Hibernate性能优化

最新推荐文章于 2025-08-21 14:33:17 发布
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#性能优化 #hibernate #join #java #session #数据库

本文探讨了Java应用中的性能优化策略，包括如何有效使用session.clear()避免内存泄露风险，解决1+N查询问题的方法，以及对比List与Iterator在数据获取效率上的不同。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.性能优化
a. 注意session.clear()的运用，尤其在不断分页的时候
java在语法上不存在内存泄露，因为垃圾收集器会自动回收，但是当java用到外部资源的时候就说不定了，比如读取文件，连接池忘记关闭，这样垃圾收集器不能回收内存从而造成内存的泄露
b.1+n问题是指从一张表中读取数据时候，和它对应的所关联的表的数据也会取出来,解决问题有有
1.多这方设fetch=FetchType.LAZY，这样就不会马上取出所关联表数据，只有当需要的时候才会取出
2.也可以在对应的关联对象上标明注解@BatchSize(size=5)表示每次从关联表中取出5条记录，这样可以减少向关联表发出sql语句次数，提高性能
3.在取数据的时候用join fetch,例如
from Topic t left join fetch t.category c

2.List和Iterator
a.List是把记录全部取出来
b.Iterator先取ID，等用到的时候再根据ID来取对象
c.session中List第二次发出，仍然会到数据库查询
d.Iterator第二次发出的时，首先会找session级缓存

