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在Java中使用正则表达式验证邮件 | Hibernate Session Get() and load() metho ...

2008-04-20

Hibernate 批量处理 insert

关键字: java ee

批量插入

在项目的开发过程之中，由于项目需求，我们常常需要把大批量的数据插入到数据库。数量级有万级、十万级、百万级、甚至千万级别的。如此数量级别的数据用Hibernate做插入操作，就可能会发生异常，常见的异常是OutOfMemoryError（内存溢出异常）。
基本思路：优化Hibernate，在配置文件中设置hibernate.jdbc.batch_size参数，来指定每次提交SQL的数量；程序上采用分段插入及时清除缓存的方法(Session实现了异步write-behind，它允许Hibernate显式地写操作的批处理),也就是每插入一定量的数据后及时的把它们从内部缓存中清除掉，释放占用的内存。
设置hibernate.jdbc.batch_size参数，配置如下。
<hibernate-configuration>
<session-factory>
.........
<property name=” hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
.........
<session-factory>
<hibernate-configuration>

配置hibernate.jdbc.batch_size参数的原因就是尽量少读数据库，hibernate.jdbc.batch_size参数值越大，读数据库的次数越少，速度越快。从上面的配置可以看出，Hibernate是等到程序积累到了50个SQL之后再批量提交。

hibernate.jdbc.batch_size参数值也可能不是设置得越大越好，从性能角度上讲还有待商榷。这要考虑实际情况，酌情设置，一般情形设置30、50就可以满足需求了。
插入10000条数据为例，如下:

Session session=HibernateUtil.currentSession();
Transatcion tx=session.beginTransaction();
for(int i=0;i<100000;i++)
...{
Student s=new Student();
s.setName(“Paul”);
session.save(s);
if(i%50==0) //以每50个数据作为一个处理单元
...{
session.flush(); //保持与数据库数据的同步
session.clear(); //清除内部缓存的全部数据，及时释放出占用的内存
}
}
tx.commit();
.........

在一定的数据规模下，这种做法可以把系统内存资源维持在一个相对稳定的范围。

如果启用了二级缓存，从机制上讲Hibernate为了维护二级缓存，我们在做插入、更新、删除操作时，Hibernate都会往二级缓存充入相应的数据。性能上就会有很大损失，建议在批处理情况下禁用二级缓存。