在項目中使用Hibernate進行大數據量的性能測試,有一些總結(轉貼)

近日爲是否在項目中使用Hibernate進行大數據量的性能測試,有一些總結,
1) 在處理大數據量時,會有大量的數據緩衝保存在Session的一級緩存中,這緩存大太時會嚴重顯示性能,所以在使用Hibernate處理大數據量的,可以使用session.clear()或者session. Evict(Object) 在處理過程中,清除全部的緩存或者清除某個對象。
2) 對大數據量查詢時,慎用list()或者iterator()返回查詢結果,
1. 使用List()返回結果時,Hibernate會所有查詢結果初始化爲持久化對象,結果集較大時,會佔用很多的處理時間。
2. 而使用iterator()返回結果時,在每次調用iterator.next()返回對象並使用對象時,Hibernate才調用查詢將對應的對象初始化,對於大數據量時,每調用一次查詢都會花費較多的時間。當結果集較大,但是含有較大量相同的數據,或者結果集不是全部都會使用時,使用iterator ()纔有優勢。
3. 對於大數據量,使用qry.scroll()可以得到較好的處理速度以及性能。而且直接對結果集向前向後滾動。
3) 對於關聯操作,Hibernate雖然可以表達複雜的數據關係,但請慎用,使數據關係較爲簡單時會得到較好的效率,特別是較深層次的關聯時,性能會很差。
4) 對含有關聯的PO(持久化對象)時,若default-cascade="all"或者 “save-update”,新增PO時,請注意對PO中的集合的賦值操作,因爲有可能使得多執行一次update操作。
5) 在一對多、多對一的關係中,使用延遲加載機制,會使不少的對象在使用時方會初始化,這樣可使得節省內存空間以及減少數據庫的負荷,而且若PO中的集合沒有被使用時,就可減少互數據庫的交互從而減少處理時間。
6) 對於大數據量新增、修改、刪除操作或者是對大數據量的查詢,與數據庫的交互次數是決定處理時間的最重要因素,減少交互的次數是提升效率的最好途徑,所以在開發過程中,請將show_sql設置爲true,深入瞭解Hibernate的處理過程,嘗試不同的方式,可以使得效率提升。
7) Hibernate是以JDBC爲基礎,但是Hibernate是對JDBC的優化,其中使用Hibernate的緩衝機制會使性能提升,如使用二級緩存以及查詢緩存,若命中率較高明,性能會是到大幅提升。
Cool Hibernate可以通過設置hibernate.jdbc.fetch_size,hibernate.jdbc.batch_size等屬性,對Hibernate進行優化。
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