Hibernate性能调优
哪个框架能够最大限度减少数据库访问，降低数据库访问压力， 哪个框架提供的性能就更高！
一、 inverse = ?
inverse=false(default)
用于单向one-to-many关联；
parent.getChildren().add(child) // insert child；
parent.getChildren().delete(child) // delete child；
inverse=true
用于双向one-to-many关联；
child.setParent(parent); session.save(child) // insert child；
session.delete(child)；
在分层结构的体系中
parentDao, childDao对于CRUD的封装导致往往直接通过session接口持久化对象，而很少通过关联对象可达性。
二、one-to-many关系
单向关系还是双向关系？
parent.getChildren().add(child)对集合的触及操作会导致lazy的集合初始化，在没有对集合配置二级缓存的情况下，应避免此类操作！
select * from child where parent_id = xxx;
性能口诀：
1. 一般情况下避免使用单向关联，尽量使用双向关联；
2. 使用双向关联，inverse=“true”；
3. 在分层结构中通过DAO接口用session直接持久化对象，避免通过关联关系进行可达性持久化。
三、many-to-one关系
单向many-to-one表达了外键存储方
灵活运用many-to-one可以避免一些不必要的性能问题
many-to-one表达的含义是：0，n ，1：many可以是0，可以是1，也可以是n。
也就是说many-to-one可以表达一对多，一对一，多对一关系
因此可以配置双向many-to-one关系，例如：
一桌四人打麻将，麻将席位和打麻将的人是什么关系？是双向many-to-one的关系。
四、one-to-one
通过主键进行关联；
相当于把大表拆分为多个小表；
例如：
把大字段单独拆分出来，以提高数据库操作的性能；
Hibernate的one-to-one似乎无法lazy，必须通过bytecode enhancement。
五、集合List/Bag/Set
one-to-many
1. List需要维护index column，不能被用于双向关联，必须inverse=“false”，被谨慎的使用在某些稀有的场合；
2. Bag/Set语义上没有区别；
3.我个人比较喜欢使用Bag。
many-to-many
1. Bag和Set语义有区别;
2. 建议使用Set.
六。集合的过滤
children = session.createFilter(parent.getChildren(), “where this.age > 5 and this.age < 10”).list()
针对一对多关联当中的集合元素非常庞大的情况，特别适合于庞大集合的分页：
session.createFilter(parent.getChildren(),“”).setFirstResult(0).setMaxResults(10).list()。
七。继承关系当中的隐式多态
HQL: from Object
1. 把所有数据库表全部查询出来
2. polymorphism=“implicit”(default)将当前对象，和对象所有继承子类全部一次性取出
3. polymorphism=“explicit”，只取出当前查询对象
八。Hibernate二级缓存
著名的n+1问题：from Child，然后在页面上面显示每个子类的父类信息，就会导致n条对parent表的查询：
select * from parent where id = ?
.......................
select * from parent where id = ?
解决方案
1. fetch eageràlazy；
2. 二级缓存（BatchSize）；
3. join fetch（createCriteria默认）。
九。inverse和二级缓存的关系
当使用集合缓存的情况下：
1. inverse=“false”，通过parent.getChildren()来操作，Hibernate维护集合缓存；
2. inverse=“true”，直接对child进行操作，未能维护集合缓存！导致缓存脏数据；
3. 双向关联，inverse=“true”的情况下应避免使用集合缓存。
十。Hibernate二级缓存是提升web应用性能的法宝
OLTP类型的web应用，由于应用服务器端可以进行群集水平扩展，最终的系统瓶颈总是逃不开数据库访问。
针对数据库的缓存策略：
1. 对象缓存：细颗粒度，针对表的记录级别，透明化访问，在不改变程序代码的情况下可以极大提升web应用的性能。对象缓存是ORM的制胜法宝。
2. 对象缓存的优劣取决于框架实现的水平，Hibernate是目前已知对象缓存最强大的开源ORM。
3. 查询缓存：粗颗粒度，针对查询结果集，应用于数据实时化要求不高的场合。
十一。应用场合决定了系统架构
1. 是否需要ORM
Hibernate or iBATIS？
2. 采用ORM决定了数据库设计
Hibernate：
倾向于细颗粒度的设计，面向对象，将大表拆分为多个关联关系的小表，消除冗余column，通过二级缓存提升性能（DBA比较忌讳关联关系的出现，但是ORM的缓存将突破关联关系的性能瓶颈）；Hibernate的性能瓶颈不在于关联关系，而在于大表的操作。
iBATIS：
倾向于粗颗粒度设计，面向关系，尽量把表合并，通过表column冗余，消除关联关系。无有效缓存手段。iBATIS的性能瓶颈不在于大表操作，而在于关联关系。
总结：
性能口诀
1、使用双向一对多关联，不使用单向一对多；
2、灵活使用单向多对一关联；
3、不用一对一，用多对一取代；
4、配置对象缓存，不使用集合缓存；
5、一对多集合使用Bag，多对多集合使用Set；
6、继承类使用显式多态；
7、表字段要少，表关联不要怕多，有二级缓存撑腰。