Hibernate 性能优化之查询缓存

像Hibernate这种ORM框架,相较于JDBC操作,需要有更复杂的机制来实现映射.对象状态管理等,因此在性能和效率上有一定的损耗. 在保证避免映射产生低效的SQL操作外,缓存是提升Hibernate的关键之一. 加入缓存可以避免数据库调用带来的连接创建与销毁.数据打包拆包.SQL执行.网络传输,良好的缓存机制和合理的缓存模式能带来性能的极大提升,EHCache就提供了这种良好的缓存机制. 在考虑给系统加入缓存进行优化前,复用SessionFactory是Hibernate优化最优先.最基础的

数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显,我们究竟应该如何对MySQL数据库进行优化? 下面我就从MySQL对硬件的选择.MySQL的安装.my.cnf的优化.MySQL如何进行架构设计及数据切分,查询与索引优化分析等方面来说明这个问题. (一)服务器物理硬件的优化 在挑选硬件服务器时,我们应该从下面几个方面着重对MySQL服务器的硬件配置进行优化,也就是说将项目中的资金着重投入到如下几处: 1.磁盘寻道能力(磁盘I/O),我们现在用的都是SAS15000转的硬盘,

1 clear()方法的运用: 由于hibernate在查询出来数据之后,会把数据进行缓存,对于同一个session多次大数据的查询,由于缓存会占用一定的内存空间,因此要多用seesion.clear(0方法清空缓存: 2 对于多发的sql语句合理设置tetch: 在关联查询时候,有时候只查询其中一个表里的数据,而hibernate会发出多条sql语句把另外一张表的数据也进行查询,影响性能,可以通过设置fetch的值来进行关联查询时候的懒加载:例如在多对一查询时候 @ManyToOne(casc

性能优化 1.Session.clear()的应用 不断分页循环的时候,使用clear()方法. Java中的内存泄漏: 如果使用java打开某一个资源后,一定要关闭,否则就有可能导致内存泄漏.比如:使用java打开一个文件,实际上是java调用了C,C调用了windows底层的API,如果不手动将资源关闭,C语言必须手动回收内存,这就导致了有java引起的内存泄漏. 2.1+N问题 (1)使用@ManyToOne的时候,默认FetchType=EAGER,此时会自动取出One这一方的信息. (

性能优化 1.注意session.clear() 的运用,尤其在不断分页的时候 a) 在一个大集合中进行遍历,遍历msg,取出其中额含有敏感字样的对象 b) 另外一种形式的内存泄漏( //面试题:Java有内存泄漏吗?语法级别没有,但是可由java引起,例如:连接池不关闭,或io读取后不关闭) 2.1+N 问题(典型的面试题) 举例:当存在多对一关系时,多的一方默认是可以取出一的一方的 @ManyToOne 中 默认为fetch=FetchType.Eager 当load多的一方时,也会加载一的

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

一对一关联 实体类关系 一对多 多对多 一对一 Hibernate提供了两种映射一对一关联关系的方式:按照外键映射和按照主键映射.下面以员工账号和员工档案表为例,介绍这两种映射方式,并使用这两种映射方式分别完成以下持久化操作: (1)保存员工档案的同时分配给员工一个账号. (2)加载员工档案的同时加载账号信息. 1.按照外键映射 步骤一:创建实体类Users1和Resume1 Users1创建如下: public class Users1 { private Integer userid; pr

如果需要进行SQl Server下的SQL性能优化,需要准备以下内容: 一.SQL查询分析器设置: 1.开启实际执行计划跟踪. 2.每次执行需优化SQL前,带上清除缓存的设置SQL. 平常在进行SQL Server性能优化时,为了确保真实还原性能问题,我们需要关闭SQL Server自身的执行计划及缓存.可以通过以下设置清除缓存. 1 DBCC DROPCLEANBUFFERS --清除缓冲区 2 DBCC FREEPROCCACHE --删除计划高速缓存中的元素 3.开启查询IO读取统计.查询

在BI服务中通过查询聚合语句分析定位慢查询/聚合分析,小结如下: 慢查询定位: 通过Profile分析慢查询 对于查询优化: 通过添加相应索引提升查询速度: 对于聚合大数据方案: 首先要说明的一个问题是,对于OLAP型的操作,期望不应该太高.毕竟是对于大量数据的操作,光从IO就已经远超通常的OLTP操作,所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的,也是没有意义的.但并不是说一点优化空间也没有. 这样优化之后预计在可以提升一部分查询性能,但是并不能解决.原因开头说了,对OLAP就不能期望这么高