


Warum verursacht das eifrige Laden von NHibernate QueryOver mehrere Datenbankabfragen?
Eifriges Laden in NHibernate QueryOver führt zu mehreren Datenbankabfragen
Beim Durchführen eines eifrigen Abrufs einer Themenliste mit NHibernate QueryOver kann es dazu kommen in mehreren Datenbankabfragen. Dies kann zu deutlich erhöhtem Datenbankverkehr und verringerter Leistung führen.
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor:
Session.QueryOver<UserRole>() .Fetch(x => x.UsersInRole).Eager .List();
Diese Abfrage versucht, eine Sammlung von UserRoles auszuwählen und die zugehörigen UsersInRole eifrig abzurufen. Dies führt jedoch zu mehreren separaten Datenbankabfragen:
- Eine erste Abfrage zum Abrufen aller UserRoles.
- Zusätzliche Abfragen für jede UserRole zum Abrufen der zugehörigen UserInRole.
Ursache für mehrere Abfragen
NHibernate verwendet Batch Abrufen, um verwandte Entitäten effizient abzurufen. Wenn jedoch die Anzahl der zugehörigen Entitäten die Stapelgröße überschreitet, sind zusätzliche Abfragen erforderlich. Im obigen Szenario ist die Batchgröße wahrscheinlich zu klein, um alle UsersInRole in einer Abfrage abzurufen.
Lösung: Passen Sie die Batchgröße an
Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie kann die für Eager Fetching verwendete Batchgröße anpassen. Durch Festlegen einer größeren Batchgröße versucht NHibernate, mehr verwandte Entitäten in einer einzigen Abfrage abzurufen. Dies kann die Anzahl der Datenbanktreffer erheblich reduzieren.
Ändern Sie die Zuordnung wie folgt:
public class UserRoleMap : ClassMap<UserRole> { public UserRoleMap() { ... HasManyToMany(x => x.UsersInRole) ... .BatchSize(25); } }
Wenn Sie die Stapelgröße auf 25 festlegen, wird NHibernate angewiesen, maximal 25 UsersInRole-Entitäten pro Abfrage abzurufen . Dies kann zu weniger Abfragen und einer verbesserten Leistung führen.
Zusätzliche Überlegungen
- Die Verwendung von fetch="fetch" in HQL kann auch zu mehreren Datenbankabfragen führen. Um dies zu vermeiden, verwenden Sie stattdessen fetch="select".
- Eager Fetching kann die Speichernutzung erheblich erhöhen. Verwenden Sie es mit Bedacht und nur bei Bedarf.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
