hibernate优化

1、使用双向一对多关联，不使用单向一对多
2、在one-to-many 关系中，将many一方设为主动方(inverse=false)将有助性能的改善。
3、ibernate可以通过设置hibernate.jdbc.fetch_size，hibernate.jdbc.batch_size等属性，对Hibernate进行优化。
    fetch_size:
    对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条取出来的，而只会取出Fetch Size条数，当纪录集遍历完了这些记录以后，
    再去数据库取Fetch Size条数据。因此大大节省了无谓的内存消耗。
    当然Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。
    batch_size:
    Batch Size是设定对数据库进行批量删除，批量更新和批量插入的时候的批次大小，有点相当于设置Buffer缓冲区大小的意思。
    Batch Size越大，批量操作的向数据库发送sql的次数越少，速度就越快。
    测试结果是当Batch Size=0的时候，使用Hibernate对Oracle数据库删除1万条记录需要25秒，Batch Size = 50的时候，删除仅仅需要5秒！！！
4、在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，
    所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session.evict(Object)来清除全部或单个的缓存。
5、使用二级缓存
6、查询时：
    get()和load方法得到单个对象
    list()和iterator()方法得到结果集

    load()方法会使用二级缓存，
    get()方法在一级缓存没有找到的情况下会直接查询数据库，不会去二级缓存中查找。
    对使用了二级缓存的对象进行查询时最好使用load()方法，以充分利用二级缓存来提高检索的效率。

    list()方法会一次获得所有的结果集对象，而且它会依据查询的结果初始化所有的结果集对象。
    这在结果集非常大的时候会非常占内存。
    list()方法只能使用二级缓存中的查询缓存，而无法使用二级缓存对单个对象的缓存，
    所以，除非重复执行相同的查询操作，否则无法利用缓存的机制来提高查询的效率。
    iterator()方法在执行时不会一次初始化所有的对象，而是根据对结果集的访问情况来初始化对象。
    iterator()方法则可以充分利用二级缓存，根据ID检索对象的时候会首先到缓存中查找，
    只有在找不到的情况下才会执行相应的查询语句，

所以，缓存中对象的存在与否会影响到SQL语句的执行数量。

补充：软件开发 , Java ,