hibernate复习（1）性能优化之抓取策略

Java代码  

1. <span style="font-size: large;">s = sessions.openSession();    
2. Transaction tx = s.beginTransaction();                  
3. User u = (User) s.createQuery("from User u where u.name=:userName")      .setString("userName", userName).uniqueResult();    
4. Map permissions = u.getPermissions();    
5. tx.commit();   
6. s.close();    
7. Integer accessLevel = (Integer) permissions.get("accounts");  // Error!</span>  

 在Session关闭后，permessions集合将是未实例化的、不再可用，因此无法正常载入其状态。 Hibernate对脱管对象不支持延迟实例化. 这里的修改方法是：将permissions读取数据的代码 移到tx.commit()之前。

除此之外，通过对关联映射指定lazy="false",我们也可以使用非延迟的集合或关联。但是， 对绝大部分集合来说，更推荐使用延迟方式抓取数据。如果在你的对象模型中定义了太多的非延迟关联，Hibernate最终几乎需要在每个事务中载入整个数据库到内存中！

但是，另一方面，在一些特殊的事务中，我们也经常需要使用到连接抓取（它本身上就是非延迟的），以代替查询抓取。 下面我们将会很快明白如何具体的定制Hibernate中的抓取策略。在Hibernate3中，具体选择哪种抓取策略的机制是和选择 单值关联或集合关联相一致的。

2.  调整抓取策略（Tuning fetch strategies）

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：  

Java代码  

1. <span style="font-size: large;"><set name="permissions"     fetch="join">   
2. <key column="userId"/>       
3. <one-to-many class="Permission"/>   
4. </set>   
5. <many-to-one name="mother" class="Cat" fetch="join"/> </span>  

条件查询，使用了subselect抓取的HQL查询

不管你使用哪种抓取策略，定义为非延迟的类图会被保证一定装载入内存。注意这可能意味着在一条HQL查询后紧跟着一系列的查询。

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。

也许你喜欢仅仅通过条件查询，就可以改变get() 或 load()语句中的数据抓取策略。例如：

Java代码  

1. <span style="font-size: large;">User user = (User) session.createCriteria(User.class) .  
2.                    setFetchMode("permissions", FetchMode.JOIN).  
3.                    add( Restrictions.idEq(userId) ).uniqueResult(); </span>  

  （这就是其他ORM解决方案的“抓取计划(fetch plan)”在Hibernate中的等价物。）截然不同的一种避免N+1次查询的方法是，使用二级缓存。

Java代码  

1. <span style="font-size: large;"><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
2. <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC  
3.         "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"  
4.         "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">  
5.   
6. <hibernate-mapping>  
7.     <class name="com.javacrazyer.domain.Product" table="product">  
8.         <id name="id">  
9.             <generator class="native"/>  
10.         </id>  
11.         <version name="version"/>  
12.           
13.         <property name="name"/>  
14.         <property name="unitCost" column="unit_cost"/>  
15.         <property name="pubTime" column="pub_time"/>  
16.           
17.         <!-- 映射多对一 -->  
18.         <many-to-one name="cate" column="cate_id" fetch="join"/>  
19.           
20.     </class>  
21. </hibernate-mapping></span>  

 

Sql代码  

1. <span style="font-size: large;">select tab1.xx,tab1.yy,tab2.aa,tab2.cc   
2.                    from product tab1   
3.                    inner join category tab2   
4.                    on tab1.cate_id=tab2.id   
5.                    where product_id=?</span>  

Java代码  

1. <span style="font-size: large;"><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
2. <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC  
3.         "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"  
4.         "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">  
5.   
6. <hibernate-mapping>  
7.     <class name="com.javacrazyer.domain.Category" table="category" batch-size="10">  
8.         <id name="id">  
9.             <generator class="native"/>  
10.         </id>  
11.         <version name="version"/>  
12.         <property name="name"/>  
13.         <property name="description"/>  
14.           
15.         <!-- 映射集合属性 -->  
16.         <bag name="productList" inverse="true" fetch="subselect">  
17.             <key column="cate_id"/>  
18.             <!-- 映射一对多 -->  
19.             <one-to-many class="com.javacrazyer.domain.Product"/>  
20.         </bag>  
21.     </class>  
22. </hibernate-mapping></span>  

当使用get()或load()方法加载一个Category实体数据时，它对关联的Product集合属性先延迟加载，当真正需要使用 Product集合属性中的数据时，才再发送一条SQL语句来抓取数据； 当使用HQL语句加载多个CategoryShiite数据时，对它们关联的Product集合属性先延迟加载，当真正需要使用Product集合属性的数据时，才会再发送一条子查询语句来抓取相应的数据