Hibernate和MyBatis有哪些区别

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测试目标

以下测试需要确定几点内容：

性能差异的场景；

性能不在同场景下差异比；

找出各架框优劣，各种情况下的表现，适用场景。

测试思路

测试总体分成：单表插入，关联插入，单表查询，多表查询。

测试分两轮，同场景下默认参数做一轮，调优做强一轮，横纵对比分析了。

测试中尽保证输入输出的一致性。

样本量尽可能大,达到10万级别以上，减少统计误差。

测试提纲

具体的场景情况下

插入测试1：10万条记录插入。

查询测试1：100万数据中单表通过id查询100000次,无关联字段。

查询测试2：100万数据中单表通过id查询100000次,输出关联对象字段。

查询测试3：100万*50万关联数据中查询100000次,两者输出相同字段。

准备

数据库:MySQL 5.6

表格设计：

twitter:推特

CREATE TABLE `twitter` (    `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `add_date` datetime DEFAULT NULL,    `modify_date` datetime DEFAULT NULL,    `ctx` varchar(255) NOT NULL,    `add_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,    `modify_user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,    PRIMARY KEY (`id`),    KEY `UPDATE_USER_FORI` (`modify_user_id`),   KEY `ADD_USER_FORI` (`add_user_id`),   CONSTRAINT `ADD_USER_FORI` FOREIGN KEY (`add_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL,    CONSTRAINT `UPDATE_USER_FORI` FOREIGN KEY (`modify_user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE SET NULL  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1048561 DEFAULT CHARSET=utf8

user: 用户

CREATE TABLE `user` (    `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `name` varchar(255) DEFAULT NULL,    PRIMARY KEY (`id`)  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=524281 DEFAULT CHARSET=utf8

测试数据准备：

表一：twitter

无数据。

表二：user

50万个随机的用户名。

随机内容推特表(material_twitter)

无id，仅有随机字符串内容，共10万条。

用于插入控推特表。

生成数据代码,关联100个用户:

insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)  SELECT name,ROUND(RAND()*100)+1,ROUND(RAND()*100)+1,'2016-12-31','2016-12-31'  from MATERIAL

生成数据代码,关联500000个用户：

insert into twitter(ctx,add_user_id,modify_user_id,add_date,modify_date)  SELECT name,ROUND(RAND()*500000)+1,ROUND(RAND()*500000)+1,'2016-12-31','2016-12-31'  from MATERIAL

实体代码

@Entity  @Table(name = "twitter")  public class Twitter implements java.io.Serializable{    private Long id;    private Date add_date;    private Date modify_date;    private String ctx;    private User add_user;    private User modify_user;   private String createUserName;   @Id    @GeneratedValue(strategy = IDENTITY)    @Column(name = "id", unique = true, nullable = false)    public Long getId() {      return id;    }    public void setId(Long id) {      this.id = id;    }    @Temporal(TemporalType.DATE)    @Column(name = "add_date")    public Date getAddDate() {      return add_date;    }    public void setAddDate(Date add_date) {      this.add_date = add_date;    }    @Temporal(TemporalType.DATE)    @Column(name = "modify_date")    public Date getModifyDate() {      return modify_date;    }    public void setModifyDate(Date modify_date) {      this.modify_date = modify_date;    }    @Column(name = "ctx")    public String getCtx() {      return ctx;    }    public void setCtx(String ctx) {      this.ctx = ctx;    }    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)    @JoinColumn(name = "add_user_id")    public User getAddUser() {      return add_user;   }    public void setAddUser(User add_user) {      this.add_user = add_user;    }    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)    @JoinColumn(name = "modify_user_id")    public User getModifyUser() {      return modify_user;    }    public void setModifyUser(User modify_user) {      this.modify_user = modify_user;    }   @Transient    public String getCreateUserName() {      return createUserName;    }    public void setCreateUserName(String createUserName) {      this.createUserName = createUserName;    }   }

开始

插入测试1

代码操作：

将随机内容推特表的数据加载到内存中,然后一条条加入到推特表中,共10万条。

关键代码:

hibernate:

Session session = factory.openSession();      session.beginTransaction();      Twitter t = null;      Date now = new Date();      for(String materialTwitter : materialTwitters){  // System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter);             t = new Twitter();          t.setCtx(materialTwitter);             t.setAddDate(now);             t.setModifyDate(now);             t.setAddUser(null);             t.setModifyUser(null);             session.save(t);        }      session.getTransaction().commit();

mybatis:

Twitter t = null;      Date now = new Date();      for(String materialTwitter : materialTwitters){  // System.out.println("materialTwitter="+materialTwitter);             t = new Twitter();             t.setCtx(materialTwitter);             t.setAddDate(now);             t.setModifyDate(now);             t.setAddUser(null);             t.setModifyUser(null);             msession.insert("insertTwitter", t);        }      msession.commit();

TwitterMapper.xml,插入代码片段:

          insert into twitter(ctx, add_date,modify_date) values (#{ctx},#{add_date},#{modify_date})      

查询测试1

通过id从1递增到10万依次进行查询推特内容，仅输出微博内容。

关键代码:

hibernate:

long cnt = 100000;      for(long i = 1; i <= cnt; ++i){        Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i);        //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());      }

mybatis:

long cnt = 100000;      for(long i = 1; i <= cnt; ++i){        Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitter", i);        //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());      }

