


Mengapa NHibernate QueryOver dengan Eager Fetching Menjana Berbilang Pertanyaan SQL?
NHibernate QueryOver dengan Fetch Menghasilkan Berbilang Pertanyaan SQL
Isu Pertanyaan:
Apabila menggunakan QueryOver untuk mengambil senarai berkaitan menggunakan pemuatan bersemangat, berbilang hits pangkalan data berlaku, yang terhasil dalam pelbagai pertanyaan SQL yang berasingan.
Contoh:
Session.QueryOver<userrole>() .Fetch(x => x.UsersInRole).Eager .List();</userrole>
Penjelasan:
Tingkah laku ini disebabkan oleh sifat hubungan banyak-ke-banyak. Dalam pemetaan contoh, entiti UserRole mempunyai hubungan banyak-ke-banyak dengan entiti UsersInRole. Apabila pemuatan Eager digunakan, NHibernate cuba memuatkan semua entiti UsersInRole yang berkaitan untuk setiap entiti UserRole yang diambil.
Walau bagaimanapun, memandangkan sesi itu mungkin belum mengandungi semua entiti berkaitan, berbilang pertanyaan SQL dikeluarkan untuk mendapatkan semula perhubungan ini. Pertanyaan awal mendapatkan semula entiti UserRole dan pertanyaan seterusnya dikeluarkan untuk setiap UserRole untuk mendapatkan entiti UsersInRole yang berkaitan.
Penyelesaian:
Satu penyelesaian berkesan untuk meminimumkan pertanyaan SQL ialah menggunakan pengambilan kelompok. Dengan menetapkan sifat BatchSize pada pemetaan HasManyToMany, NHibernate boleh mengambil berbilang entiti berkaitan dalam satu pertanyaan SQL.
HasManyToMany(x => x.UsersInRole) ... .BatchSize(25)
Dengan menetapkan saiz kelompok kepada nilai yang sesuai (mis., 25), NHibernate akan mengeluarkan bilangan pertanyaan SQL yang terhad, mengurangkan jumlah hits pangkalan data dan meningkatkan prestasi.
Selain itu, tetapan saiz kelompok pada peta Kelas juga boleh membantu mengoptimumkan strategi pengambilan keseluruhan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa NHibernate QueryOver dengan Eager Fetching Menjana Berbilang Pertanyaan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows: 1) che-chexed-length, selingasingthesamestoragespace, whycanbefasterbutlessspace-efficient.2) varcharisvariable-length, morespace-efficientbutpotoTanSlower.3)

Mysqlstringtypesincludevarchar, teks, char, enum, andset.1) varcharisversatorvariable-lengtstringsuptoaspecifiedlimit.2)

Mysqloffersvariousstringdatatypes: 1) charforfixed-lengtstrings, 2) varcharforvariable-lengthtext, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlargedata, dan5)

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
