如何解决 nHibernate 集合初始化不佳的问题

2023-12-08

nHibernate3;从 EAV 数据模式中检索 4xxx 记录。当 nHibernate 或 .NET 第一次初始化这些集合时,我们会看到严重的惩罚。后续调用的执行效率似乎更高。在 SQL Server Management Studio 中运行相同的查询会产生预期的快速返回时间。

使用 Fluent 和运行时映射而不是 .hbm.xml;好奇序列化映射是否有帮助?

nHibernate Profiler 和 log4net 日志记录似乎没有给我太多的帮助。在此过程中,总共约有 140,000 个实体被水合。

Attached a screenshot of my dotTrace performance tracing that shows the collection initialization penalty: dotTrace of slow nHibernate collection initialization

已经尝试过 join 和 eager fetchtypes,没有明显的结果,但我不能 100% 确定我正确地实现了这些 - 只是父表需要如此指定,还是子表也需要标记?

var products = ((HandleSession)_handleSession).Session.CreateCriteria(typeof(Product))
                    .SetFetchMode("Product", FetchMode.Eager)
                    .List<Product>()
                    .AsEnumerable();

With reflection optimizer enabled (I think) via web.config: With reflection optimizer enabled

这是花费最多时间的地方:

return new ProductList(products.Select(p => p.ToProductContract()));

这只是执行此操作的扩展方法:

public static ProductContract ToProductContract(this Product product)
        {
            return new ProductContract
                       {
                           Name = product.ProductName,
                           ProductTypeName = product.ProductType.ProductTypeName,
                           UpdateTimeStamp = product.UpdateDateTime,
                           ProductNumber = product.ProductNumber,
                           Attributes = product.ProductAttributes.ToCommonAttribute().ToList(),
                           GroupCategories = product.ProductGroups.ToGroupCategory().ToList(),
                           PublicUniqueId = product.PublicUniqueId
                       };
        }

映射:

internal class ProductMapping : ClassMap<Product>
    {
        private const string _iscurrentindicator = "IsCurrentIndicator=1";

        public ProductMapping()
        {
            Table("Product");
            Id(Reveal.Member<Product>("ProductId")).GeneratedBy.Identity().Column("ProductID");
            Map(x => x.ProductNumber).Column("ProductNumber").Not.Nullable();
            Map(x => x.ProductName).Column("ProductName").Not.Nullable();
            Map(x => x.InsertDateTime).Column("InsertedDateTime").Nullable().ReadOnly();
            Map(x => x.UpdateDateTime).Column("UpdatedDateTime").Nullable();
            Map(x => x.PublicUniqueId).Column("ProductGUID").Generated.Insert();

            References(x => x.ProductType).Column("ProductTypeId").Not.Nullable();
            HasMany(x => x.ProductAttributes)
                .KeyColumn("ProductId")
                .Inverse()
                .Fetch
                .Subselect()
                .Where(_iscurrentindicator)
                .Cascade
                .SaveUpdate();

            HasMany(x => x.ProductGroups).KeyColumn("ProductId").Fetch.Subselect().Where(_iscurrentindicator);
            DynamicUpdate();
            DynamicInsert();
            BatchSize(500);
        }
    }

internal class ProductGroupMapping : ClassMap<ProductGroup>
    {
        public ProductGroupMapping()
        {
            Table("ProductGroup");
            Id(x => x.ProductGroupId).Column("ProductGroupId").GeneratedBy.Identity();
            References(x => x.Product).Column("ProductId").Not.Nullable();
            References(x => x.Group).Column("GroupId").Not.Nullable();
            //Where("IsCurrentIndicator=1");
        }
    }

internal class ProductAttributeMapping : ClassMap<ProductAttribute>
    {
        public ProductAttributeMapping()
        {
            Table("ProductAttribute");
            LazyLoad();
            Id(x => x.ProductAttributeId).GeneratedBy.Identity().Column("ProductAttributeID");
            References(x => x.Product).Column("ProductID").Not.Nullable();
            References(x => x.Attribute).Column("AttributeID").Not.Nullable().Fetch.Join();
            Map(x => x.PositionNumber).Column("PositionNumber").Nullable();
            Map(x => x.ValueText).Column("ValueText").Nullable();
            Map(x => x.ValueBinary).Column("ValueBinary").Nullable();

            Component(x => x.OperationalAuditHistory, m =>
                        {
                            Table("ProductAttribute");
                            m.Map(x => x.ExpirationDateTime).Column("ExpirationDateTime").Nullable();
                            m.Map(x => x.IsCurrent).Column("IsCurrentIndicator").Not.Nullable();
                            m.Map(x => x.OperationCode).Column("OperationCode").Nullable();
                            m.Map(x => x.OperationDateTime).Column("OperationDateTime").Nullable();
                            m.Map(x => x.OperationSystemName).Column("OperationSystemName").Nullable();
                            m.Map(x => x.OperationUserName).Column("OperationUserName").Nullable();
                            m.Map(x => x.LastUserPriority).Column("LastUserPriority").Nullable();
                        });

