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概括Hibernate批量處理

Hibernate有很多值得學(xué)習(xí)的地方，這里我們主要介紹Hibernate批量處理，包括介紹應(yīng)用程序也必須繞過Hibernate API，直接通過JDBC API來調(diào)用存儲過程等方面。

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Hibernate批量處理其實從性能上考慮，它是很不可取的，浪費了很大的內(nèi)存。從它的機制上講，Hibernate它是先把符合條件的數(shù)據(jù)查出來，放到內(nèi)存當中，然后再進行操作。實際使用下來性能非常不理想，在筆者的實際使用中采用下面的第三種優(yōu)化方案的數(shù)據(jù)是：100000條數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫，主流臺式機的配置，需要約30分鐘，呵呵，暈倒。

總結(jié)下來有三種來處理以解決性能問題：
1：繞過Hibernate API ，直接通過 JDBC API 來做，這個方法性能上是比較好的。也是最快的。
2：運用存儲過程。
3：還是用Hibernate API 來進行常規(guī)的批量處理，可以也有變，變就變在，我們可以在查找出一定的量的時候，及時的將這些數(shù)據(jù)做完操作就

刪掉，session.flush（）；session.evict（XX對象集）；這樣也可以挽救一點性能損失。這個“一定的量”要就要根據(jù)實際情況做定量參考了。一般為30-60左右，但效果仍然不理想。

1：繞過Hibernate API ，直接通過 JDBC API 來做，這個方法性能上是比較好的，也是最快的。（實例為更新操作）

 
 
 
  
  
  Transaction tx=session.beginTransaction（）；   
  
  
  //注意用的是hibernate事務(wù)處理邊界  
  
  
  Connection conn=session.connection（）；  
  
  
  PreparedStatement stmt=conn.preparedStatement
（"update CUSTOMER as C set C.sarlary=c.sarlary+1 where c.sarlary>1000"）；  
  
  
  stmt.excuteUpdate（）；  
  
  
  tx.commit（）；   
  
  
  //注意用的是hibernate事務(wù)處理邊界

這小程序中，采用的是直接調(diào)用JDBC 的API 來訪問數(shù)據(jù)庫，效率很高。避免了Hibernate 先查詢出來加載到內(nèi)存，再進行操作引發(fā)的性能問題。

2：運用存儲過程。但這種方式考慮到易植和程序部署的方便性，不建議使用。（實例為更新操作）

如果底層數(shù)據(jù)庫（如Oracle）支持存儲過程，也可以通過存儲過程來執(zhí)行批量更新。存儲過程直接在數(shù)據(jù)庫中運行，速度更加快。在Oracle數(shù)

據(jù)庫中可以定義一個名為batchUpdateCustomer（）的存儲過程，代碼如下：

 
 
 
  
  
  create or replace procedure batchUpdateCustomer（p_age in number） 
as begin update CUSTOMERS set AGEAGE=AGE+1 where AGE>p_age；
  
  
  end；

以上存儲過程有一個參數(shù)p_age，代表客戶的年齡，應(yīng)用程序可按照以下方式調(diào)用存儲過程：

 
 
 
  
  
  tx = session.beginTransaction（）；  
  
  
  Connection con=session.connection（）；  
  
  
  String procedure = "{call batchUpdateCustomer（？） }"；  
  
  
  CallableStatement cstmt = con.prepareCall（procedure）；  
  
  
  cstmt.setInt（1，0）；  
  
  
  //把年齡參數(shù)設(shè)為0  
  
  
  cstmt.executeUpdate（）；  
  
  
  tx.commit（）；

從上面程序看出，應(yīng)用程序也必須繞過Hibernate API，直接通過JDBC API來調(diào)用存儲過程。以上介紹Hibernate批量處理。

當前標題：概括Hibernate批量處理
文章轉(zhuǎn)載：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhpeppj.html

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