什么叫n+1次select查询问题?

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，图1列出了CUSTOMERS表和ORDERS表中的记录。



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，参见图2。

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：

（a） 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。

（b）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。

刚查阅了hibernate3的文档：
查询抓取（默认的）在N+1查询的情况下是极其脆弱的，因此我们可能会要求在映射文档中定义使用连接抓取：

<set name="permissions" 
fetch="join">
<key column="userId"/> 
<one-to-many class="Permission"/> 
<many-to-one name="mother" class="Cat" fetch="join"/>

在映射文档中定义的抓取策略将会有产生以下影响：
通过get()或load()方法取得数据。
只有在关联之间进行导航时，才会隐式的取得数据(延迟抓取)。

条件查询
在映射文档中显式的声明 连接抓取做为抓取策略并不会影响到随后的HQL查询。

通常情况下，我们并不使用映射文档进行抓取策略的定制。更多的是，保持其默认值，然后在特定的事务中， 使用HQL的左连接抓取（left join fetch ） 对其进行重载。这将通知 Hibernate 在第一次查询中使用外部关联（outer join），直接得到其关联数据。 在条件查询 API中，应该调用 setFetchMode(FetchMode.JOIN)语句。

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。

hibernate.jdbc.fetch_size 50

hibernate.jdbc.batch_size 25

这两个选项非常非常非常重要！！！将严重影响Hibernate的CRUD性能!

C = create, R = read, U = update, D = delete

Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数。

例如一次查询1万条记录，对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条取出来的，而只会取出Fetch Size条数，当纪录集遍历完了这些记录以后，再去数据库取Fetch Size条数据。

因此大大节省了无谓的内存消耗。当然Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。

这有点像平时我们写程序写硬盘文件一样，设立一个Buffer，每次写入Buffer，等Buffer满了以后，一次写入硬盘，道理相同。

Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=10，是一个非常保守的设定，根据我的测试，当Fetch Size=50的时候，性能会提升1倍之多，当Fetch Size=100，性能还能继续提升20%，Fetch Size继续增大，性能提升的就不显著了。

因此我建议使用Oracle的一定要将Fetch Size设到50。

不过并不是所有的数据库都支持Fetch Size特性，例如MySQL就不支持。

MySQL就像我上面说的那种最坏的情况，他总是一下就把1万条记录完全取出来，内存消耗会非常非常惊人！这个情况就没有什么好办法了 :(

Batch Size是设定对数据库进行批量删除，批量更新和批量插入的时候的批次大小，有点相当于设置Buffer缓冲区大小的意思。

Batch Size越大，批量操作的向数据库发送sql的次数越少，速度就越快。我做的一个测试结果是当Batch Size=0的时候，使用Hibernate对Oracle数据库删除1万条记录需要25秒，Batch Size = 50的时候，删除仅仅需要5秒！！！

我们通常不会直接操作一个对象的标识符（identifier），因此标识符的setter方法应该被声明为私有的（private）。这样当一个对象被保存的时候，只有Hibernate可以为它分配标识符。你会发现Hibernate可以直接访问被声明为public，private和protected等不同级别访问控制的方法（accessor method）和字段（field）。 所以选择哪种方式来访问属性是完全取决于你，你可以使你的选择与你的程序设计相吻合。

所有的持久类（persistent classes）都要求有无参的构造器（no-argument constructor）；因为Hibernate必须要使用Java反射机制（Reflection）来实例化对象。构造器（constructor）的访问控制可以是私有的（private），然而当生成运行时代理（runtime proxy）的时候将要求使用至少是package级别的访问控制，这样在没有字节码编入（bytecode instrumentation）的情况下，从持久化类里获取数据会更有效率一些。

就是每次你在查询时，会级联查询的深度，譬如你对关联vo设置了eager的话，如果fetch_depth值太小的话，会发多很多条sql

Hibernate的Reference之后，可以采用批量处理的方法，当插入的数据超过10000时，就flush session并且clear。

下面是一个测试method。

这只是简单的测试，实际项目中遇到的问题，要比这个复杂得多。
这时候，我们可以让Spring来控制Transaction，自己来控制Hibernate的Session，随时更新数据。
首先，利用HibernateDaoSupport类来自定义个方法打开Session；

public Session openSession(){
	return getHibernateTemplate().getSessionFactory().openSession();
然后，用打开的Session处理你的数据；
protected void doBusiness(Session session){
	while (true){
 	  //do your business with the opening session       
            someMethod(session);
            session.flush();
            session.clear();
            logger.info("good job!");            
每做一次数据操作，就更新一次Session，这样可以保证每次数据操作都成功，否则就让Spring去控制它roll back吧。
最后，记得关闭Session。
 Session session  =  openSession();
 doBusiness(session);
 session.close();  // 关闭session
                    在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结，         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
				
阅读了Hibernate的Reference之后，可以采用批量处理的方法，当插入的数据超过10000时，就flush session并且clear。
下面是一个测试method。
* 测试成批插入数据的事务处理，返回是否成功
      public   boolean
				
一直以来对于MySQL的存储过程性能还是颇有微词的，说实话够慢的。有时候想做一些对比测试，存储过程初始化几万条数据都得好一会儿，这功夫Oracle类似的测试早都做完了，今天就赶个晚班车，把这个没做完的任务完成了。
				
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...
一、关于Mybatis
MyBatis本是Apache的一个开源项目iBatis，2010年迁移到google code，并且改名为MyBatis，之后就以Mybatis命名固定下来，2013年11月迁移到Github。
由于编程思想与数据库的设计模式不同，生出了一些ORM框架。
核心都是将关系型数据库和数据转成对象型。当前流行的方案有Hibernate与myBatis。
两者各有优劣。竞争激烈，其中一个比较重要的考虑的地方就是性能。
因此笔者通过各种实验，测出两个在相同情景下的性能相关的指数，供大家参考。
以下测试需要确定几点内容：
性能差异的场景；
性能不在同场景下差异...
				
Hibernate较大数据量的写表
如果简单的使用session.save()或者session.update()或者session.saveOrUpdate()会使得内存激增之外，commit时写表效率也会极低，虽然hibernate也有批量插入方法，但是效率依旧比不上JDBC。可能这就是hibernate的痛点吧。
final String insertBjsFeedBackSql = "in...
				
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，H...
				
属性的延迟：
我们之前在获取一条数据的时候采用的都是Session的get方法，这种方式不是延迟加载，也就是调用这个方法就会立刻访问数据库查出此对象的数据，当我们采用Session的load方法时，采用的是属性延迟加载，就是只有在访问这个对象的属性，hibernate才会访问数据库进行查询。
下面两种代码和测试结果一看就明白。
1.get方法，非延迟
Product p=(Prod