            DynamicInsert();
            BatchSize(50);
        }
    }

不幸的是,对于 .Future,我似乎仍然得到了类似的结果。这是一条新的踪迹;目前我已经切换到Release,关键项目使用x64,所以时间变短了,但是比例还是差不多;以及 .Eager:

var products = ((HandleSession) _handleSession).Session.CreateCriteria(typeof (Product))
                    .SetFetchMode("ProductAttribute", FetchMode.Join)
                    .SetFetchMode("ProductGroup", FetchMode.Join)
                    .SetFetchMode("ProductType", FetchMode.Join)
                    .Future<Product>()
                    .AsEnumerable();

dotTrace - Release mode, targeting x64, with .Future()

生成带有 .Eager 和 .Future 的 SQL:

选择 this_.ProductID 作为 ProductID0_1_, this_.ProductNumber 为 ProductN2_0_1_, this_.ProductName 为 产品N3_0_1_,this_.InsertedDateTime 作为插入4_0_1_, this_.UpdatedDateTime 为 更新D5_0_1_,this_.ProductGUID为 ProductG6_0_1_, this_.ProductTypeId 为 产品T7_0_1_, ProductType2_.ProductTypeID 为 产品T1_6_0_, 产品类型2_.产品类型名称为 产品T2_6_0_来自产品this_ 内连接 ProductType ProductType2_ on this_.ProductTypeId=producttyp2_.ProductTypeID;

选择productatt0_.ProductId为 产品ID2_, 产品att0_.ProductAttributeID为 产品A1_2_, 产品att0_.ProductAttributeID为 产品A1_2_1_, 产品att0_.PositionNumber为 Position2_2_1_,productatt0_.ValueText 作为 ValueText2_1_, 产品att0_.ValueBinary为 ValueBin4_2_1_,productatt0_.ProductID 作为产品ID2_1_, Productatt0_.AttributeID 为 属性6_2_1_, Productatt0_.ExpirationDateTime 为 到期7_2_1_, Productatt0_.IsCurrentIndicator 为 是Curren8_2_1_, 产品att0_.操作代码为 操作9_2_1_, 产品att0_.OperationDateTime 为 操作10_2_1_, Productatt0_.OperationSystemName 为 操作11_2_1_, Productatt0_.OperationUserName 为 操作12_2_1_, Productatt0_.LastUserPriority 为 最后使用13_2_1_, attribute1_.AttributeId 为 属性1_1_0_, attribute1_.AttributeName 为 属性2_1_0_, attribute1_.DisplayName 为 显示N3_1_0_, attribute1_.DataTypeName 为 数据类型4_1_0_, attribute1_.ConstraintText 为 约束5_1_0_, attribute1_.ConstraintMin 为 约束6_1_0_, attribute1_.ConstraintMax 为 Constrai7_1_0_,attribute1_.ValuesMin 作为 ValuesMin1_0_, attribute1_.ValuesMax 为 ValuesMax1_0_,attribute1_.Precision 作为 Precision1_0_ FROM ProductAttribute Productatt0_内连接属性 属性1_开 产品att0_.AttributeID=attribute1_.AttributeId 在哪里 (productatt0_.IsCurrentIndicator=1) 和productatt0_.ProductId(选择 this_.ProductID 来自产品 this_ 内连接 ProductType ProductType2_ on this_.ProductTypeId=producttyp2_.ProductTypeID)

选择productgro0_.ProductId为 产品ID1_, Productgro0_.ProductGroupId 为 产品G1_1_, Productgro0_.ProductGroupId 为 产品G1_3_0_、产品gro0_.产品Id 作为 ProductId3_0_、productgro0_.GroupId 作为 GroupId3_0_ FROM ProductGroup 产品gro0_ 哪里 (productgro0_.IsCurrentIndicator=1) 和productgro0_.ProductId(选择 this_.ProductID 来自产品 this_ 内连接 ProductType ProductType2_ on this_.ProductTypeId=producttyp2_.ProductTypeID)


1)序列化映射只会有助于减少构建SessionFactory所需的时间。如果上面的查询不是第一次访问数据库,那么它不会完成这方面的任何事情。

2) 设置 FetchMode 需要应用于子级,如下所示:

var products = ((HandleSession)_handleSession).Session.CreateCriteria(typeof(Product))
                .SetFetchMode("ProductChildren", FetchMode.Eager)
                .List<Product>()
                .AsEnumerable();

3)如果我正确解释屏幕截图中的方法,这看起来像是一个 N+1 问题。您是否正在改造Products在您的查询结果中添加到 ProductDTO 列表中?如果是这样,子集合似乎是在循环内从数据库延迟加载的。

Edit:

为了对抗 N+1 Select,我们必须告诉 NHibernate 预先加载所有内容,最好是使用 Futures。这是一个潜在的解决方案,基本上可以使用一些 Select 语句从数据库中获取所有数据。我没有包含任何Where 条件。您必须相应地添加那些内容。

// any where-condition will have to be applied here and in the subsequent queries
var products = session.QueryOver<Product>()
    .Future();

var products2 = session.QueryOver<Product>()
    .Fetch(p => p.ProductType).Eager
    .Future();

var products3 = session.QueryOver<Product>()
    .Fetch(p => p.ProductAttributes).Eager
    .Future();

var products4 = session.QueryOver<Product>()
    .Fetch(p => p.ProductGroups).Eager
    .Future();

// Here we execute all of the above queries in one roundtrip.
// Since we already have all the data we could possibly want, there is no need
// for a N+1 Select.
return new ProductList(products.Select(p => p.ToProductContract()));
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