hibernate的list和iterate的区别
一、先介绍一下java中的缓存系统JCS(java cache system)
1、JCS(Java Caching System)是一个对象Cache,它可以把Java对象缓存起来,提高那些访问频率很高的Java对象的存取效率。JCS是按照对象的唯一标示来存取对象的,比如说可以按照对象的 hashCode来存取。
2、对于Hibernate来说,可以利用JCS来缓存查询结果,这样当下次访问同样的数据,就无须去数据库取,直接从JCS中取出来,加快了查询速度。
3、当Hibernate使用List或者Iterator方式来第一次读取数据的时候,JCS是空的,此时不管是List方式还是Iterator方式都会往JCS里面填充查询出来的持久对象,
例如: select c from Cat as c
而 select c.id, c.name from Cat as c 这种HQL语句不构造PO,因此不会去填充JCS。
4、从JCS中区数据:
从JCS中取数据是按照对象的唯一标示来存取的,而对于PO持久对象来说,唯一标示就是主键,因此Hibernate首先必须获得主键列表,然后根据主键列表挨个判定,看这个持久对象究竟是在JCS里面还是在数据库里面,假如在JCS里面,那么按照主键取,假如在数据库,那么发送sql取。
5、这里先介绍一下Iterator可以使用JCS,而List不能。上面说了,用JCS之前,要先获得持久对象的主键,才能去JCS里面取持久对象,而获得主键列表必须去数据库中取得,这一步是没有办法缓冲的。
二、list和iterate查询数据不同形式:
1、Hibernate Iterator的查询本身是分为两步的:存在N+1问题
==> select id from cat //一条
==> select * from cat where id = ? //n条
解析:第一步,去数据库中取主键列表,第二步,按照主键一个一个取数据。假如不用JCS的话,那么从数据库中取出n条记录就需要n+1次sql查询,假如使用了JCS,他会先到JCS里面去看看,按照主键去找持久对象,假如有了,直接拿出来用,假如没有,那么只好去数据库中取得,然后再把它填到JCS里面去。
2、而Hibernate List方式:
==> select * from cat
它是JDBC的简单封装,一次sql就把所有的数据都取出来了,它不会像Iterator那样先取主键,然后再取数据,因此List无法利用JCS。不过List也可以把从数据库中取出的数据填充到JCS里面去。当再次使用list查询数据的时候,仍然要发送sql去数据库中读取数据,证明list()方法不使用缓存
三、list和iterate返回的对象分析:
list()中返回的是实体对象, 而iterate()中返回的对象是代理对象.
转载:http://blog.csdn.net/liumuqi110/article/details/4625055
四、list和iterate对缓存的使用情况
1、iterate会查询session缓存、2级缓存, list只会使用查询缓存(如果查询缓存开启的话)
2、当查询缓存开启时,对iterate和list查询语句的影响
查询缓存:将query 的cache打开的话,缓存的是query本身,以hql 生成的 sql ,再加上参数,分页等信息做为key值, 而不是query的结果.query的结果是放在session的cache中和二 级cache中,和query的cache是有区别的.
配置查询缓存:打开query的cache:1,在config中设置 hibernate.cache.use_query_cache = true,2,在创建query后query.setCacheable(true);
下面是打开query的cache后用list 的几个场景:
1:
Query q1 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id<3");
q1.setCacheable(true);
Query q2 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=1");
q2.setCacheable(true);
从逻辑上将,第一个query查询出的值应该包含第二个query,但是第二个query不会用query的cache,而是会从新查询数据库.
2:
Query q1 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=1");
q1.setCacheable(true);
Query q2 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=1");
q2.setCacheable(true);
两个query一模一样,第二个query会用query的cache,不会从新查询数据库.
3:
Query q1 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=?").setInteger(0, 1);
q1.setCacheable(true);
Query q2 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=?").setInteger(0, 1);
q2.setCacheable(true);
两个query是一样的,第二个query会用query的cache,不会从新查询数据库.
4,
Query q1 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=?").setInteger(0, 1);
q1.setCacheable(true);
Query q2 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=?").setInteger(0, 2);
q2.setCacheable(true);
从逻辑上将,两个query是不一样的,第二个query不会用query的cache,而是会从新查询数据库.
query的cache打开后用iterator 的场景:
query的cache不会缓存第一次针对ID的SQL,后面iterator的时候,会根据session中的cache决定数据库的访问.可以说query的cache对iterator方式没有影响.
**如果cache的是native SQL,两个query的sql 语句必须是一样的(包括大小写).如下面的例子会访问两次数据库.
本地sql:
Query q1 = s1.createSQLQuery("select val from Hbtest H where H.id=1");
Query q2 = s1.createSQLQuery("select val from Hbtest h where h.id=1");
而对于HQL则不会,HQL会被hibernate翻译成SQL,在这过程会'识别'出是不是相同的SQL.下面的例子只访问1次数据库.
Query q1 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h1 where h1.id=1");
Query q2 = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id=1");
五、iterate和list的使用情况:
iterate:
s1 = sessionFactory.openSession();
Query q = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id<2");
Iterator itr = q.Iterator();
while(itr.hasNext()){
Hbtest tbo = (Hbtest)itr.next();
}
list:
iterate:
s2 = sessionFactory.openSession();
Query q = s2.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id<2");
List ls = q.list();
int i=0;
while(i<ls。size()){
Hbtest tbo = (Hbtest)ls。get(i);
i++;
}
两者相结合的使用形式:
s1 = sessionFactory.openSession();
Query q = s1.createQuery("from com.test.hb.Hbtest h where h.id<2");
List l = q.list();
Iterator itr = l.iterator();
while(itr.hasNext()){
Hbtest tbo = (Hbtest)itr.next();
}
list()方法会一次取出所有的结果集对象,而且他会依据查询的结果初始化所有的结果集对象。如果在结果集非常庞大的时候会占据非常多的内存,甚至会造成内存溢出的情况发生。
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。一次在访问中可以控制缓存中对象的数量,以避免占用过多的缓存,导致内存溢出情况的发生。
原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-01/52003.htm
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