Jadual Kandungan
Petua Hibernate untuk Mengoptimumkan Prestasi Pertanyaan Pangkalan Data
1. Gunakan lazy loading
2. Menggunakan pemprosesan batch
3. Gunakan cache peringkat kedua
4. Menggunakan HQL outer join
5. Mengoptimumkan parameter pertanyaan
6. Menggunakan kursor
7. Menggunakan индексы
Rumah Java javaTutorial Bagaimanakah Hibernate mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data?

Bagaimanakah Hibernate mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data?

Apr 17, 2024 pm 03:00 PM
Pengoptimuman pangkalan data Malas memuatkan Penggunaan memori

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;

Hibernate 如何优化数据库查询性能?

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;
Salin selepas log masuk

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();
Salin selepas log masuk

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" />
Salin selepas log masuk

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();
Salin selepas log masuk

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);
Salin selepas log masuk

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
}
Salin selepas log masuk

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);
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Langkah terperinci untuk membersihkan memori di Xiaohongshu Langkah terperinci untuk membersihkan memori di Xiaohongshu Apr 26, 2024 am 10:43 AM

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

Apa yang perlu dilakukan jika telefon Huawei anda mempunyai memori yang tidak mencukupi (Kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi) Apa yang perlu dilakukan jika telefon Huawei anda mempunyai memori yang tidak mencukupi (Kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi) Apr 29, 2024 pm 06:34 PM

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

Cara menyempurnakan deepseek di dalam negara Cara menyempurnakan deepseek di dalam negara Feb 19, 2025 pm 05:21 PM

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.

Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori Apa yang perlu dilakukan jika pelayar Edge menggunakan terlalu banyak memori May 09, 2024 am 11:10 AM

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.

Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3 Dengan hanya $250, pengarah teknikal Hugging Face mengajar anda cara memperhalusi Llama 3 May 06, 2024 pm 03:52 PM

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

Kesan gelombang AI adalah jelas TrendForce telah menyemak semula ramalannya untuk memori DRAM dan harga kontrak memori kilat NAND meningkat pada suku ini. Kesan gelombang AI adalah jelas TrendForce telah menyemak semula ramalannya untuk memori DRAM dan harga kontrak memori kilat NAND meningkat pada suku ini. May 07, 2024 pm 09:58 PM

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

Apakah perangkap yang perlu kita perhatikan semasa mereka bentuk sistem teragih dengan teknologi Golang? Apakah perangkap yang perlu kita perhatikan semasa mereka bentuk sistem teragih dengan teknologi Golang? May 07, 2024 pm 12:39 PM

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.

Apakah maksud sizeof dalam bahasa c Apakah maksud sizeof dalam bahasa c Apr 29, 2024 pm 07:48 PM

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

See all articles