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hibernate.jdbc.fetch_size 50
hibernate.jdbc.batch_size 25
这面这两项属性很重要
配置方法如下：
<session-factory> ... <property name="hibernate.jdbc.batch_size">50</property> ... </session.factory>
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Fetch Size （抓取大小）：
是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数。
一般我们查询时会返回一个ResultSet对象，他其实是一个数据库的游标，要时刻保持与数据库的连接，不可断开。
例如一次查询结果是1万条记录，对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条结果全返出来的，而只会返出Fetch Size数量的记录，当不够用时，再去数据库取Fetch Size条数据，当然这一过程你是完全感觉不出来的。
Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快，越耗内存；
Fetch Size设的越小，读数据库的次数越多，速度越慢，前期会省内存（后期1万条都读出来了还是要用内存的）。
Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=10，是一个非常保守的设定，根据我的测试，当Fetch Size=50的时候，性能会提升1倍之多，当Fetch Size=100，性能还能继续提升20%，Fetch Size继续增大，性能提升的就不显著了。
因此我建议使用Oracle的一定要将Fetch Size设到50。
不过并不是所有的数据库都支持Fetch Size特性，例如MySQL就不支持。
MySQL就像我上面说的那种最坏的情况，他总是一下就把1万条记录完全取出来，内存消耗会非常非常惊人！这个情况就没有什么好办法了 :(
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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。我做的一个测试结果是当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！！！
这有点像平时我们写程序写硬盘文件一样，设立一个Buffer，每次写入Buffer，等Buffer满了以后，一次写入硬盘，道理相同。
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hibernate.max_fetch_depth 设置外连接抓取树的最大深度取值. 建议设置为0到3之间
就是每次你在查询时，会级联查询的深度，譬如你对关联vo设置了eager的话，如果fetch_depth值太小的话，会发多很多条sql
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1 伪批量删除
public void delete(final List<Integer> ids) { final Session session = hibernateUtil.getCS(); final Query q = session.createQuery("delete from Img where userId=:userId and id in(:ids)"); final User user = (User) ActionContext.getContext().getSession().get("s"); q.setInteger("userId", user.getId()); q.setParameterList("ids", ids); q.executeUpdate(); }
2 批量插入
大家说下面的代码，50次flush一下， 如果同时也设置了<property name="hibernate.jdbc.batch_size">40（或其它值）</property>会怎么样呢？
Session session = sessionFactory.openSession(); Transaction tx = session.beginTransaction(); for ( int i=0; i<100000; i++ ) { Customer customer = new Customer(.....); //如果你的 hibernate.cache.use_second_level_cache 是 true, 请在会话级别上关闭他 //向（任何一级）缓存中加载大量数据通常也意味着它们很快会被清除出去，这会增加GC开销。 session.setCacheMode(CacheMode.IGNORE); session.save(customer); if ( i % 50 == 0 ) { //将本批插入的对象立即写入数据库并释放内存 session.flush(); session.clear(); } } tx.commit(); session.close();
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JDBC批量操作
Statement加批量的方法
conn.setAutoCommit(false); Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); for(int x = 0; x < size; x++){ stmt.addBatch("INSERT INTO adlogs(ip,website,yyyymmdd,hour,object_id) VALUES('192.168.1.3', 'localhost','20081009',8,'23123')"); } stmt.executeBatch(); conn.commit();
使用PreparedStatement加批量的方法
try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); conn = DriverManager.getConnection(o_url, userName, password); conn.setAutoCommit(false); String sql = "INSERT adlogs(ip,website,yyyymmdd,hour,object_id) VALUES(?,?,?,?,?)"; PreparedStatement prest = conn.prepareStatement(sql,ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); for(int x = 0; x < size; x++){ prest.setString(1, "192.168.1.1"); prest.setString(2, "localhost"); prest.setString(3, "20081009"); prest.setInt(4, 8); prest.setString(5, "11111111"); prest.addBatch(); } prest.executeBatch(); conn.commit(); conn.close(); } catch (SQLException ex) { Logger.getLogger(MyLogger.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex); } catch (ClassNotFoundException ex) { Logger.getLogger(MyLogger.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex); }
注意上面JDBC驱动使用的是mysql的， 好像不支持批量更新，所以大家一定要使用oracle的JDBC驱动试验啊。
