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以下程序直接通过Hibernate API批量更新CUSTOMERS表中年龄大于零的所有记录的AGE字段:
tx = session.beginTransaction();Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();while(customers.hasNext()){Customer customer=(Customer)customers.next();customer.setAge(customer.getAge()+1);} tx.commit();session.close();
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么Session的find()方法会一下子加载1万个Customer对象到内存。当执行tx.commit()方法时,会清理缓存,Hibernate执行1万条更新CUSTOMERS表的update语句:
update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=i;update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=j;……update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=k;
以上批量更新方式有两个缺点:
(1)占用大量内存,必须把1万个Customer对象先加载到内存,然后一一更新它们。
(2)执行的update语句的数目太多,每个update语句只能更新一个Customer对象,必须通过1万条update语句才能更新一万个Customer对象,频繁的访问数据库,会大大降低应用的性能。
为了迅速释放1万个Customer对象占用的内存,可以在更新每个Customer对象后,就调用Session的evict()方法立即释放它的内存:
tx = session.beginTransaction();Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();while(customers.hasNext()){Customer customer=(Customer)customers.next();customer.setAge(customer.getAge()+1);session.flush();session.evict(customer);} tx.commit();session.close();
在以上程序中,修改了一个Customer对象的age属性后,就立即调用Session的flush()方法和evict()方法,flush()方法使Hibernate立刻根据这个Customer对象的状态变化同步更新数据库,从而立即执行相关的update语句;evict()方法用于把这个Customer对象从缓存中清除出去,从而及时释放它占用的内存。
但evict()方法只能稍微提高批量操作的性能,因为不管有没有使用evict()方法,Hibernate都必须执行1万条update语句,才能更新1万个Customer对象,这是影响批量操作性能的重要因素。假如Hibernate能直接执行如下SQL语句:
update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>0;
那么,以上一条update语句就能更新CUSTOMERS表中的1万条记录。但是Hibernate并没有直接提供执行这种update语句的接口。应用程序必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来执行该SQL语句:
tx = session.beginTransaction();Connection con=session.connection();PreparedStatement stmt=con.prepareStatement("update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 "+"where AGE>0 ");stmt.executeUpdate();tx.commit();
以上程序演示了绕过Hibernate API,直接通过JDBC API访问数据库的过程。应用程序通过Session的connection()方法获得该Session使用的数据库连接,然后通过它创建PreparedStatement对象并执行SQL语句。值得注意的是,应用程序仍然通过Hibernate的Transaction接口来声明事务边界。
如果底层数据库(如Oracle)支持存储过程,也可以通过存储过程来执行批量更新。存储过程直接在数据库中运行,速度更加快。在Oracle数据库中可以定义一个名为batchUpdateCustomer()的存储过程,代码如下:
create or replace procedure batchUpdateCustomer(p_age in number) asbeginupdate CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>p_age;end;
以上存储过程有一个参数p_age,代表客户的年龄,应用程序可按照以下方式调用存储过程:
tx = session.beginTransaction();Connection con=session.connection();String procedure = "{call batchUpdateCustomer(?) }";CallableStatement cstmt = con.prepareCall(procedure);cstmt.setInt(1,0); //把年龄参数设为0cstmt.executeUpdate();tx.commit();
从上面程序看出,应用程序也必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来调用存储过程。
Session的各种重载形式的update()方法都一次只能更新一个对象,而delete()方法的有些重载形式允许以HQL语句作为参数,例如:
session.delete("from Customer c where c.age>0");
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么以上代码能删除一万条记录。但是Session的delete()方法并没有执行以下delete语句:
delete from CUSTOMERS where AGE>0;
Session的delete()方法先通过以下select语句把1万个Customer对象加载到内存中:
select * from CUSTOMERS where AGE>0;
接下来执行一万条delete语句,逐个删除Customer对象:
delete from CUSTOMERS where ID=i;delete from CUSTOMERS where ID=j;……delete from CUSTOMERS where ID=k;
由此可见,直接通过Hibernate API进行批量更新和批量删除都不值得推荐。而直接通过JDBC API执行相关的SQL语句或调用相关的存储过程,是批量更新和批量删除的最佳方式,这两种方式都有以下优点:
(1)无需把数据库中的大批量数据先加载到内存中,然后逐个更新或修改它们,因此不会消耗大量内存。
