由于编程思想与数据库的设计模式不同，生出了一些 ORM 框架。核心都是将关系型数据库和数据转成对象型。当前流行的方案有 Hibernate 与 myBatis。两者各有优劣。竞争激烈，其中一个比较重要的考虑的地方就是性能。因此笔者通过各种实验，测出两个在相同情景下的性能相关的指数，供大家参考。
测试目标
以下测试需要确定几点内容：
性能差异的场景；
性能不在同场景下差异比；
找出各架框优劣，各种情况下的表现，适用场景。
测试思路
测试总体分成：单表插入，关联插入，单表查询，多表查询。
测试分两轮，同场景下默认参数做一轮，调优做强一轮，横纵对比分析了。
测试中尽保证输入输出的一致性。
样本量尽可能大,达到 10 万级别以上，减少统计误差。
测试提纲
具体的场景情况下
插入测试 1：10 万条记录插入。
查询测试 1：100 万数据中单表通过 id 查询 100000 次,无关联字段。
查询测试 2：100 万数据中单表通过 id 查询 100000 次,输出关联对象字段。
查询测试 3：100 万*50 万关联数据中查询 100000 次,两者输出相同字段。
准备
数据库:mysql 5.6
表格设计：
twitter:推特
CREATE TABLE `twitter` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `add_date` datetime DEFAULT NULL, `modify_date` datetime DEFAULT NULL, `ctx` varchar(255) NOT NULL, `add_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL, `modify_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `UPDATE_USER_FORI` (`modify_user_id`), KEY `ADD_USER_FORI` (`add_user_id`), CONSTRAINT `ADD_USER_FORI` FOREIGN KEY (`add_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL, CONSTRAINT `UPDATE_USER_FORI` FOREIGN KEY (`modify_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1048561 DEFAULT CHARSET=utf8
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user: 用户
CREATE TABLE `user` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=524281 DEFAULT CHARSET=utf8
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测试数据准备：
表一：twitter
无数据。
表二：user
50 万个随机的用户名。
随机内容推特表(material_twitter)
无 id，仅有随机字符串内容，共 10 万条。
用于插入控推特表。
生成数据代码,关联 100 个用户:
insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)SELECT name,ROUND(RAND()*100)+1,ROUND(RAND()*100)+1,'2016-12-31','2016-12-31'from MATERIAL
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生成数据代码,关联 500000 个用户：
insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)SELECT name,ROUND(RAND()*500000)+1,ROUND(RAND()*500000)+1,'2016-12-31','2016-12-31'from MATERIAL
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实体代码
@Entity@Table(name = "twitter")public class Twitter implements java.io.Serializable{ private Long id; private Date add_date; private Date modify_date; private String ctx; private User add_user; private User modify_user; private String createUserName; @Id @GeneratedValue(strategy = IDENTITY) @Column(name = "id", unique = true, nullable = false) public Long getId() { return id; } public void setId(Long id) { this.id = id; } @Temporal(TemporalType.DATE) @Column(name = "add_date") public Date getAddDate() { return add_date; } public void setAddDate(Date add_date) { this.add_date = add_date; } @Temporal(TemporalType.DATE) @Column(name = "modify_date") public Date getModifyDate() { return modify_date; } public void setModifyDate(Date modify_date) { this.modify_date = modify_date; } @Column(name = "ctx") public String getCtx() { return ctx; } public void setCtx(String ctx) { this.ctx = ctx; } @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "add_user_id") public User getAddUser() { return add_user; } public void setAddUser(User add_user) { this.add_user = add_user; } @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "modify_user_id") public User getModifyUser() { return modify_user; } public void setModifyUser(User modify_user) { this.modify_user = modify_user; } @Transient public String getCreateUserName() { return createUserName; } public void setCreateUserName(String createUserName) { this.createUserName = createUserName; } }
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开始
插入测试 1
代码操作：
将随机内容推特表的数据加载到内存中,然后一条条加入到推特表中,共 10 万条。
关键代码:
hibernate:
Session session = factory.openSession(); session.beginTransaction(); Twitter t = null; Date now = new Date(); for(String materialTwitter : materialTwitters){// System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter); t = new Twitter(); t.setCtx(materialTwitter); t.setAddDate(now); t.setModifyDate(now); t.setAddUser(null); t.setModifyUser(null); session.save(t); } session.getTransaction().commit();
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mybatis:
Twitter t = null; Date now = new Date(); for(String materialTwitter : materialTwitters){// System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter); t = new Twitter(); t.setCtx(materialTwitter); t.setAddDate(now); t.setModifyDate(now); t.setAddUser(null); t.setModifyUser(null); msession.insert("insertTwitter", t); } msession.commit();
