N+1的推广

N+1问题是一个ORM特有的问题名称，它将可以在服务器上合理执行的循环移动到客户端。通用问题不是ORM特有的，您可以通过任何远程API解决。在本文中，我展示了如果您调用一个API N次而不是仅调用1次，JDBC往返是如何代价高昂的。示例中的区别在于您是否调用Oracle PL/SQL过程：

dbms_output.get_lines（调用一次，接收N个项目）dbms_output.get_line（调用N次，每次接收1项）

它们在逻辑上是等价的，但由于服务器和客户端之间的延迟，您需要在循环中添加N个延迟等待，而不是只等待一次。

ORM案例

事实上，ORM-y N+1问题甚至不是ORM特有的，您也可以通过手动运行自己的查询来实现，例如，当您在PL/SQL中执行以下操作时：

-- This loop is executed once
for parent in (select * from parent) loop

  -- This loop is executed N times
  for child in (select * from child where parent_id = parent.id) loop
    ...
  end loop;
end loop;

使用联接（在本例中）实现这一点会更好：

for rec in (
  select *
  from parent p
  join child c on c.parent_id = p.id
)
loop
  ...
end loop;

现在，循环只执行一次，并且循环的逻辑已经从客户端（PL/SQL）移动到服务器（SQL），这甚至可以以不同的方式对其进行优化，例如，通过运行哈希连接（O（N））而不是嵌套循环连接（带索引的O（N log N））

自动检测N+1个问题

如果您使用的是JDBC，可以在后台使用jOOQ作为JDBC代理来自动检测N+1问题。jOOQ的解析器规范化您的SQL查询，并缓存有关连续执行父查询和子查询的数据。如果您的查询不完全相同，但在语义上是等价的，这甚至可以起作用。

查看Ayende关于以下主题的帖子：打击NHibernate中的选择N+1问题。

基本上，当使用像NHibernate或EntityFramework这样的ORM时，如果您有一对多（主详细信息）关系，并且希望列出每个主记录的所有详细信息，则必须对数据库进行N+1次查询调用，“N”是主记录的数量：1次查询获取所有主记录，N次查询，每个主记录一次，获取每个主记录所有详细信息。

更多数据库查询调用→ 延迟时间更长→ 降低了应用程序/数据库性能。

然而，ORM可以选择避免这个问题，主要是使用JOIN。

以Matt Solnit为例，假设您将Car和Wheels之间的关联定义为LAZY，并且需要一些Wheels字段。这意味着在第一次选择后，休眠将为每辆车执行“select*from Wheels where car_id=：id”。

这使得每个N辆车的第一次选择和更多的1次选择，这就是为什么它被称为N+1问题的原因。

为了避免这种情况，请使关联获取变得急切，以便hibernate使用连接加载数据。

但请注意，如果您多次无法访问关联的Wheels，最好将其保持为LAZY或使用Criteria更改获取类型。

提供的链接有一个非常简单的n+1问题示例。如果你将它应用于Hibernate，它基本上是在谈论相同的事情。查询对象时，实体将被加载，但任何关联（除非另有配置）都将被延迟加载。因此，一个查询用于根对象，另一个查询加载每个根对象的关联。返回的100个对象意味着一个初始查询，然后是100个附加查询，以获得每个对象的关联，n+1。

http://pramatr.com/2009/02/05/sql-n-1-selects-explained/

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。

SELECT 
table1.*
, table2.*
INNER JOIN table2 ON table2.SomeFkId = table1.SomeId

这将获得一个结果集，其中表2中的子行通过返回表2中每个子行的表1结果而导致重复。O/R映射器应根据唯一的键字段区分表1实例，然后使用所有表2列填充子实例。

SELECT table1.*

SELECT table2.* WHERE SomeFkId = #

N+1是第一个查询填充主对象，第二个查询填充返回的每个唯一主对象的所有子对象的位置。

考虑：

class House
{
    int Id { get; set; }
    string Address { get; set; }
    Person[] Inhabitants { get; set; }
}

class Person
{
    string Name { get; set; }
    int HouseId { get; set; }
}

以及具有类似结构的表格。对地址“22 Valley St”的单个查询可能返回：

Id Address      Name HouseId
1  22 Valley St Dave 1
1  22 Valley St John 1
1  22 Valley St Mike 1

O/RM应该用ID=1，Address=“22 Valley St”填充Home的实例，然后用Dave、John和Mike的People实例填充Inhabitants数组，只需一个查询。

对上述相同地址的N+1查询将导致：

Id Address
1  22 Valley St

使用单独的查询，如

SELECT * FROM Person WHERE HouseId = 1

并产生单独的数据集，如

Name    HouseId
Dave    1
John    1
Mike    1

并且最终结果与上述单个查询相同。

单一选择的优点是您可以提前获得所有数据，这可能是您最终想要的。N+1的优点是减少了查询复杂性，并且可以使用延迟加载，其中子结果集仅在第一次请求时加载。