“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
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/
其他回答
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。
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。
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。
我不能直接评论其他答案,因为我没有足够的声誉。但值得注意的是,这个问题本质上只会出现,因为从历史上看,很多dbm在处理连接时都非常糟糕(MySQL是一个特别值得注意的例子)。因此,n+1通常比join快得多。然后有一些方法可以改进n+1,但仍然不需要连接,这就是最初的问题所在。
然而,在连接方面,MySQL现在比过去好了很多。当我第一次学习MySQL时,我经常使用联接。然后我发现它们有多慢,并在代码中改用n+1。但是,最近,我又回到了连接,因为MySQL现在在处理它们方面比我刚开始使用它时要好得多。
现在,从性能角度来看,在一组索引正确的表上进行简单联接很少有问题。如果它确实影响了性能,那么使用索引提示通常可以解决这些问题。
MySQL的一个开发团队在这里讨论了这一点:
http://jorgenloland.blogspot.co.uk/2013/02/dbt-3-q3-6-x-performance-in-mysql-5610.html
所以总结是:如果您过去一直在避免连接,因为MySQL的性能糟糕,那么请在最新版本上重试。你可能会感到惊喜。
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。