在 Hibernate 中直接操作 JDBC 接口

红薯 发布于 2010/04/16 22:23
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简介: Hibernate 在处理多表关联及分组排序等复杂数据库查询操作时,其固有的 O-R 映射机制会产生大量冗余 SQL 操作,系统性能比传统的 JDBC 低很多。本文分析了 Hibernate 产生此类问题的原因,提出了一个在 Hibernate 框架内直接操作 JDBC 的接口的解决方案,在实际项目中验证了该解决方案可以有效提高此类查询的效率。文中提供的示例代码可以直接运用于使用 Hibernate 框架的 J2EE 系统项目。

在 Hibernate 框架中提供直接操作 JDBC 接口的原因

Hibernate 框架在处理复杂查询方面的问题

Hibernate 是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对 JDBC 进行了非常轻量级的对象封装,使得 Java 程序员可以随心所欲的使用面向对象编程思维来操纵数据库。Hibernate 的优势在于屏蔽了数据库细节,对于新增修改删除的数据层操作,不再需要跟具体的 SQL 语句打交道,简单的对对象实例进行增删改操作即可。

但是,对于多表关联、分组统计、排序等复杂的查询功能时,由于 Hibernate 自身的 O-R 映射机制,父子表之间关联取数据会产生大量冗余的查询操作,性能低下。此类情况下,直接使用 JDBC 的 SQL 语句反而更加灵活和高效。

Hibernate 框架处理复杂查询问题实例分析

考虑如下数据库实体示例,表 A 为主表,表 B 和表 C 为子表,A 与 B、A 与 C 表均为 1 对多关系,在 B 表和 C 表中以 A_ID 外键字段关联 A 表父记录。


图 1. 数据库实体示例图
图 1. 数据库实体示例图

在 Hibernate 框架中,通常采用以下配置方式完成 A 表与 B,C 表父子实体之间的级联查询操作,Hibernate 实体配置 xml 如下:


清单 1. hibernate 实体配置 xml

				
A.hbm.xml:
<hibernate-mapping>
<class name="XXX.XXX.A" table="A" >
<id name="id" type="long">
<column name="ID"/>
<generator class="assigned">
</generator>
</id>
<set name="children_B" cascade="delete" inverse="true" lazy="false">
<key column="A_ID"></key>
<one-to-many class="XXX.XXX.B"/>
</set>
<set name="children_C" cascade="delete" inverse="true" lazy="false">
<key column="A_ID"></key>
<one-to-many class="XXX.XXX.C"/>
</set>
</class>
</hibernate-mapping>

B.hbm.xml:
<hibernate-mapping>
<class name="XXX.XXX.B" table="B" >
<id name="id" type="long">
<column name="ID"/>
<generator class="assigned">
</generator>
</id>
<property name="a_id" type="long">
<column name="A_ID">
</column>
</property>
</class>
</hibernate-mapping>

C.hbm.xml
<hibernate-mapping>
<class name="XXX.XXX.C" table="C" >
<id name="id" type="long">
<column name="ID"/>
<generator class="assigned">
</generator>
</id>
<property name="a_id" type="long">
<column name="A_ID">
</column>
</property>
</class>
</hibernate-mapping>

 

对应的 Hibernate 领域实体类代码示例如下:


清单 2. hibernate 实体类示例

				
A.java:
public class A implements java.io.Serializable,Comparable {
private long id;
private Set children_b = new HashSet<B>();
private Set children_c = new HashSet<C>();

public A(long id) {
this.id = id;
}

public long getId() {
return id;
}

public void setId(long id) {
this.id = id;
}

public Set getChildern_b() {
return children_b;
}

public void setChildren_b (Set children_b) {
this.children_b = children_b;
}

public Set getChildern_c() {
return children_c;
}

public void setChildren_c (Set children_c) {
this.children_c = children_c;
}

public int compareTo(Object other) {
A otherSubject = (A)other;
long curAmount=this.getChildren_b().size()+this.getChildren_c().size();
long otherAmount =otherSubject.getChildren_b().size()
+ otherSubject.getChildren_c().size();
if(curAmount<otherAmount)
{
return -1;
}
else if(curAmount>otherAmount)
{
return 1;
}
else
{
return 0;
}
}
}

