Hibernate From 引发的查询性能问题思考

Hibernate性能优化实践

在 javaeye 上几乎到处可见 hibernate 相关文章,计论它的性能问题也不是一天两天了, 在搜索几乎无结果的情况下,发表这篇文章..

 

由于在项目中使用了hibernate,刚开始使用确实很爽,随着数据量的增加,一条查询语句明显让服务器内存直线上升,hibernate 的性能问题也越来越突出,于是开始优化代码,增加了 fetch_size,batch_size,inverse ,lazy 的配制,性能有了些好转,但是问题还是很明显,

 

后来上网查找,网上有人提出可以取消表之间的关联,查询时用HQL通过标识建立关联,但这样一来项目改动太大,后来无意中看到一篇文章里提到使用 Hibernate查询到的对象都会执行实例化后放入缓存中,于是我猜测,问题可能就在这里了.

 

既然查询到的对象会放入缓存,那如果我直接查询某个字段呢? (想到就做,一直是我的一个习惯),测试发现这对系统性能确实有很大影响了,于是项目中的所有hibernate查询语句,都由查询对象改为查询具体字段,

 

这时让我疑惑的是,既然查询具体字段能提升性能,那hibernate 为什么还要有个from 查询呢?少写几个属性名而牺牲性能怎么想都不划算吧..

 

关于hibernate 的一点疑问,欢迎大家拍砖... :D

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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