Hibernate的优化
Hibernate自述
我天生效率比较低，在普遍情况下，需要将执行转换为SQL语句的Hibernate低于直接JDBC存取。但是在经过比较好的性能优化之后，我的性能还是让人相当满意的，特别是应用二级缓存之后，甚至可以获得比较不使用缓存的JDBC更好的性能。
优化总结
要想优化Hibernate，我们必须知道应该从什么地方进行优化，从什么地方入手。Hibernate的优化方向：数据库设计、HQL优化、缓存、主配置、延迟加载、方法选用、集合选用、事物控制、批量操作
具体分析
第一点：数据库设计
前边博客介绍过 数据库设计，今天我们还从这开始，表的设计就是建楼的基础，如何让基础简洁而结实这是最重要的。
优化策略：
1. 建索引
2. 减少表之间的关联
3. 简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据
4. 适当的冗余数据，不过分最求高范式
第二点：HQL优化
（HQL知识图）
假如想好好了解一下的建议看一下这篇博客HQL详细使用，我个人认为写的还可以，知识总结的很细致。
总结：
1. 实体查询：可以使用sql语句查询
2. 实体的更新和删除：hibernate3中直接提供更加灵活更加效率的解决方法
3. 属性查询：动态构造实例对象，对结果集进行封装
4. 分组与排序：
A. Order by子句
B. Group by子句与统计查询
C. 优化统计查询：内连接，外连接
5. 参数绑定：和jdbc一样，对hibernate的参数绑定提供了丰富的支持。
第三点：缓存
运行机制：
介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频数，从而提高运行性能。
缓存被广泛应用的用于优化数据库。当一些数据被从数据库中读取出来的时候，我们可以把它们放到缓存里。这样我们可以再次使用的时候直接从缓存中取出来，这样我们的效率就提高了很多。
控制范围：
一级缓存是session对象的生命周期通常对应的一个数据库事务或者一个应用事务，它是事务范围内的缓存
二级缓存是一个可插拔的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应，所以二级缓存是进城范围或者集群范围内的缓存。用于初始化很少更改的数据、不重要的数据，不会并发访问的数据。
Hibernate缓存的一些问题和建议：hibernate的缓存
第四点：捉取策略
1. 捉取优化：Hibernate在关联关系之间进行导航，充分利用Hibernate提供的技术
2. 如何捉取
立即捉取：当捉取宿主对象时，同时捉取其相关对象和关联集以及属性
延迟加载：当捉宿主对象时，并不捉取其关联对象，而是当对其对象进行调用时才加载。
3. 捉取粒度：设置捉取个数
第五点：批量数据处理（修改和删除）
在Hibernate2中，如果需要对任何数据进行修改和删除操作都需要先执行查询操作，在得到数据后才进行修改和删除。
1. 不适用Hibernate API而是直接使用JDBC API来做原生态SQL语句进行查询，这种方法比较好，相对来说较快。
2. 运用存储过程
3. 一定量范围内可以使用hibernate API，但是特大数据量不行。
第六点：结果集的使用：
结果集的使用：list()和iterator()区别
查询方式：
list只能利用查询缓存（但在交易系统中查询缓存作用不大），无法利用二级缓存中的单个实体，但是list查出的对象会写入二级缓存，但它一般只生成较少的sql语句，很多情况就是一条。
iterator则利用二级缓存，对于一条查询语句，它会先从数据库中找到所有符合条件的记录的ID，在通过ID去缓存找，对于缓存中没有的记录，在构造语句从数据库查出，第一次的执行会产生N+1条SQL语句。
产生结果：
用list可能会溢出
通过Iterator，配合缓存管理API，在海量数据查询中可以很好的解决内存问题。
综合考虑：
一般List会填充二级缓存，却不能利用二级缓存，而Iterator可以读二级缓存，然而无法命中的话，效率很低效。一般处理方法，就是第一次查询使用list，随后使用iterator查询。
总结
Hibernate优化总结还有主配置、方法选用、事物控制没有涉及到，因为它们相对来说这些方面比较简单，但是还是很重要的。
在实施一个项目的时候我们没有必要想这些问题，做项目的时候第一步运行起来，第二步优化一下。在很多小型项目中第二步一般都不会去做，所以说我们做工程的时候还是要牢记运行出来，假如自己作为研究或者这个问题比较严重的话我们才考虑优化。
Hibernate调优方面没有最有只有更优，让我们不断积极找到优化的方法，来优化我们的程序，来优化我们自己。
关于Hibernate优化方面，希望大家留下宝贵的意见，多对交流!
作者：chow__zh
补充：软件开发 , Java ,