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TwitterMapper.xml,插入代码片段:
<insert id="insertTwitter" keyProperty="id" parameterType="org.pushio.test.show1.entity.Twitter" useGeneratedKeys="true"> insert into twitter(ctx, add_date,modify_date) values (#{ctx},#{add_date},#{modify_date}) </insert>
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查询测试 1
通过 id 从 1 递增到 10 万依次进行查询推特内容，仅输出微博内容。
关键代码:
hibernate:
long cnt = 100000; for(long i = 1; i <= cnt; ++i){ Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i); //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName()); }
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mybatis:
long cnt = 100000; for(long i = 1; i <= cnt; ++i){ Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitter", i); //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName()); }
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查询测试 2
与查询测试 1 总体一样，增加微博的创建人名称字段,此处需要关联。
其中微博对应有 10 万个用户。可能一部份用户重复。这里对应的用户数可能与 hibernate 配懒加载的情况有影响。
此处体现了 hibernate 的一个方便处，可以直接通过 getAddUser()可以取得 user 相关的字段。
然而 myBatis 则需要编写新的 vo，因此在测试 batis 时则直接在 Twitter 实体中增加创建人员名字成员(createUserName)。
此处 hibernate 则会分别测试有懒加载，无懒加载。
mybatis 会测有默认与有缓存两者情况。
其中 mybatis 的缓存机制比较难有效配置，不适用于真实业务(可能会有脏数据)，在此仅供参考。
测试时，对推特关联的用户数做了两种情况，一种是推特共关联了 100 个用户，也就是不同的推特也就是在 100 个用户内，这里的关联关系随机生成。
另外一种是推特共关联了 50 万个用户，基本上 50 个用户的信息都会被查询出来。
在上文“准备”中可以看到关联数据生成方式。
关键代码:
hibernate:
long cnt = 100000;for(long i = 1; i <= cnt; ++i){ Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i); t.getAddUser().getName();//加载相应字段 //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName()); }
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急懒加载配置更改处,Twitter.java:
@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)//急加载 //@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)//懒加载 @JoinColumn(name = "add_user_id") public User getAddUser() { return add_user; }
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mybatis:
for(long i = 1; i <= cnt; ++i){
Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitterHasUser", i); //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getCreateUserName()); }
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TwitterMapper.xml 配置：
<select id="getTwitterHasUser" parameterType="long" resultType="org.pushio.test.show1.entity.Twitter"> select twitter.*,user.name as creteUserName from twitter,user where twitter.id=#{id} AND twitter.add_user_id=user.id
</select>
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测试结果
测试分析
测试分成了插入，单表查询，关联查询。关联查询中 hibernate 分成三种情况进行配置。其中在关联字段查询中，hibernate 在两种情况下，性能差异比较大。都是在懒加载的情况下，如果推特对应的用户比较多时，则性能会比仅映射 100 个用户的情况要差很多。
换而言之，如果用户数量少(关联的总用户数)时，也就是会重复查询同一个用户的情况下，则不需要对用户表做太多的查询。其中通过查询文档后，证明使用懒加载时，对象会以 id 为 key 做缓存，也就是查询了 100 个用户后，后续的用户信息使用了缓存，使性能有根本性的提高。甚至要比 myBatis 更高。
如果是关联 50 万用户的情况下,则 hibernate 需要去查询 50 万次用户信息,并组装这 50 万个用户，此时性能要比 myBatis 性能要差，不过差异不算大，小于 1ms，表示可以接受。其中 hibernate 非懒加载情况下与 myBatis 性能差异也是相对其他测试较大，平均值小于 1ms。
这个差异的原因主要在于，myBatis 加载的字段很干净，没有太多多余的字段，直接映身入关联中。反观 hibernate 则将整个表的字都会加载到对象中，其中还包括关联的 user 字段。
hibernate 这种情况下有好有坏，要看具体的场景，对于管理平台，需要展现的信息较多，并发要求不高时，hibernate 比较有优势。
然而在一些小活动，互联网网站，高并发情况下，hibernate 的方案太不太适合,myBatis+VO 则是首选。
测试总结
总体初观，myBatis 在所有情况下，特别是插入与单表查询，都会微微优于 hibernate。不过差异情况并不明显，可以基本忽略差异。差异比较大的是关联查询时，hibernate 为了保证 POJO 的数据完整性，需要将关联的数据加载，需要额外地查询更多的数据。这里 hibernate 并没有提供相应的灵活性。
关联时一个差异比较大的地方则是懒加载特性。其中 hibernate 可以特别地利用 POJO 完整性来进行缓存，可以在一级与二级缓存上保存对象，如果对单一个对象查询比较多的话，会有很明显的性能效益。以后关于单对象关联时，可以通过懒加载加二级缓存的方式来提升性能。
最后，数据查询的性能与 orm 框架关无太大的关系，因为 orm 主要帮助开发人员将关系数据转化成对象型数据模型，对代码的深析上来看，hibernate 设计得比较重量级，对开发来说可以算是重新开发了一个数据库，不让开发去过多关心数据库的特性，直接在 hibernate 基础上进行开发，执行上分为了 sql 生成，数据封装等过程，这里花了大量的时间。
然而 myBatis 则比直接，主要是做关联与输出字段之间的一个映射。其中 sql 基本是已经写好，直接做替换则可，不需要像 hibernate 那样去动态生成整条 sql 语句。
好在 hibernate 在这阶段已经优化得比较好，没有比 myBatis 在性能上差异太多，但是在开发效率上，可扩展性上相对 myBatis 来说好太多。最后的最后，关于 myBatis 缓存，hibernate 查询缓等，后续会再专门做一篇测试。
关于缓存配置
myBatis 相对 Hibernate 等封装较为严密的 ORM 实现而言,因为 hibernate 对数据对象的操作实现了较为严密的封装，可以保证其作用范围内的缓存同步，而 ibatis 提供的是半封闭的封装实现，因此对缓存的操作难以做到完全的自动化同步。以上的缓存配置测试仅为性能上的分析，没有加入可用性上的情况，因为 myBatis 直接配置缓存的话，可能会出现脏数据。
在关联查询数据的情况下，hiberntae 的懒加载配二级缓存是个比较好的方案(无脏数据)，也是与 myBatis 相比有比较明显的优势。此情景下，性能与 myBatis 持平。
在真实情况下，myBatis 可能不会在这个地方上配置缓存,会出现脏数据的情况，因而很有可能在此 hibernate 性能会更好。
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