。
查詢測試2：100萬數據中單表通過id查詢100000次,輸出關聯對象字段。
查詢測試3：100萬*50萬關聯數據中查詢100000次,兩者輸出相同字段。
準備
數據庫:mysql 5.6
表格設計：
twitter:推特
CREATE TABLE `twitter` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`add_date` datetime DEFAULT NULL,
`modify_date` datetime DEFAULT NULL,
`ctx` varchar(255) NOT NULL,
`add_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
`modify_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `UPDATE_USER_FORI` (`modify_user_id`),
KEY `ADD_USER_FORI` (`add_user_id`),
CONSTRAINT `ADD_USER_FORI` FOREIGN KEY (`add_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL,
CONSTRAINT `UPDATE_USER_FORI` FOREIGN KEY (`modify_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1048561 DEFAULT CHARSET=utf8
user: 用戶
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=524281 DEFAULT CHARSET=utf8
測試數據準備：
表一：twitter
無數據。
表二：user
50萬個隨機的用戶名。
隨機內容推特表(material_twitter)
無id，僅有隨機字符串內容，共10萬條。
用於插入控推特表。
生成數據代碼,關聯100個用戶:
insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)
SELECT name,ROUND(RAND()*100)+1,ROUND(RAND()*100)+1,'2016-12-31','2016-12-31'
from MATERIAL生成數據代碼,關聯500000個用戶:
insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)
SELECT name,ROUND(RAND()*500000)+1,ROUND(RAND()*500000)+1,'2016-12-31','2016-12-31'
from MATERIAL實體代碼
@Entity
@Table(name = "twitter")
public class Twitter implements java.io.Serializable{
private Long id;
private Date add_date;
private Date modify_date;
private String ctx;
private User add_user;
private User modify_user;
private String createUserName;
@Id
@GeneratedValue(strategy = IDENTITY)
@Column(name = "id", unique = true, nullable = false)
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
@Temporal(TemporalType.DATE)
@Column(name = "add_date")
public Date getAddDate() {
return add_date;
}
public void setAddDate(Date add_date) {
this.add_date = add_date;
}
@Temporal(TemporalType.DATE)
@Column(name = "modify_date")
public Date getModifyDate() {
return modify_date;
}
public void setModifyDate(Date modify_date) {
this.modify_date = modify_date;
}
@Column(name = "ctx")
public String getCtx() {
return ctx;
}
public void setCtx(String ctx) {
this.ctx = ctx;
}
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
@JoinColumn(name = "add_user_id")
public User getAddUser() {
return add_user;
}
public void setAddUser(User add_user) {
this.add_user = add_user;
}
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
@JoinColumn(name = "modify_user_id")
public User getModifyUser() {
return modify_user;
}
public void setModifyUser(User modify_user) {
this.modify_user = modify_user;
}
@Transient
public String getCreateUserName() {
return createUserName;
}
public void setCreateUserName(String createUserName) {
this.createUserName = createUserName;
}
}
開始
插入測試1
代碼操作：
將隨機內容推特表的數據加載到內存中,然後一條條加入到推特表中,共10萬條。
關鍵代碼:
hibernate:
Session session = factory.openSession();
session.beginTransaction();
Twitter t = null;
Date now = new Date();
for(String materialTwitter : materialTwitters){
// System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter);
t = new Twitter();
t.setCtx(materialTwitter);
t.setAddDate(now);
t.setModifyDate(now);
t.setAddUser(null);
t.setModifyUser(null);
session.save(t);
}
session.getTransaction().commit();
mybatis:
Twitter t = null;
Date now = new Date();
for(String materialTwitter : materialTwitters){
// System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter);
t = new Twitter();
t.setCtx(materialTwitter);
t.setAddDate(now);
t.setModifyDate(now);
t.setAddUser(null);
t.setModifyUser(null);
msession.insert("insertTwitter", t);
}
msession.commit();
TwitterMapper.xml,插入代碼片段:
