有很多人认为Hibernate天生效率比较低，确实，在普遍情况下，需要将执行转换为SQL语句的Hibernate的效率低于直接JDBC存取，然而，在经过比较好的性能优化之后，Hibernate的性能还是让人相当满意的，特别是应用二级缓存之后，甚至可以获得比较不使用缓存的JDBC更好的性能，下面介绍一些通常的Hibernate的优化策略：
1.抓取优化
抓取是指Hibernate如何在关联关系之间进行导航的时候，Hibernate如何获取关联对象的策略，其主要定义了两个方面：如何抓取和何时抓取
1）如何抓取。
Hibernate3主要有两种种抓取方式，分别应用于对象关联实例(many-to-one、one-to-one)和对象关联集合(set、map等)，总共是四种变种
JOIN抓取： 通过在SELECT语句中使用OUTER JOIN来获得对象的关联实例或者关联集合）
SELECT抓取： 另外发送一条SELECT语句来抓取当前对象的关联实体和集合
在我的开发经历中，此处对性能的优化是比较有限的，并不值得过多关注
例：
A.应用于对象关联实例（默认是false）
<many-to-one name=".." outer-join="true/false/auto" .../>
B.应用于对象关联集合（默认是auto）
<set name=".." fetch="join/select" ... >
....
</set>
2）何时抓取
主要分为延迟加载和立即抓取，默认的情况下Hibernate3对对象关联实采用延迟加载，普通属性采用立即抓取，通过延迟加载和采用适当的抓取粒度，与不采用优化相比往往可以将性能提升数倍
立即抓取：当抓取宿主对象时，同时抓取其关联对象和关联集以及属性
延迟加载：当抓取宿主对象时，并不抓取其关联对象，而是当对其对象进行调用时才加载
例：
A.应用于对象关联实例（默认是延迟加载）
<many-to-one name=".." lazy="true/false" .../>
B.应用于对象关联集合（默认是延迟加载）
<set name=".." lazy="true/false" ... >
....
</set>
对于延迟加载，需要注意的时，对延迟对象的使用必须在Session关闭之前进行，Hibernate的LazyInitalizationException往往就是由于在Session的生命期外使用了延迟加载的对象。当我们进行Web开发时，可以使用OpenSessionInView模式，当请求开始时打开session，当请求响应结束时才关闭session，不过，在使用OpenSessionInView模式时，需要注意如果响应时间比较长（业务比较复杂或者客户端是低速网络），将Session资源(也就是数据库的连接)占用太久的话可以会导致资源耗尽
3）抓取粒度
抓取粒度指的是对象在关联关系之间被导航时一次预先加载的数量，Hibernate程序的性能比较差往往就在于没有对抓取粒度仔细考虑，当加载一个列表并在列表中的每个对象中对其关联进行导航时，往往导致N+1条SQL语句查询。
例：
A.应用于对象关联实例（默认为1），注意，对对象关
联实例的设置是在被关联的对象之上的，譬如
class User
{
Group g;
}
那么抓取粒度应该在Group的配置文件之上，见下
<class name="Group" table="group" batch-size="..">
...
</class>
对该值并没有一个约定俗成的值，根据情况而定，如果被关联表数据比较少，则可以设置地小一些，3-20，如果比较大则可以设到30-50，注意的时候，并不是越多越好，当其值超过50之后，对性能并没有多大改善但却无谓地消耗内存
假设有如下例子：
List<User> users = query.list();
如果有20个User，并对这20个User及其Group进行遍历，如果不设置batch-size（即batch-size="1"），则在最糟糕的情况
下，需要1 + 20条SQL语句，如果设置batch-size="10"，则最好的情况下只需要1 + 2条SQL语句
B.应用于对象关联集合（默认为1）
<set name=".." batch-size="" ... >
....
</set>
2.二级缓存
Hibernate对数据的缓存包括两个级：一级缓存，在Session的级别上进行，主要是对象缓存，以其id为键保存对象，在Session的生命期间存在；二级缓存，在SessionFactory的级别上进行，有对象缓存和查询缓存，查询缓存以查询条件为键保存查询结果，在SessionFactory的生命期间存在。默认地，Hibernate只启用一级缓存，通过正确地使用二级缓存，往往可以获得意想不到的性能。
1）对象缓存：
当抓取一个对象之后，Hiberate将其以id为键缓存起来，当下次碰到抓取id相同的对象时，可以使用如下配置
方法1：在缓存对象上配置
<class ...>
<cache useage="read-only/write/...." regions="group" />
</class>
useage表示使用什么类型的缓存，譬如只读缓存、读写缓存等等（具体参见Hibernate参考指南），值得注意的时，有部分缓存在Hibernate的实现中不支持读写缓存，譬如JBossCache在Hibernate的实现中只是一种只读缓存，具体缓存实现对缓存类型的支持情况，可以参见org.hibernate.cache包
regions表示缓存分块，大部分的缓存实现往往对缓存进行分块，该部分是可选的，详细参见各缓存实现
方法2：在hibernate.cfg.xml中配置
<cache class=".." useage=".." regions=".."/>
我认为第二种更好，可以统一管理
2)查询缓存
查询时候将查询结果以查询条件为键保存起来，需要配置如下
A.在hibernate.cfg.xml中配置（启用查询缓存）
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property> （前面的属性名可参见常量
org.hibernate.cfg.Enviroment.USE_QUERY_CACHE）
B.程序
query.setCacheable(true);
query.setCacheRegions(...);
需要注意的是,查询缓存与对象缓存要结合更有效,因为查询缓存仅缓存查询结果列表的主键数据
一般情况下在开发中，对一些比较稳定而又被频繁引用的数据，譬如数据字典之类的，将其进行二级缓存，对一些查询条件和查询数据变化不频繁而又常常被使用的查询，将其进行二级缓存。由于二级缓存是放在内存中，而且Hibernate的缓存不是弱引用缓存（WeekReference），所以注意不要将大块的数据放入其中，否则可能会被内存造成比较大的压力。
3.批量数据操作
当进行大批量数据操作（几万甚至几十几百万）时，需要注意两点，一，批量提交，二，及时清除不需要的一级缓存数据
1）所谓的批量提交，就是不要频繁使用session的flush，每一次进行flush，Hibernate将PO数据于数据库进行同步，对于海量级数据操作来说是性能灾难（同时提交几千条数据和提交一条数据flush一次性能差别可能会是几十倍的差异）。一般将数据操作放在事务中，当事务提交时Hibernate自动帮你进行flush操作。
2）及时清除不需要的一级缓存数据：由于Hibernate默认采用一级缓存，而在session的生命期间，所有数据抓取之后会放入一级缓存中，而当数据规模比较庞大时，抓取到内存中的数据会让内存压力非常大，一般分批操作数据，被一次操作之后将一级缓存清除，譬如
session.clear(User.class)
4.杂项
dynamic-insert，dynamic-update，动态插入和动态更新，指的是让Hibernate插入数据时仅插入非空数据，当修改数据时只修改变化的数据，譬如对于
class User
{
id
username
password
}
如果u.id=1, u.username="ayufox",u.password=null，那么如果不设置动态插入，则其sql语句是insert into users(id, username, password) values (1, 'ayufox', ')，如果设置则其sql语句是insert into users(username) valeus('ayufox')
在如上的情况下，如果修改u.password='11'，那么如果不设置动态更新，则sql语句为update users set username='ayufox', password='11' where id = 1，如果设置则为update user set password='11' where d = 1
设置是在class的映射文件中，如下
<class name="User" table="users" dynamic=insert="true/false" dynamic-update="true/false" ...>
</class>
该设置对性能的提升比较有限