Bagaimanakah Hibernate mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data?
Petua untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate termasuk: menggunakan pemuatan malas untuk menangguhkan pemuatan koleksi dan objek yang berkaitan dengan menggunakan pemprosesan kelompok untuk menggabungkan operasi kemas kini, memadam atau memasukkan menggunakan cache peringkat kedua untuk menyimpan objek yang sering ditanya dalam memori; untuk mendapatkan semula entiti dan entiti yang berkaitan dengannya;
Petua Hibernate untuk Mengoptimumkan Prestasi Pertanyaan Pangkalan Data
Hibernate ialah rangka kerja ORM berkuasa yang memudahkan interaksi dengan pangkalan data. Mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate adalah penting untuk meningkatkan prestasi aplikasi keseluruhan. Artikel ini akan membincangkan beberapa teknik berkesan untuk mengoptimumkan pertanyaan Hibernate dan menggambarkannya melalui kes praktikal.
1. Gunakan lazy loading
Lazy loading boleh menangguhkan pemuatan koleksi dan objek yang berkaitan sehingga ia diperlukan. Ini membantu mengurangkan saiz hasil pulangan pertanyaan dan jejak memori.
Kes kod:
// 配置延迟加载 @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) private User author;
2. Menggunakan pemprosesan batch
Pemprosesan kelompok hibernate boleh menggabungkan beberapa operasi kemas kini, padam atau INSERT ke dalam satu kelompok. Ini mengurangkan bilangan perjalanan pergi dan balik ke pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi apabila beroperasi secara berkelompok.
Kes kod:
// 批处理更新 Session session = sessionFactory.getCurrentSession(); session.beginTransaction(); for (User user : users) { session.saveOrUpdate(user); } session.flush(); session.getTransaction().commit();
3. Gunakan cache peringkat kedua
Cache peringkat kedua menyimpan objek yang sering ditanya daripada pangkalan data dalam ingatan untuk mengelakkan pertanyaan seterusnya kepada pangkalan data. Untuk data yang kerap diakses, ini boleh meningkatkan prestasi dengan ketara.
Contoh kod:
<!-- 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" />
4. Menggunakan HQL outer join
HQL outer join membolehkan mendapatkan semula entiti dan semua entiti berkaitannya, walaupun beberapa entiti berkaitan tidak wujud. Ini mengurangkan keperluan untuk mengeluarkan berbilang pertanyaan pangkalan data.
Contoh kod:
String query = "SELECT u FROM User u LEFT JOIN FETCH u.orders"; List<User> users = session.createQuery(query).getResultList();
5. Mengoptimumkan parameter pertanyaan
Parameter pertanyaan hibernate membenarkan pertanyaan yang dijana secara dinamik dengan menggantikan nilai dalam pertanyaan semasa masa jalan. Mengoptimumkan parameter pertanyaan termasuk mengelakkan mod pertanyaan SELECT N+1 dan menggunakan parameter kelompok.
Kes kod:
// 使用批处理参数 Query query = session.createQuery("FROM User u WHERE u.id IN (:ids)"); query.setParameterList("ids", ids);
6. Menggunakan kursor
Untuk memproses data besar-besaran, kursor membenarkan data diambil dalam blok, dengan itu mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan prestasi.
Contoh Kod:
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 }
7. Menggunakan индексы
Indeks yang sesuai boleh meningkatkan prestasi pertanyaan tertentu dengan ketara. Pengoptimuman lanjut boleh dilakukan dengan mencipta indeks penutup atau indeks kompaun.
Contoh Kod:
CREATE INDEX idx_user_name ON User(name);
Dengan menggunakan petua ini, anda boleh mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate dengan berkesan, mengurangkan masa capaian pangkalan data dan meningkatkan responsif keseluruhan aplikasi anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Hibernate mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache

Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk

Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Perangkap dalam Bahasa Go Semasa Merekabentuk Sistem Teragih Go ialah bahasa popular yang digunakan untuk membangunkan sistem teragih. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perangkap yang perlu diberi perhatian apabila menggunakan Go yang boleh menjejaskan kekukuhan, prestasi dan ketepatan sistem anda. Artikel ini akan meneroka beberapa perangkap biasa dan memberikan contoh praktikal tentang cara mengelakkannya. 1. Terlalu banyak menggunakan concurrency Go ialah bahasa concurrency yang menggalakkan pembangun menggunakan goroutine untuk meningkatkan paralelisme. Walau bagaimanapun, penggunaan konkurensi yang berlebihan boleh menyebabkan ketidakstabilan sistem kerana terlalu banyak gorout bersaing untuk mendapatkan sumber dan menyebabkan overhed penukaran konteks. Kes praktikal: Penggunaan concurrency yang berlebihan membawa kepada kelewatan respons perkhidmatan dan persaingan sumber, yang ditunjukkan sebagai penggunaan CPU yang tinggi dan overhed kutipan sampah yang tinggi.

sizeof ialah operator dalam C yang mengembalikan bilangan bait memori yang diduduki oleh jenis data atau pembolehubah tertentu. Ia berfungsi untuk tujuan berikut: Menentukan saiz jenis data Peruntukan memori dinamik Mendapatkan saiz struktur dan kesatuan Memastikan keserasian merentas platform
