Wie optimiert Hibernate die Leistung von Datenbankabfragen?
Tipps zur Optimierung der Hibernate-Abfrageleistung umfassen: Verwendung von Lazy Loading, um das Laden von Sammlungen und zugehörigen Objekten zu verzögern; Verwendung von Stapelverarbeitungsvorgängen, um Aktualisierungs-, Lösch- oder Einfügevorgänge zu kombinieren, um häufig abgefragte Objekte im Speicher zu speichern; um Entitäten und ihre zugehörigen Entitäten abzurufen; Abfrageparameter zu optimieren, um den SELECT N+1-Abfragemodus zu vermeiden; verwenden Sie Indizes, um die Leistung bestimmter Abfragen zu verbessern;
Hibernate-Tipps zur Optimierung der Datenbankabfrageleistung
Hibernate ist ein leistungsstarkes ORM-Framework, das die Interaktion mit der Datenbank vereinfacht. Die Optimierung der Hibernate-Abfrageleistung ist entscheidend für die Verbesserung der Gesamtleistung der Anwendung. In diesem Artikel werden einige effektive Techniken zur Optimierung von Hibernate-Abfragen erläutert und anhand praktischer Fälle veranschaulicht.
1. Verwenden Sie Lazy Loading
Lazy Loading kann das Laden von Sammlungen und zugehörigen Objekten verschieben, bis sie benötigt werden. Dies trägt dazu bei, die Größe des Rückgabeergebnisses und den Speicherbedarf der Abfrage zu reduzieren.
Code-Fall:
// 配置延迟加载 @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) private User author;
2. Mithilfe der Stapelverarbeitung
Die Stapelverarbeitung im Ruhezustand kann mehrere Aktualisierungs-, Lösch- oder INSERT-Vorgänge in einem Stapel kombinieren. Dies reduziert die Anzahl der Roundtrips zur Datenbank und verbessert dadurch die Leistung beim Betrieb in Stapeln.
Codebeispiel:
// 批处理更新 Session session = sessionFactory.getCurrentSession(); session.beginTransaction(); for (User user : users) { session.saveOrUpdate(user); } session.flush(); session.getTransaction().commit();
3. Verwenden Sie den Cache der zweiten Ebene. Der Cache der zweiten Ebene speichert Objekte, die häufig aus der Datenbank abgefragt werden, im Speicher, um nachfolgende Abfragen an die Datenbank zu vermeiden. Bei häufig abgerufenen Daten kann dies die Leistung erheblich verbessern.
Codebeispiel:<!-- 配置二级缓存 -->
<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache" value="true" />
<property name="hibernate.cache.region.factory_class" value="org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory" />
HQL-Outer-Join ermöglicht das Abrufen einer Entität und aller zugehörigen Entitäten, auch wenn einige verbundene Entitäten nicht vorhanden sind. Dies reduziert die Notwendigkeit, mehrere Datenbankabfragen durchzuführen.
Codebeispiel:String query = "SELECT u FROM User u LEFT JOIN FETCH u.orders";
List<User> users = session.createQuery(query).getResultList();
Hibernate-Abfrageparameter ermöglichen dynamisch generierte Abfragen, indem sie Werte in der Abfrage zur Laufzeit ersetzen. Zur Optimierung von Abfrageparametern gehört die Vermeidung des SELECT N+1-Abfragemodus und die Verwendung von Batch-Parametern.
Code-Fall:// 使用批处理参数
Query query = session.createQuery("FROM User u WHERE u.id IN (:ids)");
query.setParameterList("ids", ids);
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen Cursor das Abrufen von Daten in Blöcken, wodurch die Speichernutzung reduziert und die Leistung verbessert wird.
Codebeispiel:Session session = sessionFactory.getCurrentSession();
ScrollableResults results = session.createQuery("FROM User").scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
while (results.next()) {
User user = (User) results.get(0);
// 处理用户
}
Geeignete Indizes können die Leistung einer bestimmten Abfrage erheblich verbessern. Eine weitere Optimierung kann durch die Erstellung eines abdeckenden Index oder eines zusammengesetzten Index erfolgen.
Codebeispiel:Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimiert Hibernate die Leistung von Datenbankabfragen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!CREATE INDEX idx_user_name ON User(name);

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



1. Öffnen Sie Xiaohongshu, klicken Sie unten rechts auf „Ich“. 2. Klicken Sie auf das Einstellungssymbol und dann auf „Allgemein“. 3. Klicken Sie auf „Cache leeren“.