(2)能在一条SQL语句中更新或删除大批量的数据。
tx = session.beginTransaction();Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();while(customers.hasNext()){Customer customer=(Customer)customers.next();customer.setAge(customer.getAge()+1);} tx.commit();session.close();
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么Session的find()方法会一下子加载1万个Customer对象到内存。当执行tx.commit()方法时,会清理缓存,Hibernate执行1万条更新CUSTOMERS表的update语句:
update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=i;update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=j;……update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=k;
以上批量更新方式有两个缺点:
(1)占用大量内存,必须把1万个Customer对象先加载到内存,然后一一更新它们。
(2)执行的update语句的数目太多,每个update语句只能更新一个Customer对象,必须通过1万条update语句才能更新一万个Customer对象,频繁的访问数据库,会大大降低应用的性能。
为了迅速释放1万个Customer对象占用的内存,可以在更新每个Customer对象后,就调用Session的evict()方法立即释放它的内存:
tx = session.beginTransaction();Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();while(customers.hasNext()){Customer customer=(Customer)customers.next();customer.setAge(customer.getAge()+1);session.flush();session.evict(customer);} tx.commit();session.close();
在以上程序中,修改了一个Customer对象的age属性后,就立即调用Session的flush()方法和evict()方法,flush()方法使Hibernate立刻根据这个Customer对象的状态变化同步更新数据库,从而立即执行相关的update语句;evict()方法用于把这个Customer对象从缓存中清除出去,从而及时释放它占用的内存。
但evict()方法只能稍微提高批量操作的性能,因为不管有没有使用evict()方法,Hibernate都必须执行1万条update语句,才能更新1万个Customer对象,这是影响批量操作性能的重要因素。假如Hibernate能直接执行如下SQL语句:
update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>0;
那么,以上一条update语句就能更新CUSTOMERS表中的1万条记录。但是Hibernate并没有直接提供执行这种update语句的接口。应用程序必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来执行该SQL语句:
tx = session.beginTransaction();Connection con=session.connection();PreparedStatement stmt=con.prepareStatement("update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 "+"where AGE>0 ");stmt.executeUpdate();tx.commit();
以上程序演示了绕过Hibernate API,直接通过JDBC API访问数据库的过程。应用程序通过Session的connection()方法获得该Session使用的数据库连接,然后通过它创建PreparedStatement对象并执行SQL语句。值得注意的是,应用程序仍然通过Hibernate的Transaction接口来声明事务边界。
如果底层数据库(如Oracle)支持存储过程,也可以通过存储过程来执行批量更新。存储过程直接在数据库中运行,速度更加快。在Oracle数据库中可以定义一个名为batchUpdateCustomer()的存储过程,代码如下:
create or replace procedure batchUpdateCustomer(p_age in number) asbeginupdate CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>p_age;end;
以上存储过程有一个参数p_age,代表客户的年龄,应用程序可按照以下方式调用存储过程:
tx = session.beginTransaction();Connection con=session.connection();String procedure = "{call batchUpdateCustomer(?) }";CallableStatement cstmt = con.prepareCall(procedure);cstmt.setInt(1,0); //把年龄参数设为0cstmt.executeUpdate();tx.commit();
从上面程序看出,应用程序也必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来调用存储过程。
Session的各种重载形式的update()方法都一次只能更新一个对象,而delete()方法的有些重载形式允许以HQL语句作为参数,例如:
session.delete("from Customer c where c.age>0");
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么以上代码能删除一万条记录。但是Session的delete()方法并没有执行以下delete语句:
delete from CUSTOMERS where AGE>0;
Session的delete()方法先通过以下select语句把1万个Customer对象加载到内存中:
select * from CUSTOMERS where AGE>0;
接下来执行一万条delete语句,逐个删除Customer对象:
delete from CUSTOMERS where ID=i;delete from CUSTOMERS where ID=j;……delete from CUSTOMERS where ID=k;
由此可见,直接通过Hibernate API进行批量更新和批量删除都不值得推荐。而直接通过JDBC API执行相关的SQL语句或调用相关的存储过程,是批量更新和批量删除的最佳方式,这两种方式都有以下优点:
(1)无需把数据库中的大批量数据先加载到内存中,然后逐个更新或修改它们,因此不会消耗大量内存。
(2)能在一条SQL语句中更新或删除大批量的数据。
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