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对象编程
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对象编程思维来操纵数据库。
Hibernate可以应用在任何使用JDBC的场合,既可以在Java的客户端程序实用,也可以在Servlet/JSP的Web应用中使用,最具革命意义的是,Hibernate可以在应用EJB的J2EE架构中取代CMP,完成数据持久化的重任。
大多数开发机构经常采取创建各自独立的数据持久层。一旦底层的数据结构发生改变,那么修改应用的其余部分使之适应这种改变的代价将是十分巨大的。Hibernate适时的填补了这一空白,它为Java应用提供了一个易用的、高效率的对象关系映射框架。hibernate是个轻量级的持久性框架,功能却非常丰富。
优点:
a.Hibernate 使用 Java 反射机制 而不是字节码增强程序来实现透明性。
b.Hibernate 的性能非常好,,因为它是个轻量级框架。 映射的灵活性很出色。
c. 它支持各种关系数据库,从一对一到多对多的各种复杂关系。
缺点:它限制您所使用的对象模型。(例如,一个持久性类不能映射到多个表)其独有的界面和可怜的市场份额也让人不安,尽管如此,Hibernate 还是以其强大的发展动力减轻了这些风险。其他的开源持久性框架也有一些,不过都没有 Hibernate 这样有市场冲击力。
上面回贴情绪有点激动,希望谅解,我不是因为有人批评Hibernate而感到不快,而是因为帖子里面的观点实在让我觉得荒谬。不管觉得Hibernate好也吧,不好也吧,我唯一觉得遗憾的是,在中文论坛里面找不到一个对Hibernate的真正高水平的评价。在TSS上有一个关于Hibernate的hot thread,跟了几百贴,其中包括Hibernate作者Gavin和LiDO JDO的CTO,对于JDO和Hibernate有过一些激烈的争论,我曾经耐心的看了一遍,仍然没有发现针对Hibernate真正有力的攻击,那些所谓的攻击无非针对Hibernate没有一个GUI的配置工具,没有商业公司支持,没有标准化等等这些站不住脚的理由。
补充几点我的意见:
一、Hibernate是JDBC的轻量级的对象封装,它是一个独立的对象持久层框架,和App Server,和EJB没有什么必然的联系。Hibernate可以用在任何JDBC可以使用的场合,例如Java应用程序的数据库访问代码,DAO接口的实现类,甚至可以是BMP里面的访问数据库的代码。从这个意义上来说,Hibernate和EB不是一个范畴的东西,也不存在非此即彼的关系。
二、Hibernate是一个和JDBC密切关联的框架,所以Hibernate的兼容性和JDBC驱动,和数据库都有一定的关系,但是和使用它的Java程序,和App Server没有任何关系,也不存在兼容性问题。
三、Hibernate不能用来直接和Entity Bean做对比,只有放在整个J2EE项目的框架中才能比较。并且即使是放在软件整体框架中来看,Hibernate也是做为JDBC的替代者出现的,而不是Entity Bean的替代者出现的,让我再列一次我已经列n次的框架结构:
传统的架构:
1) Session Bean Entity Bean DB
为了解决性能障碍的替代架构:
2) Session Bean DAO JDBC DB
使用Hibernate来提高上面架构的开发效率的架构:
3) Session Bean DAO Hibernate DB
就上面3个架构来分析:
1、内存消耗:采用JDBC的架构2无疑是最省内存的,Hibernate的架构3次之,EB的架构1最差。
2、运行效率:如果JDBC的代码写的非常优化,那么JDBC架构运行效率最高,但是实际项目中,这一点几乎做不到,这需要程序员非常精通JDBC,运用Batch语句,调整PreapredStatement的Batch Size和Fetch Size等参数,以及在必要的情况下采用结果集cache等等。而一般情况下程序员是做不到这一点的。因此Hibernate架构表现出最快的运行效率。EB的架构效率会差的很远。
3、开发效率:在有JBuilder的支持下以及简单的项目,EB架构开发效率最高,JDBC次之,Hibernate最差。但是在大的项目,特别是持久层关系映射很复杂的情况下,Hibernate效率高的惊人,JDBC次之,而EB架构很可能会失败。
4、分布式,安全检查,集群,负载均衡的支持
由于有SB做为Facade,3个架构没有区别。
四、EB和Hibernate学习难度在哪里?
EB的难度在哪里?不在复杂的XML配置文件上,而在于EB运用稍微不慎,就有严重的性能障碍。所以难在你需要学习很多EJB设计模式来避开性能问题,需要学习App Server和EB的配置来优化EB的运行效率。做EB的开发工作,程序员的大部分精力都被放到了EB的性能问题上了,反而没有更多的精力关注本身就主要投入精力去考虑的对象持久层的设计上来。
Hibernate难在哪里?不在Hibernate本身的复杂,实际上Hibernate非常的简单,难在Hibernate太灵活了。
当你用EB来实现持久层的时候,你会发现EB实在是太笨拙了,笨拙到你根本没有什么可以选择的余地,所以你根本就不用花费精力去设计方案,去平衡方案的好坏,去费脑筋考虑选择哪个方案,因为只有唯一的方案摆在你面前,你只能这么做,没得选择。
Hibernate相反,它太灵活了,相同的问题,你至少可以设计出十几种方案来解决,所以特别的犯难,究竟用这个,还是用那个呢?这些方案之间到底有什么区别呢?他们的运行原理有什么不同?运行效率哪个比较好?光是主键生成,就有七八种方案供你选择,你为难不为难?集合属性可以用Set,可以用List,还可以用Bag,到底哪个效率高,你为难不为难?查询可以用iterator,可以用list,哪个好,有什么区别?你为难不为难?复合主键你可以直接在hbm里面配置,也可以自定义CustomerType,哪种比较好些?你为难不为难?对于一个表,你可以选择单一映射一个对象,也可以映射成父子对象,还可以映射成两个1:1的对象,在什么情况下用哪种方案比较好,你为难不为难?
这个列表可以一直开列下去,直到你不想再看下去为止。当你面前摆着无数的眼花缭乱的方案的时候,你会觉得幸福呢?还是悲哀呢?如果你是一个负责的程序员,那么你一定会仔细研究每种方案的区别,每种方案的效率,每种方案的适用场合,你会觉得你已经陷入进去拔不出来了。如果是用EB,你第一秒种就已经做出了决定,根本没得选择,比如说集合属性,你只能用Collection,如果是Hibernate,你会在Bag,List和Set之间来回犹豫不决,甚至搞不清楚的话,程序都没有办法写。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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