Unzureichender Speicher auf Huawei-Mobiltelefonen ist mit der Zunahme mobiler Anwendungen und Mediendateien zu einem häufigen Problem geworden, mit dem viele Benutzer konfrontiert sind. Um Benutzern zu helfen, den Speicherplatz ihres Mobiltelefons voll auszunutzen, werden in diesem Artikel einige praktische Methoden vorgestellt, um das Problem des unzureichenden Speichers auf Huawei-Mobiltelefonen zu lösen. 1. Cache bereinigen: Verlaufsdatensätze und ungültige Daten, um Speicherplatz freizugeben und von Anwendungen generierte temporäre Dateien zu löschen. Suchen Sie in den Huawei-Telefoneinstellungen nach „Speicher“, klicken Sie auf die Schaltfläche „Cache löschen“ und löschen Sie dann die Cache-Dateien der Anwendung. 2. Deinstallieren Sie selten verwendete Anwendungen: Um Speicherplatz freizugeben, löschen Sie einige selten verwendete Anwendungen. Ziehen Sie es an den oberen Rand des Telefonbildschirms, drücken Sie lange auf das Symbol „Deinstallieren“ der Anwendung, die Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf die Bestätigungsschaltfläche, um die Deinstallation abzuschließen. 3.Mobile Anwendung auf

Die lokale Feinabstimmung von Deepseek-Klasse-Modellen steht vor der Herausforderung unzureichender Rechenressourcen und Fachkenntnisse. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können die folgenden Strategien angewendet werden: Modellquantisierung: Umwandlung von Modellparametern in Ganzzahlen mit niedriger Präzision und Reduzierung des Speicherboots. Verwenden Sie kleinere Modelle: Wählen Sie ein vorgezogenes Modell mit kleineren Parametern für eine einfachere lokale Feinabstimmung aus. Datenauswahl und Vorverarbeitung: Wählen Sie hochwertige Daten aus und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch, um eine schlechte Datenqualität zu vermeiden, die die Modelleffizienz beeinflusst. Batch -Training: Laden Sie für große Datensätze Daten in Stapel für das Training, um den Speicherüberlauf zu vermeiden. Beschleunigung mit GPU: Verwenden Sie unabhängige Grafikkarten, um den Schulungsprozess zu beschleunigen und die Trainingszeit zu verkürzen.

1. Rufen Sie zunächst den Edge-Browser auf und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. Wählen Sie dann in der Taskleiste [Erweiterungen] aus. 3. Schließen oder deinstallieren Sie als Nächstes die Plug-Ins, die Sie nicht benötigen.

Die bekannten großen Open-Source-Sprachmodelle wie Llama3 von Meta, Mistral- und Mixtral-Modelle von MistralAI und Jamba von AI21 Lab sind zu Konkurrenten von OpenAI geworden. In den meisten Fällen müssen Benutzer diese Open-Source-Modelle anhand ihrer eigenen Daten verfeinern, um das Potenzial des Modells voll auszuschöpfen. Es ist nicht schwer, ein großes Sprachmodell (wie Mistral) im Vergleich zu einem kleinen mithilfe von Q-Learning auf einer einzelnen GPU zu optimieren, aber die effiziente Feinabstimmung eines großen Modells wie Llama370b oder Mixtral blieb bisher eine Herausforderung . Deshalb Philipp Sch, technischer Leiter von HuggingFace

Laut einem TrendForce-Umfragebericht hat die KI-Welle erhebliche Auswirkungen auf die Märkte für DRAM-Speicher und NAND-Flash-Speicher. In den Nachrichten dieser Website vom 7. Mai sagte TrendForce heute in seinem neuesten Forschungsbericht, dass die Agentur die Vertragspreiserhöhungen für zwei Arten von Speicherprodukten in diesem Quartal erhöht habe. Konkret schätzte TrendForce ursprünglich, dass der DRAM-Speichervertragspreis im zweiten Quartal 2024 um 3 bis 8 % steigen wird, und schätzt ihn nun auf 13 bis 18 %, bezogen auf NAND-Flash-Speicher, die ursprüngliche Schätzung wird um 13 bis 18 % steigen 18 %, und die neue Schätzung liegt bei 15 %, nur eMMC/UFS weist einen geringeren Anstieg von 10 % auf. ▲Bildquelle TrendForce TrendForce gab an, dass die Agentur ursprünglich damit gerechnet hatte, dies auch weiterhin zu tun

sizeof ist ein Operator in C, der die Anzahl der Bytes an Speicher zurückgibt, die von einem bestimmten Datentyp oder einer bestimmten Variablen belegt werden. Es dient den folgenden Zwecken: Bestimmt Datentypgrößen. Dynamische Speicherzuweisung. Erhält Struktur- und Union-Größen. Gewährleistet plattformübergreifende Kompatibilität

Fallstricke in der Go-Sprache beim Entwurf verteilter Systeme Go ist eine beliebte Sprache für die Entwicklung verteilter Systeme. Allerdings gibt es bei der Verwendung von Go einige Fallstricke zu beachten, die die Robustheit, Leistung und Korrektheit Ihres Systems beeinträchtigen können. In diesem Artikel werden einige häufige Fallstricke untersucht und praktische Beispiele für deren Vermeidung gegeben. 1. Übermäßiger Gebrauch von Parallelität Go ist eine Parallelitätssprache, die Entwickler dazu ermutigt, Goroutinen zu verwenden, um die Parallelität zu erhöhen. Eine übermäßige Nutzung von Parallelität kann jedoch zu Systeminstabilität führen, da zu viele Goroutinen um Ressourcen konkurrieren und einen Mehraufwand beim Kontextwechsel verursachen. Praktischer Fall: Übermäßiger Einsatz von Parallelität führt zu Verzögerungen bei der Dienstantwort und Ressourcenkonkurrenz, was sich in einer hohen CPU-Auslastung und einem hohen Aufwand für die Speicherbereinigung äußert.
