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          Hibernate完全以面向对象的方式来操作数据库，当程序里以面向对象的方式操作持久化对象，将被自动转换为对数据库的操作。但存在这样一个问题，如果我们想同时更新100000条记录，是不是要逐一加载100000条记录，然后依次调用setter方法。采用这种方法实在是太繁琐了，而且严重影响了数据的访问性能。Hibernate提供的批量处理的方案来解决这个问题。

        

          一、批量插入

 

          如果我们需要插入100000条记录，通过hibernate可能会采用如下的方式处理：

 

        Session session = HibernateUtil.getSession();
        Transaction tx = session.beginTransaction();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            User user = new User();
            user.setName("userName"+i);
            user.setAge(i);
            session.save(session);
        }
        tx.commit();
        session.close();

 

 

          但是这个程序存在一个问题：当程序运行到某个地方，总是会抛出OutOfMemoryException内存溢出异常。这是因为Hibernate的Session持有一个必选的一级缓存，所有的User实例都会Session级别的缓存区进行缓存的缘故。

          如果你要执行批量处理并且想要达到一个理想的性能，那么使用JDBC的批量（batching）功能是至关重要。将JDBC的批量抓取数量（batch size）参数设置到一个合适值。

<property name="jdbc.batch_size">20</property>

 

          可能也会想到关闭二级缓存：

hibernate.cache.use_second_level_cache false

 

          但这个并不是必须的。

          解决这个问题的方案就是：定时的将session的缓存数据刷入数据库，同时通过调用 clear()       来控制一级缓存的大小。如下：

static void addUser() throws Exception{
        Session session = HibernateUtil.getSession();
        Transaction tx = session.beginTransaction();
        //循环1000次，插入1000条记录
        for(int i = 0;i < 100000;i++){
            //创建User对象
            User user = new User();
            user.setName("userName"+i);
            user.setAge(i);
            
            //在session级别缓存User实例
            session.save(user);
            
            //每当累加器是20的倍数的时候，将session中数据刷入数据库，并且情况session缓存
            if(i%20==0){
                session.flush();
                session.clear();
            }
        }

  

           二、批量更新

          上面介绍的方法同样也适用于批量更新。在进行会返回很多行数据的查询时， 你需要使用 scroll() 方法以便充分利用服务器端游标所带来的好处。 

static void updateUser() throws Exception {
        Session session = HibernateUtil.getSession();
        Transaction tx = session.beginTransaction();
        //查询出User表中所有的记录
        ScrollableResults re = session.createQuery("from User").setCacheMode(CacheMode.IGNORE).scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
        int count = 1;
        while(re.next()){
            User user = (User) re.get(0);
            //当count=20的倍数时，将更新的结果从session中flush到数据库
            user.setName("新用户:"+count);
            if(++count%20==0){
                session.flush();
                session.clear();
            }
        }
        tx.commit();
        session.close();
    }

 

          通过这种方式，虽然可以进行批量更新，但由于它需要先执行数据查询，然后才能执行数据更新，所以执行效率不高。为了避免这种情况，我们可以使用DML风格进行数据的批量更新。

 

          三、DML风格的批量更新/删除

           Hibernate提供通过Hibernate查询语言（HQL）来执行大批量SQL风格的DML语句的方法。 

          批量update、delete语句的语法格式如下：( UPDATE | DELETE ) FROM? EntityName (WHERE where_conditions）。

          这里需要注意如下几点：

          1、在FROM子句中，FROM关键字是可选的。

          2、在FROM子句（from-clause）中只能有一个实体名，它可以是别名。如果实体名是别名，那么任何被引用的属性都必须加上此别名的前缀；如果不是别名，那么任何有前缀的属性引用都是非法的。

          3、不能在批量HQL语句中使用连接，显式或者隐式的都不行。不过在WHERE子句中可以使用子查询。可以在where子句中使用子查询，子查询本身可以包含join。

          4、整个WHERE子句是可选的。

           实例：使用Query.executeUpdate()方法执行一个HQL UPDATE语句

 

static void updateUser() throws Exception{
        Session session = HibernateUtil.getSession();
        Transaction tx = session.beginTransaction();
        
        //定义批量更新的HQL语句
        String hql = "update User as user set user.name = :name";
        //执行更新
        session.createQuery(hql).setString("name", "name").executeUpdate();
        
        tx.commit();
        session.close();    
    }

 

           使用这种批量更新语法时，通常只需要执行一次SQL的update语句，就可以完成所有满足条件记录的更新。但也有可能需要执行多条update语句，这是因为有继承映射等情况。

           执行一个HQL DELETE，同样使用 Query.executeUpdate() 方法:

//使用DML风格的批量删除
    static void deleteUser() throws Exception{
        Session session = HibernateUtil.getSession();
        Transaction tx = session.beginTransaction();
        
        //定义批量更新的HQL语句
        String hql = "delete User";
        
        //执行删除
        session.createQuery(hql).executeUpdate();
        
        tx.commit();
        session.close();    
    }

 

           Query.executeUpdate()方法返回一个整型值，该值是受此操作影响的记录数量。