B.java:
public class B implements java.io.Serializable,Comparable {
private long id;
private long a_id;

public long getId() {
return id;
}

public void setId(long id) {
this.id = id;
}

public long getA_id() {
return a_id;
}

public void setA_id(long a_id) {
this.a_id = a_id;
}


public B(long id) {
this.id=id;
}
}

C.java:
public class C implements java.io.Serializable,Comparable {
private long id;
private long a_id;

public long getId() {
return id;
}

public void setId(long id) {
this.id = id;
}

public long getA_id() {
return a_id;
}

public void setA_id(long a_id) {
this.a_id = a_id;
}


public C(long id) {
this.id=id;
}
}



假设现在要统计 A 表中从属的 B 表和 C 表记录之和最高的 top10 的 A 表记录,在 Hibernate 框架下,由于取 A 表对应的数据库记录时,已关联取出了对应的 B、C 表子记录存放于 A 实体类的 children_a,children_c 的属性中,因此 top10 的功能可以通过比较每个 A 表实体类中 children_a、children_c 的 Set 的 size 大小并进行排序得到,其代码示例如下:


清单 3. 排序代码示例

				
private ArrayList<A> sortAByAmount(ArrayList<A> all)
{
for(int i=0;i<all.size();i++)
{
for(int j=0;j<all.size()-i-1;++j)
{
if(all.get(j).compareTo(all.get(j+1))<=0)
{
A temp = all.get(j);
all.set(j,all.get(j+1));
all.set(j+1,temp);
}
}
}
return all;
}

 

表面看来很方便,但是由于 Hibernate 是面向对象的 O-R 映射机制,每一条 A 表记录的查询实际都关联有两条 B、C 表查询的 SQL 产生,我们可以看到 Hibernate 的 SQL 日志中:


清单 4. Hibernate sql 日志示例

				
Hibernate: select a0_.ID as ID2_ from A a0_ where a0_.ID='1'
Hibernate: select b0_.ID as ID2_,b0_.A_ID as A_ID2_ from B b0_ where b0_.ID=?
Hibernate: select c0_.ID as ID2_,c0_.A_ID as A_ID2_ from C c0_ where c0_.ID=?

 

由上述 Sql 日志可以看出,每一条 A 表记录的取出,都伴随以 A 表 ID 为查询条件关联 B,C 表中 A_ID 外键字段的 2 条取子记录的 sql,这是由 A.hbm.xml 配置中“lazy=false”决定的。

这种情况下,当 A 和 B、C 表中数据量越来越大时,A 表取实体的操作开销将随着 sql 查询的增多而增大,并且在紧接着的排序过程中,即使采用业界最快的快速排序算法,排序时间依然是随原始排序实体数量的线性关系(O(n lg n)),效率会线性下降,最终无法满足客户的前台查询的效率要求。

此类情况下如直接采用 JDBC,则只需一条如下的 SQL 语句,即可完成该功能:


清单 5. 直接 JDBC 操作 sql

				
select
tab1.ID,
tab1.sumCol+tab2.sumCol
from
(
select a.ID,
count(b.ID) sumCol
from A a left join B b on a.ID=b.ID
GROUP BY
a.ID
)tab1,
(
select a.ID,
count(c.ID) sumCol
from A a left join C c on a.ID=c.ID
GROUP BY
a.ID
)tab2
where tab1.ID=tab2.ID
order by tab1.sumCol+tab2.sumCol desc

 

在以上 JDBC 方式下,即使 A、B、C 表的数据量持续增长,仍然只有 1 条 SQL 的开销,不会出现 SQL 递增的情况,因此耗时是在可控制的区间内的。并且读者可以注意到上述 SQL 将 3 表关联拆分成了 2 个子查询,这样避免了 3 表做笛卡尔积的数量和,进一步提高了查询效率。由此可见,直接操作 JDBC,除 SQL 的开销可控外,还可以利用数据库层各种机制,如上述查询语句中的 left join、子查询、索引…,灵活的调整 SQL 语句,以达到最佳的查询性能。