Hibernate 性能优化：告别慢查询，提升数据库访问性能
shrgegrb的博客
05-11 823
Hibernate 作为 ORM 框架，在高并发场景下可能面临性能瓶颈。本文探讨了 Hibernate 的性能优化策略，重点包括缓存机制、查询优化和批量操作。一级缓存和二级缓存可减少数据库访问，提升性能。查询优化通过拆分复杂查询和使用类型安全的 Criteria API 来避免性能问题。批量操作则通过减少数据库交互次数来提高效率。通过这些策略，开发者可以有效提升 Hibernate 的数据库访问性能，避免慢查询问题。
关于hibernate性能优化
痛觉残留的博客
11-29 427
hibernate性能优化对于大多数典型的 Spring/Hibernate 企业应用而言，其性能表现几乎完全依赖于持久层的性能。确认应用是否受限于数据库我们可以调用VisualVM进行监控，查看应用进程花在等待数据库从网络中返回结果的时间。例如这里，应用等待数据库返回数据的时间占比为56%。 看到数据库查询是导致应用运行缓慢的原因，其实是好兆头，这证明至少我们还有得优化，并且很容易优化。Hibe
hibernate性能优化
L19900325的专栏
10-31 576
1 、针对Mysql数据库而言主要是物理硬件的优化磁盘的寻道能力（磁盘的IO）Mysql的自身优化（Mysql.cnf）文件的优化 2、针对Oracle数据库而言，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，一般设置为30、50、100.Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：
Hibernate 性能优化法则
老卫的技术站
04-18 1344
Hibernate 是 Java EE 应用中流行的 JPA 框架，简单易用，但很多使用过 Hibernate 的开发者都普遍反映 Hibernate 性能低下。究其原因，还是使用者没有对 Hibernate 进行过深入理解，对 Hibernate 的应用也只是浮于表面。本文介绍了几种简单实现 Hibernate 性能优化的方法。
Hibernate性能优化要点Hibernate性能优化要点
HQF564235792的博客
03-18 293
Hibernate性能优化要点 　　Hibernate性能优化要点： 　　1.尽量使用many-to-one，避免使用单项one-to-many2.灵活使用单向one-to-many3.不用一对一，使用多对一代替一对一4.配置对象缓存，不使用集合缓存5.一对多使用Bag 多对一使用Set6.继承使用显示多态 HQL:from object polymorphism="exlicit" 避免查...
Hibernate 的性能优化
Avenir_Xu的博客
09-17 478
----@Voyages_Xu Hibernate 的性能优化 一般，对于Hibernate 的性能优化主要考虑以下几个方面： 1：数据库设计调整 2：HQL优化 3：API的正确使用(如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询API) 4：主配置参数(日志，查询缓存，fetch_size, batch_size等) 5：映射文件优化(ID生成策略，二级缓存，延迟加载，关联优化): 6：一级缓存的...
hibernate mysql 性能_Hibernate性能优化概述
weixin_33099377的博客
01-27 175
性能优化是一个很大的话题，大到程序架构优化，数据库设计等，小到一个特定算法，甚至js优化等等。这里我们只简单谈一下hibernat性能优化是一个很大的话题，大到程序架构优化，数据库设计等，小到一个特定算法，甚至js优化等等。这里我们只简单谈一下hibernate的性能优化。在使用Hibernate的时候,通过正确的方法和策略,可以提高执行效率。(一)抓取策略抓取策略(fetching strate...
Hibernate 性能优化
DD_lemon的博客
12-16 475
1、针对Mysql数据库而言主要是物理硬件的优化磁盘的寻道能力（磁盘的IO）Mysql的自身优化（Mysql.cnf）文件的优化 2、针对Oracle数据库而言，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，一般设置为30、50、100.Oracle数据库的JDBC驱动默认的 Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：
Hibernate性能优化技巧
u012450176的专栏
10-29 735
文章分为十三个小块儿对Hibernate性能优化技巧进行总结性分析，分析如下： 一、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。 二、对大数据量查询时，慎用lis
Hibernate性能优化共9页.pdf.zip
11-21
"Hibernate性能优化共9页.pdf.zip" 这个文件标题表明了内容专注于Hibernate框架的性能优化，暗示我们将探讨如何提升使用Hibernate进行数据库操作时的效率。通常，性能优化涉及减少延迟、提高吞吐量、降低资源消耗等...
JavaScript 性能优化实战：从原理到落地的完整指南
n1235235的博客
08-20 449
JavaScript性能优化是提升用户体验的关键。本文提供从诊断到实施的全套方法，核心包括：加载优化（代码分割、Tree-Shaking、预加载策略）、运行时优化（长任务拆分、DOM操作批处理）、内存管理（泄漏检测与弱引用）三大方向。通过LCP、FID等核心指标监控，结合Lighthouse等工具分析，并以电商首页（加载时间减少57%）、表单交互（响应提升67%）等实战案例验证效果。优化应遵循数据驱动、渐进式原则，未来可结合WebAssembly等新技术。附带可直接落地的Checklist，帮助开发者快速提
InfluxDB 查询性能优化实战（二）
08-20 1085
慢查询识别（日志分析），索引优化（Tag 索引、时间索引），查询语句改写技巧（避免全表扫描、合理使用 GROUP BY），数据保留策略与查询效率关联。
MySQL 8.x的性能优化文档整理
unicorn_dsx的专栏
08-20 408
MySQL性能优化核心要点： 配置优化：调整InnoDB缓冲池、日志文件大小及线程参数，适配硬件资源； 索引策略：合理设计组合索引与覆盖索引，定期维护索引碎片； 查询优化：避免全表扫描，优化分页和COUNT操作，利用EXPLAIN分析； 架构扩展：通过读写分离、表分区提升处理能力，定期清理数据； 监控体系：启用慢查询日志和Performance Schema，结合第三方工具持续跟踪性能瓶颈。150字
Python 3.14深度解析：革命性特性与性能优化实践
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08-19 727
Python 3.14带来了多项革命性改进：GIL被移除实现真正的自由线程并发，多线程性能提升高达300%；引入延迟类型评估解决循环引用问题；新增模板字符串支持自定义处理；REPL环境和错误定位大幅优化；实验性JIT编译器使数值计算提速20倍；Zstandard压缩算法效率提升3-5倍。这些特性显著提升了Python在并发编程、开发体验和计算性能方面的表现，标志着Python进入高性能编程新时代。
SQL 中 DISTINCT 的全方位指南：从基础用法到性能优化
最新发布
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08-21 1084
SQL中DISTINCT关键字是去除重复记录的核心工具，但开发者常陷入使用误区。本文系统解析DISTINCT的实战应用：从基础语法（单列/多列去重）到高级场景（结合聚合函数、多表关联），重点剖析性能优化方案（索引设计、GROUP BY替代、子查询预处理）。特别指出三大常见误区：NULL值处理、错误语法位置、COUNT统计偏差，并提供最佳实践建议。通过正确使用DISTINCT，可显著提升查询效率与结果准确性，尤其在大数据量场景下需谨慎权衡去重策略。
Java 性能优化实战（二）：JVM 调优的 5 个核心维度
七夜的博客
08-20 818
文章摘要：本文深入探讨了Java应用性能优化中的JVM调优实战技巧，聚焦五个核心方向：堆内存配置、垃圾收集器选择、GC参数调优和内存泄漏诊断。通过真实案例展示了如何合理配置堆内存（-Xms/-Xmx）、调整新生代比例（NewRatio/SurvivorRatio）来减少GC频率；对比分析了G1、ZGC等主流收集器的适用场景；提供了GC参数优化建议；并详细演示了使用MAT工具诊断内存泄漏的完整流程。文章强调，合理的JVM配置能显著提升系统性能，避免内存溢出和GC频繁等问题，是连接代码与硬件性能的关键桥梁。（1
JavaScript 性能优化实战大纲
luomoyoushang的博客
08-19 306
【代码】JavaScript 性能优化实战大纲。
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