<insert id="insertTwitter" keyProperty="id" parameterType="org.pushio.test.show1.entity.Twitter" useGeneratedKeys="true">
insert into twitter(ctx, add_date,modify_date) values (#{ctx},#{add_date},#{modify_date})
</insert>
查詢測試1
通過id從1遞增到10萬依次進行查詢推特內容，僅輸出微博內容。
關鍵代碼:
hibernate:
long cnt = 100000;
for(long i = 1; i <= cnt; ++i){
Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i);
//System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());
}
mybatis:
long cnt = 100000;
for(long i = 1; i <= cnt; ++i){
Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitter", i);
//System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());
}
查詢測試2
與查詢測試1總體一樣，增加微博的創建人名稱字段,此處需要關聯。
其中微博對應有10萬個用戶。可能一部份用戶重複。這裏對應的用戶數可能與hibernate配懶加載的情況有影響。
此處體現了hibernate的一個方便處，可以直接通過getAddUser()可以取得user相關的字段。
然而myBatis則需要編寫新的vo，因此在測試batis時則直接在Twitter實體中增加創建人員名字成員(createUserName)。
此處hibernate則會分別測試有懶加載，無懶加載。
mybatis會測有默認與有緩存兩者情況。
其中mybatis的緩存機制比較難有效配置，不適用於真實業務(可能會有髒數據)，在此僅供參考。
測試時，對推特關聯的用戶數做了兩種情況，一種是推特共關聯了100個用戶，也就是不同的推特也就是在100個用戶內，這裏的關聯關係隨機生成。
另外一種是推特共關聯了50萬個用戶，基本上50個用戶的信息都會被查詢出來。
在上文“準備”中可以看到關聯數據生成方式。
關鍵代碼:
hibernate:
long cnt = 100000;
for(long i = 1; i <= cnt; ++i){
Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i);
t.getAddUser().getName();//加載相應字段
//System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());
}
急懶加載配置更改處,Twitter.java:
@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)//急加載
//@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)//懶加載
@JoinColumn(name = "add_user_id")
public User getAddUser() {
return add_user;
}
mybatis:
for(long i = 1; i <= cnt; ++i){
Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitterHasUser", i);
// System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getCreateUserName());
}
TwitterMapper.xml配置：
<select id="getTwitterHasUser" parameterType="long" resultType="org.pushio.test.show1.entity.Twitter">
select twitter.*,user.name as creteUserName from twitter,user
where twitter.id=#{id}
AND twitter.add_user_id=user.id
</select>
測試結果
img
測試分析
測試分成了插入，單表查詢，關聯查詢。關聯查詢中hibernate分成三種情況進行配置。
其中在關聯字段查詢中，hibernate在兩種情況下，性能差異比較大。 都是在懶加載的情況下，如果推特對應的用戶比較多時，則性能會比僅映射100個用戶的情況要差很多。
換而言之，如果用戶數量少(關聯的總用戶數)時，也就是會重複查詢同一個用戶的情況下，則不需要對用戶表做太多的查詢。
其中通過查詢文檔後，證明使用懶加載時，對象會以id爲key做緩存，也就是查詢了100個用戶後，後續的用戶信息使用了緩存，使性能有根本性的提高。甚至要比myBatis更高。
如果是關聯50萬用戶的情況下,則hibernate需要去查詢50萬次用戶信息,並組裝這50萬個用戶，此時性能要比myBatis性能要差，不過差異不算大，小於1ms，表示可以接受。
其中hibernate非懶加載情況下與myBatis性能差異也是相對其他測試較大，平均值小於1ms。
這個差異的原因主要在於，myBatis加載的字段很乾淨，沒有太多多餘的字段，直接映身入關聯中。反觀hibernate則將整個表的字都會加載到對象中，其中還包括關聯的user字段。
hibernate這種情況下有好有壞，要看具體的場景，對於管理平臺，需要展現的信息較多，併發要求不高時，hibernate比較有優勢。
然而在一些小活動，互聯網網站，高併發情況下，hibernate的方案太不太適合,myBatis+VO則是首選。
測試總結
總體初觀，myBatis在所有情況下，特別是插入與單表查詢，都會微微優於hibernate。不過差異情況並不明顯，可以基本忽略差異。
差異比較大的是關聯查詢時，hibernate爲了保證POJO的數據完整性，需要將關聯的數據加載，需要額外地查詢更多的數據。這裏hibernate並沒有提供相應的靈活性。
關聯時一個差異比較大的地方則是懶加載特性。其中hibernate可以特別地利用POJO完整性來進行緩存，可以在一級與二級緩存上保存對象，如果對單一個對象查詢比較多的話，會有很明顯的性能效益。
以後關於單對象關聯時，可以通過懶加載加二級緩存的方式來提升性能。
最後，數據查詢的性能與orm框架關無太大的關係，因爲orm主要幫助開發人員將關係數據轉化成對象型數據模型，對代碼的深析上來看，hibernate設計得比較重量級，對開發來說可以算是重新開發了一個數據庫，不讓開發去過多關心數據庫的特性，直接在hibernate基礎上進行開發，執行上分爲了sql生成，數據封裝等過程，這裏花了大量的時間。然而myBatis則比直接，主要是做關聯與輸出字段之間的一個映射。其中sql基本是已經寫好，直接做替換則可，不需要像hibernate那樣去動態生成整條sql語句。
好在hibernate在這階段已經優化得比較好，沒有比myBatis在性能上差異太多，但是在開發效率上，可擴展性上相對myBatis來說好太多。
最後的最後，關於myBatis緩存，hibernate查詢緩等，後續會再專門做一篇測試。
關於緩存配置
myBatis相對Hibernate 等封裝較爲嚴密的ORM 實現而言,因爲hibernate對數據對象的操作實現了較爲嚴密的封裝，可以保證其作用範圍內的緩存同步，而ibatis 提供的是半封閉的封裝實現，因此對緩存的操作難以做到完全的自動化同步。
以上的緩存配置測試僅爲性能上的分析，沒有加入可用性上的情況，因爲myBatis直接配置緩存的話，可能會出現髒數據,。
在關聯查詢數據的情況下，hiberntae的懶加載配二級緩存是個比較好的方案(無髒數據)，也是與myBatis相比有比較明顯的優勢。此情景下，性能與myBatis持平。
在真實情況下，myBatis可能不會在這個地方上配置緩存,會出現髒數據的情況，因而很有可能在此hibernate性能會更好。