第 13 章批量处理（Batch processing）

13.1. 批量插入（Batch inserts）
13.2. 批量更新（Batch updates）
13.3. StatelessSession (无状态session)接口
13.4. DML(数据操作语言)风格的操作(DML-style operations)

使用Hibernate将 100 000 条记录插入到数据库的一个很自然的做法可能是这样的

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
    Customer customer = new Customer(.....);
    session.save(customer);
}
tx.commit();
session.close();

这段程序大概运行到 50 000 条记录左右会失败并抛出 内存溢出异常（OutOfMemoryException） 。这是因为 Hibernate 把所有新插入的 客户（Customer）实例在 session级别的缓存区进行了缓存的缘故。

我们会在本章告诉你如何避免此类问题。首先，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（比如，10-50之间）：

hibernate.jdbc.batch_size 20

注意,假若你使用了identiy标识符生成器,Hibernate在JDBC级别透明的关闭插入语句的批量执行。

你也可能想在执行批量处理时关闭二级缓存：

hibernate.cache.use_second_level_cache false

但是，这不是绝对必须的，因为我们可以显式设置CacheMode来关闭与二级缓存的交互。

13.1. 批量插入（Batch inserts）

如果要将很多对象持久化，你必须通过经常的调用 flush() 以及稍后调用 clear() 来控制第一级缓存的大小。

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
   
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
    Customer customer = new Customer(.....);
    session.save(customer);
    if ( i % 20 == 0 ) { //20, same as the JDBC batch size //20,与JDBC批量设置相同
        //flush a batch of inserts and release memory:
        //将本批插入的对象立即写入数据库并释放内存
        session.flush();
        session.clear();
    }
}
   
tx.commit();
session.close();

第 13 章 批量处理（Batch processing）

13.1. 批量插入（Batch inserts）

第 13 章批量处理（Batch processing）