防止 JPA 中的 N+1 选择 [重复]答案

【问题标题】：preventing N+1 selects in JPA [duplicate]防止 JPA 中的 N+1 选择 [重复]
【发布时间】：2012-11-04 05:11:01
【问题描述】：

我的 JPA 实体 Order 与 Customer 具有多对一关系。它是双向的，因此 Customer 也有一个 OneToMany 字段的订单。这两个关系都使用 EAGER 提取（或在 OpenJPA 提取计划中）。

当我从 Order 中选择时，我得到 1 个选择的订单和 N 个选择的 Customer.orders 字段。令我惊讶的是，OpenJPA、EclipseLink 和 Hibernate 都存在这个问题，即使我使用 JOIN FETCH（它在单向情况下确实有效）。

有什么好办法解决这个问题吗？对于更复杂的图，是否有解决 N+1 选择问题的解决方案？

编辑：我自己的研究结果： - 对于 OpenJPA（我正在使用）我还不知道解决方案 - 对于 Hibernate，@Fetch(FetchMode.SUBSELECT) 解决了这个问题。使用@BatchSize 也有帮助，这可以同时选择给定数量的 customer.orders 字段。 - 对于 EclipseLink，我发现了一个类似的功能 @BatchFetch(value=BatchFetchType.IN) 但在这种情况下它没有帮助，我想它不能有效地处理双向关系。

【问题讨论】：

这是一个有点漫不经心的问题。您有一个具体问题想要帮助解决还是只想投诉 JPA？
你说得对，我对 JPA 有点失望，我将编辑我的问题，使其更切中要害。
您真的需要 EAGER 获取 Customer.orders 吗？
@Esteve 你有一个很好的观点。在制作订单及其客户的简单列表时，您实际上并不需要这些客户的任何其他订单！仍然可能存在其他情况，您确实需要加载这样的字段，我认为可以在没有 N+1 选择的情况下选择它

标签： java sql performance jpa

【解决方案1】：

看看：What is SELECT N+1?，那里有很多很好的信息。

如果您使用 Hibernate：Hibernate - Chapter 19: Improving Performance - Fetching Strategies

My own personal solution is to use native SQL and tmp ids table 那是因为一般恕我直言，N+1 选择问题主要是批处理的问题。否则延迟加载（通常是 N+1 解决方案）可能对性能有益。

【讨论】：

谢谢，使用本机查询肯定会有所帮助。但这感觉就像你必须手写一些应该由 ORM 负责执行的东西。这可能会导致大量手动工作和维护噩梦。
@SlowStrider 这个想法是你不应该经常这样做。 N+1 延迟加载通常是解决大多数问题的正确方法。此外，当涉及到像这样的性能可靠优化时，您会发现 SQL（不是 JPA HQL）是您唯一的选择……所以除非必须，否则不要这样做。
如果你能告诉我为什么，这对反对的选民会有所帮助。 N+1 选择问题无法神奇地解决。你要么有一个笛卡尔积的字段，要么你懒加载每个对象。我不确定人们在期待什么。没有一个该死的 ORM 可以预测数据库性能并随机决定何时做急切（笛卡尔积）与懒惰（N+1）。我不确定人们在期待什么。很抱歉，我不能只提供一个剪切粘贴的代码来解决这个问题。
我认为反对的原因是您说 N+1 延迟加载通常是正确的方法。我不同意...实际上我认为 JPA 的集合映射通常适得其反。只需触发一个单独的（非本地）查询来获取 customerId = ... 的订单。无论如何，我仍然认为不赞成投票。

【解决方案2】：

这是一个解决方案：

将实体层与 API 层分开，并仅在您的应用程序内与 API 实例进行交互。这个上下文中的 api 也可以称为 DTO。
从实体中完全删除关系。
创建一种机制来指示您希望获取子项。例如：将 fetchRequestList 传播到将 API 映射到实体的层（这样您就可以有条件地获取）。
在查询执行期间，像往常一样收集父对象。
使用基于 FK 到父 PK 的带有 IN 子句的命名参数化查询检索整个子代集合。
遍历结果并将它们与父母相匹配。

这将强制 ORM 执行 n+1 次查询，而不是 n(n+1) 次查询。请记住，您现在必须使用自定义逻辑实现级联保存、删除、更新等。

【讨论】：

【解决方案3】：

在任何 ORM 框架中，N+1 问题都很常见。你无法避免这一点。但是，这更多的是关于你采取什么样的方法来解决这个问题。您可以根据您的实现使用关联和延迟加载或急切加载日期。您还可以在单个查询中执行数据库映射并获取所有关联数据，然后将其映射到您的模型。由于数据库已建立索引，因此此操作可能比您使用 N+1 查询获取数据和映射更快（如果您的网络延迟允许）。

【讨论】：