由上可实例可看出,在多表关联、排序等复杂的查询情况下,Hibernate 框架由于其自身对象封装的特殊性,不能像 JDBC 直接操作 SQL 那样很好的解决查询中高效性和灵活性方面的需求,且由于其屏蔽了数据库的底层,开发人员看到的只是 Hibernate 提供的数据层 API,无法与灵活的使用 SQL 语句等数据库底层细节。因此,有必要在 Hibernate 框架中提供直接操作 JDBC 的接口。

在 Hibernate 框架中提供操作 JDBC 的接口的解决方案

Hibernate 的 session 机制

我们知道 Hibernate 框架本身也是建立在 JDBC 之上的数据持久层实现,因此,要在框架本身提供操作 JDBC 的接口,需要切入其对 JDBC 封装的细节。

通过研究和查阅 Hibernate 的框架源代码及参考文档,我们发现,Hibernate 的 Session 会话是进行持久化的基础,所有的持久化操作都是在 Session 的基础上进行的,在实现上它是和 JDBC 中的 connection 数据库连接绑定的,也就是说,Hibernate 的会话域基于一个实际的 connection 类实例,二者之间的关系如下图所示:


图 2. Hibernate Session 机制示意图
图 2. Hibernate Session 机制示意图

由上可以看到,Hibernate 中的 session 是单线程的,代表了一次会话的过程。实际上是把一个 JDBC Connection 打包了,每一个 Session 实例和一个数据库事务绑定。其生命周期是与与之关联的 connection 实例的生命周期一致的。

具体解决方案

由上面的 Hibernate 的 Session 机制我们意识到,只要能获取到 Hibernate 当前会话中的 Connection,则获得了 JDBC 的底层数据库连接实例,剩下就都是 JDBC 的范畴了。再查阅 Hibernate 的 API,发现 HibernateTemplate 类中 SessionFactory 成员的 getCurrentSession() 方法即可获得 Hibernate 环境下的当前活动的 Session 会话,而 Hibernate 中 Session 实例的 connection() 方法即可获得该会话中绑定的 Connection 数据库连接实例。

问题迎刃而解了,既然可以操作 Connection 实例,那与之关联的 Statement、ResultSet 等基本 JDBC 类均在我们控制范围中了,我们采用接口模式设计一个轻量级解决方案,使其在保持原 Hibernate 的增删改操作方式前提下灵活提供操作 JDBC 的接口。设计类图如下图所示:


图 3. 解决方案设计类示意图
图 3. 解决方案设计类示意图

设计中,AbstractHibernateDao 类作为 DAO 操作的基本类,保留原有 Hibenrate 框架下的新增,修改,删除等 API。BaseHibernateDao 类继承 AbstractHibernateDao 类,在此类中增加了直接操作 JDBC 的接口。设计 getConnection 方法获取 JDBC 的数据库连接实例,设计 getObjectsBySql 方法作为对外的主要接口,该方法调用 fetchObjects 方法,这是具体的数据库记录到领域对象的转换操作,需要使用者 override 该方法以完成自有领域对象的填充细节。

实际实现的类代码如下所示:


清单 6. 解决方案实现代码

				
AbstractHibernateDao.java:
abstract public class AbstractHibernateDao extends HibernateDaoSupport {

protected Log logger = LogFactory.getLog(getClass());
protected Class entityClass;

protected Class getEntityClass() {
return entityClass;
}

public List getAll() {
return getHibernateTemplate().loadAll(getEntityClass());
}

public void save(Object o) {
getHibernateTemplate().saveOrUpdate(o);
}

public void removeById(Serializable id) {
remove(get(id));
}

public void remove(Object o) {
getHibernateTemplate().delete(o);
}

}

BaseHibernateDao.java:
abstract public class BaseHibernateDao extends AbstractHibernateDao{
public Connection getConnection()
{
try
{

Session curSeesion =null;
Connection con =null;
curSeesion = super.getHibernateTemplate().getSessionFactory()
.getCurrentSession();
con = curSeesion.connection();
return con;
}
catch(Exception es)
{
System.out.println(es.getMessage());
return null;
}

