时间:2021-05-19
在Session的缓存中存放的是相互关联的对象图。默认情况下,当Hibernate从数据库中加载Customer对象时,会同时加载所有关联的 Order对象。以Customer和Order类为例,假定ORDERS表的CUSTOMER_ID外键允许为null
以下Session的find()方法用于到数据库中检索所有的Customer对象:
List customerLists=session.find("from Customer as c");
运行以上find()方法时,Hibernate将先查询CUSTOMERS表中所有的记录,然后根据每条记录的ID,到ORDERS表中查询有参照关系的记录,Hibernate将依次执行以下select语句:
select * from CUSTOMERS;
select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=1;
select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=2;
select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=3;
select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=4;
通过以上5条select语句,Hibernate最后加载了4个Customer对象和5个Order对象,在内存中形成了一幅关联的对象图.
Hibernate在检索与Customer关联的Order对象时,使用了默认的立即检索策略。这种检索策略存在两大不足:
(1) select语句的数目太多,需要频繁的访问数据库,会影响检索性能。如果需要查询n个Customer对象,那么必须执行n+1次select查询语 句。这就是经典的n+1次select查询问题。这种检索策略没有利用SQL的连接查询功能,例如以上5条select语句完全可以通过以下1条 select语句来完成:
select * from CUSTOMERS left outer join ORDERS
on CUSTOMERS.ID=ORDERS.CUSTOMER_ID
以上select语句使用了SQL的左外连接查询功能,能够在一条select语句中查询出CUSTOMERS表的所有记录,以及匹配的ORDERS表的记录。
(2)在应用逻辑只需要访问Customer对象,而不需要访问Order对象的场合,加载Order对象完全是多余的操作,这些多余的Order对象白白浪费了许多内存空间。
为了解决以上问题,Hibernate提供了其他两种检索策略:延迟检索策略和迫切左外连接检索策略。延迟检索策略能避免多余加载应用程序不需要访问的关联对象,迫切左外连接检索策略则充分利用了SQL的外连接查询功能,能够减少select语句的数目。
对数据库访问还是必须考虑性能问题的, 在设定了1 对多这种关系之后, 查询就会出现传说中的n +1 问题。
1 )1 对多,在1 方,查找得到了n 个对象, 那么又需要将n 个对象关联的集合取出,于是本来的一条sql查询变成了n +1 条
2)多对1 ,在多方,查询得到了m个对象,那么也会将m个对象对应的1 方的对象取出, 也变成了m+1
1 )lazy=true, hibernate3开始已经默认是lazy=true了;lazy=true时不会立刻查询关联对象,只有当需要关联对象(访问其属性,非id字段)时才会发生查询动作。
2)二级缓存, 在对象更新,删除,添加相对于查询要少得多时, 二级缓存的应用将不怕n +1 问题,因为即使第一次查询很慢,之后直接缓存命中也是很快的。
不同解决方法,不同的思路,第二条却刚好又利用了n +1 。
3) 当然你也可以设定fetch=join(annotation : @ManyToOne() @Fetch(FetchMode.JOIN))
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