15、Hibernate 持久层调优指南

Hibernate 持久层调优指南

1. 批量获取数据

可以通过类的 XML 配置文件设置批量获取大小,示例如下:

<class name="Item" batch-size="50">...</class>

当遍历 5000 个客户时,Hibernate 会先加载前 50 个客户的相关项,然后是接下来的 50 个,依此类推。使用批量大小为 50 的基准测试显示,虽然吞吐量比连接抓取策略小,但批量获取的优势在于数据可以懒加载。当引用的集合很少被加载时,批量获取可能是最佳的数据检索选项。

此外,还可以为会话工厂定义默认的批量大小,示例如下:

<property name="default_batch_fetch_size">5</property>
2. 使用命名查询加速查询

以往我们在单个 EJB 方法中定义查询来请求数据。若不想在多个方法中分散查询,可以使用命名查询在类级别声明查询,并在需要的地方调用。示例如下:

@NamedQueries(
{
  @NamedQuery(
    name = "listCustomers",
    query = "FROM Customer c WHERE c.name = :name"
  )
})
public class Customer implements Serializ
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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