“N+1选择问题”在对象关系映射(ORM)讨论中通常被称为一个问题,我理解这与必须为对象世界中看似简单的东西进行大量数据库查询有关。
有人对这个问题有更详细的解释吗?
“N+1选择问题”在对象关系映射(ORM)讨论中通常被称为一个问题,我理解这与必须为对象世界中看似简单的东西进行大量数据库查询有关。
有人对这个问题有更详细的解释吗?
当前回答
在不深入技术堆栈实现细节的情况下,从架构上讲,N+1问题至少有两种解决方案:
只有1个-大查询-带有联接。这使得大量信息从数据库传输到应用程序层,特别是如果有多个子记录。数据库的典型结果是一组行,而不是对象图(有不同的DB系统的解决方案)有两个(或更多需要连接的子级)查询-1个用于父级,在有了它们之后-通过ID查询子级并映射它们。这将最大限度地减少DB和APP层之间的数据传输。
其他回答
假设你有公司和雇员。公司有许多雇员(即雇员有一个字段COMPANY_ID)。
在某些O/R配置中,当您有一个映射的Company对象并访问其Employee对象时,O/R工具将为每个员工执行一次选择,如果您只是在直接SQL中执行操作,则可以从Company_id=XX的员工中选择*。因此,N(员工人数)加1(公司)
这就是EJB实体bean的初始版本是如何工作的。我相信像Hibernate这样的东西已经解决了这个问题,但我不太确定。大多数工具通常包含有关其映射策略的信息。
这是对问题的一个很好的描述
现在您了解了这个问题,通常可以通过在查询中执行连接获取来避免。这基本上强制获取延迟加载的对象,因此数据在一个查询中而不是n+1个查询中检索。希望这有帮助。
假设您有一组Car对象(数据库行),每个Car都有一组Wheel对象(也有行)。换句话说,汽车→ 轮子是一对多的关系。
现在,假设您需要遍历所有汽车,并为每辆汽车打印出车轮列表。天真的O/R实现将执行以下操作:
SELECT * FROM Cars;
然后,对于每辆车:
SELECT * FROM Wheel WHERE CarId = ?
换言之,您可以为汽车选择一个选项,然后再选择N个选项,其中N是汽车的总数。
或者,可以获取所有轮子并在内存中执行查找:
SELECT * FROM Wheel;
这将到数据库的往返次数从N+1减少到2。大多数ORM工具提供了几种防止N+1选择的方法。
参考资料:Java Persistence with Hibernate,第13章。
正如其他人更优雅地指出的那样,问题是您要么拥有OneToMany列的笛卡尔积,要么正在进行N+1选择。无论是可能的巨大结果集,还是与数据库的聊天。
我很惊讶没有提到这一点,但我是如何解决这个问题的。。。我制作了一个半临时ID表。当您有IN()条款限制时,我也会这样做。
这并不适用于所有情况(可能甚至不适用于大多数情况),但如果您有很多子对象,使得笛卡儿乘积无法控制(即大量的OneToMany列,结果的数量将是列的乘积),并且它更像是一个批处理作业,那么它就特别适用。
首先,将父对象ID作为批处理插入到ID表中。batch_id是我们在应用程序中生成并保存的东西。
INSERT INTO temp_ids
(product_id, batch_id)
(SELECT p.product_id, ?
FROM product p ORDER BY p.product_id
LIMIT ? OFFSET ?);
现在,对于每个OneToMany列,您只需在id表INNER上执行SELECT,然后使用WHERE batch_id=(反之亦然)将子表JOIN。您只需要确保按id列排序,因为这将使合并结果列更容易(否则,您将需要一个HashMap/Table用于整个结果集,这可能不会那么糟糕)。
然后,只需定期清理ids表。
如果用户选择例如100个左右不同的项目进行某种批量处理,这也特别有效。将100个不同的ID放入临时表中。
现在,您正在执行的查询数量是OneToMany列的数量。
在不深入技术堆栈实现细节的情况下,从架构上讲,N+1问题至少有两种解决方案:
只有1个-大查询-带有联接。这使得大量信息从数据库传输到应用程序层,特别是如果有多个子记录。数据库的典型结果是一组行,而不是对象图(有不同的DB系统的解决方案)有两个(或更多需要连接的子级)查询-1个用于父级,在有了它们之后-通过ID查询子级并映射它们。这将最大限度地减少DB和APP层之间的数据传输。