JDBC性能优化方案

   最近用到了利用JDBC查询Oracle数据库。可是查询效率不尽人意。研究了一下JDBC方面能够优化的地方，在这里跟大家分享一下。

    1.设置最优的预取值

          defaultRowPrefetch：预取条数默认值

            defaultBatchValue：触发查询操作的批量请求值

         这两个參数的默认值都是10。我们能够通过添加这两个參数值来降低数据库请求以提高查询效率，当然详细值大小要视详细情况而定。

   2.通过连接池获取连接

     创建连接的代价非常大，通过连接池获取连接可省去创建连接时间。

  3.选择合适的Statement接口（共同拥有三种）

• Statement：仅仅支持静态sql
• PreparedStatement：支持动态输入參数的sql, 由于其预编译的sql具有可重用性，可极大地避免Oracle对sql的（应解析和软解析）解析时间，提高查询速度
• CallableStatement：专门针对存储过程，使用它能享受到全部存储过程带来的优势，但也包含存储过程带来的劣势如Java程序可移植性查，依赖数据库等      

  4.设置检索时的批量值

        Statement.getFetchSize();    获取一次检索的批量值

      Statement.setFetchSize(30);  设置批量值

       传统情况下，设置FetchSize值对检索大数据表时性能的提升是非常明显的。原因是jdbc驱动默认每次仅仅检索10条记录（传到client的应该是一个游标），假设我们要检索100条数据，那么就须要client和server端进行10次网络往返才干所有传输完成。每次网络间传输都会耗掉一些时间，比方採用TCP/IP协议的话。要建立连接握手及额外的协议头尾开销等，这样势必会影响client的响应。

至于JDBC为何要设计这么小的数。有人说是为了避免jvm out of memory 问题。

详细性能能提高多少， 请參考： http://blog.lishman.com/2008/03/jdbc-fetch-size.html  

当然，FetchSize并非越大越好。至于原因请參考：http://stackoverflow.com/questions/9220171/setting-oracle-size-of-row-fetches-higher-makes-my-app-slower 

  5.设置ResultSet的批量值

       ResultSet.getFetchSize();   获取默认批量值

      ResultSet.setFetchSize(50);  设置批量值      

       处理大数据时可显著提高处理速度

  6. 设置ResultSet合适的处理方向

         ResultSet.getFetchDirection();   获取默认值

    ResultSet.setFetchDirection(FETCH_REVERSE);设置合适的值

  7.从ResultSet获取数据时有两种方式， rs.getObject(int column_index) 和 rs.getObject(String column_label)

•  rs.getObject(int column_index)：这样的方式直接依据索引从rs对象中取出 。最快 
•  rs.getObject(String column_label) ： 这样的方式须要先通过label获取到索引。然后再依据索引取数据，比直接利用索引多走了一步

 8.合理的使用ResultSet的getXXX()方法

    ResultSet提供了非常多各式各样的getxxx() 方法。比方你知道第一个值是String类型的话。那么就写成getString(1),假设你不指示明白的话，它会则须要把这个值再转换成合适的Java类型，转换的代价是比較大的，假设检索出来的数据有一百万条的话，那么这个字段值就会被转换一百万次。

 9.优化查询SQL

    比方避免使用select * from table where condition...,由于这么做会把全部的数据项目查询出来。比方我们仅仅须要Salary的话。我们就写成select salary from employee where name=RR,避免不必要数据的检索。

 10.Cache仅仅读（read-only）和主读（read-mostly）表的数据

    仅仅读表的数据不会发生变化。主读表发生变化较少，假设每次请求都读一遍表的话显然是没有必要，因此能够把这些数据缓存起来。当然。对于主读表要设定一定的更新时间。

 11.迭代分批次获取数据替代一次大批量获取数据

     某些情况下，应用程序可能会通过JDBC一次请求大量数据，而应用程序可能会一次把全部数据返回给client，这样会用掉非常多时间，能够採取例如以下方式解决：

• 在Server端缓存数据，分批次发给Client端。比方Server端查询出1000条数据，能够分10批次每次传送100条给Client端
• 不在Server端缓存数据。而通过存储过程迭代的返回小批量数据