}

public ArrayList<Object> fetchObjects(ResultSet rs)
{
ArrayList<Object> ret = new ArrayList<Object>();
//example:
//while(rs.next())
//{
//Object object = new Object();
//rs.getString(1);
//rs.getString(2);
//ret.add(object);
//}
return ret;
}


public ArrayList<Object> getObjectsBySql(String pureSql)
{
Connection con = curSeesion.connection();
ps = con.prepareStatement(sqlbuf.toString());
rs = ps.executeQuery();
try
{
return this.fetchObjects(rs);

}
catch(Exception es)
{
System.out.println(es.getMessage());
return null;
}
finally
{
try
{
ps.close();
rs.close();
con.close();
}
catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}

}
}
}

 

使用该解决方案时,只需要将代码包解压至项目源代码目录,在想要直接操作 JDBC 接口的 DAO 模块继承 BaseHibernateDao 类,然后重写 fetchObjects 方法填入从自身数据库表字段填充到领域对象的操作 , 即可轻松调用 getObjectsBySql 传入原生 SQL 语句,返回具体的领域对象实体集合,当然使用者也可以通过 getConnection 获得 JDBC 的 Connection 实例来进行自己需要的特定的 JDBC 底层操作。

仍然以上文中的 A、B、C 表为例,采用该解决方案完成 top10 取数的代码示例如下:


清单 7. 使用解决方案示例

public class testDAO extends BaseHibernateDao{

private String sqlQuery = " select tab1.ID,tab1.sumCol+tab2.sumCol"+
" from(select a.ID, count(b.ID) sumCol"+
" from A a left join B b on a.ID=b.ID"+
" GROUP BY a.ID)tab1, "+
" (select a.ID,count(c.ID) sumCol"+
" from A a left join C c on a.ID=c.ID"+
" GROUP BY a.ID)tab2"+
" where tab1.ID=tab2.ID"+
" order by tab1.sumCol+tab2.sumCol desc";

@override
public ArrayList<A> fetchObjects(ResultSet rs)
{
ArrayList<A> ret = new ArrayList<A>();
int count=1;
while(rs.next())
{
A a = new A();
a.setId(rs.getLong(1));
System.out.println("top"+(count++)+" amount:"+rs.getLong(2));
ret.add(object);
}
return ret;
}

}

 

解决方案验证

在实际 mySql 数据库环境中,以 A 表数据量 1000 条,B 表数据量 3W 多条,C 表数据量 2000 条情况下进行上文中提到的 top10 的操作,采用 Hibernate 的耗时和用 JDBC 接口解决方案的效率比较如下:


表 1. Hibernate 框架方式与 JDBC 接口方式效率比较 1:

  Hibernate 框架方式 采用 JDBC 接口解决方案
查询耗时 1475ms 1096ms
排序耗时 1035ms 0ms
总计: 2110ms 1096ms

 

A 表数据量 2000 条,B 表数据量 6W,C 表数据量 4000 条情况下,采用 Hibernate 的耗时和用 JDBC 接口解决方案的效率比较:


表 2. Hibernate 框架方式与 JDBC 接口方式效率比较 2:

  Hibernate 框架方式 采用 JDBC 接口解决方案
查询耗时 2836ms 1657ms
排序耗时 1568ms 0ms
总计: 4404ms 1657ms

 

由以上结果可以看出:在数据量递增的情况下,采用 Hibernate 方式下效率与库表数据呈线性增长,且排序的操作的效率也是一样,而直接采用 JDBC 接口解决方案下效率远远高于 Hibernate 方式,且在数据量增长的情况下耗时的增长速度处于合理的区间内。

总结

本文分析了 Hibernate 框架在处理复杂查询功能上的效率问题,提出并实现了一个在 Hibernate 框架内提供直接 JDBC 操作接口的解决方案,并实际验证了该解决方案的有效性,文中的源代码可以直接运用于选择 Hibenrate 框架作为数据持久层实现的 J2EE 项目,使之具备操作底层 JDBC 的功能。

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需要进行更加通用和专业的封装,
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想请问一下,Hibernate在执行sql时,如果sql中有字段名相同,但是明确了属于那个表的字段,这样执行时,Hibernate会报错那?还有另一个问题http://www.oschina.net/question/724215_139224
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