查询测试2

与查询测试1总体一样，增加微博的创建人名称字段,此处需要关联。

其中微博对应有10万个用户。可能一部份用户重复。这里对应的用户数可能与hibernate配懒加载的情况有影响。

此处体现了hibernate的一个方便处，可以直接通过getAddUser()可以取得user相关的字段。

然而myBatis则需要编写新的vo，因此在测试batis时则直接在Twitter实体中增加创建人员名字成员(createUserName)。

此处hibernate则会分别测试有懒加载，无懒加载。

mybatis会测有默认与有缓存两者情况。

其中mybatis的缓存机制比较难有效配置，不适用于真实业务(可能会有脏数据)，在此仅供参考。

测试时，对推特关联的用户数做了两种情况，一种是推特共关联了100个用户，也就是不同的推特也就是在100个用户内，这里的关联关系随机生成。

另外一种是推特共关联了50万个用户，基本上50个用户的信息都会被查询出来。

在上文“准备”中可以看到关联数据生成方式。

关键代码:

hibernate:

long cnt = 100000;  for(long i = 1; i <= cnt; ++i){        Twitter t = (Twitter)session.get(Twitter.class, i);        t.getAddUser().getName();//加载相应字段        //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getAddUser().getName());      }

急懒加载配置更改处,Twitter.java:

@ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)//急加载        //@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)//懒加载    @JoinColumn(name = "add_user_id")    public User getAddUser() {      return add_user;    }

mybatis:

for(long i = 1; i <= cnt; ++i){        Twitter t = (Twitter)msession.selectOne("getTwitterHasUser", i);        //System.out.println("t.getCtx="+ t.getCtx() + " t.getUser.getName=" + t.getCreateUserName());      }

TwitterMapper.xml配置：

           select twitter.*,user.name as creteUserName from twitter,user           where twitter.id=#{id}             AND twitter.add_user_id=user.id        

测试结果

测试分析

测试分成了插入，单表查询，关联查询。关联查询中hibernate分成三种情况进行配置。其中在关联字段查询中，hibernate在两种情况下，性能差异比较大。都是在懒加载的情况下，如果推特对应的用户比较多时，则性能会比仅映射100个用户的情况要差很多。

换而言之，如果用户数量少(关联的总用户数)时，也就是会重复查询同一个用户的情况下，则不需要对用户表做太多的查询。其中通过查询文档后，证明使用懒加载时，对象会以id为key做缓存，也就是查询了100个用户后，后续的用户信息使用了缓存，使性能有根本性的提高。甚至要比myBatis更高。

如果是关联50万用户的情况下,则hibernate需要去查询50万次用户信息,并组装这50万个用户，此时性能要比myBatis性能要差，不过差异不算大，小于1ms，表示可以接受。其中hibernate非懒加载情况下与myBatis性能差异也是相对其他测试较大，平均值小于1ms。

这个差异的原因主要在于，myBatis加载的字段很干净，没有太多多余的字段，直接映身入关联中。反观hibernate则将整个表的字都会加载到对象中，其中还包括关联的user字段。

hibernate这种情况下有好有坏，要看具体的场景，对于管理平台，需要展现的信息较多，并发要求不高时，hibernate比较有优势。

然而在一些小活动，互联网网站，高并发情况下，hibernate的方案太不太适合,myBatis+VO则是首选。

测试总结

总体初观，myBatis在所有情况下，特别是插入与单表查询，都会微微优于hibernate。不过差异情况并不明显，可以基本忽略差异。差异比较大的是关联查询时，hibernate为了保证POJO的数据完整性，需要将关联的数据加载，需要额外地查询更多的数据。这里hibernate并没有提供相应的灵活性。

关联时一个差异比较大的地方则是懒加载特性。其中hibernate可以特别地利用POJO完整性来进行缓存，可以在一级与二级缓存上保存对象，如果对单一个对象查询比较多的话，会有很明显的性能效益。以后关于单对象关联时，可以通过懒加载加二级缓存的方式来提升性能。

最后，数据查询的性能与orm框架关无太大的关系，因为orm主要帮助开发人员将关系数据转化成对象型数据模型，对代码的深析上来看，hibernate设计得比较重量级，对开发来说可以算是重新开发了一个数据库，不让开发去过多关心数据库的特性，直接在hibernate基础上进行开发，执行上分为了sql生成，数据封装等过程，这里花了大量的时间。

然而myBatis则比直接，主要是做关联与输出字段之间的一个映射。其中sql基本是已经写好，直接做替换则可，不需要像hibernate那样去动态生成整条sql语句。

好在hibernate在这阶段已经优化得比较好，没有比myBatis在性能上差异太多，但是在开发效率上，可扩展性上相对myBatis来说好太多。最后的最后，关于myBatis缓存，hibernate查询缓等，后续会再专门做一篇测试。

关于缓存配置

myBatis相对Hibernate 等封装较为严密的ORM 实现而言,因为hibernate对数据对象的操作实现了较为严密的封装，可以保证其作用范围内的缓存同步，而ibatis 提供的是半封闭的封装实现，因此对缓存的操作难以做到完全的自动化同步。以上的缓存配置测试仅为性能上的分析，没有加入可用性上的情况，因为myBatis直接配置缓存的话，可能会出现脏数据。

在关联查询数据的情况下，hiberntae的懒加载配二级缓存是个比较好的方案(无脏数据)，也是与myBatis相比有比较明显的优势。此情景下，性能与myBatis持平。

在真实情况下，myBatis可能不会在这个地方上配置缓存,会出现脏数据的情况，因而很有可能在此hibernate性能会更好。

到此，关于“Hibernate和MyBatis有哪些区别”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！