亚洲AV成人片色在线观看高潮_ 25 | 經(jīng)典的 N+1 SQL 問(wèn)題如何正確解決？（上）

在 JPA 的使用過(guò)程中，N+1 SQL 是很常見(jiàn)的問(wèn)題，相信很多程序員都遇到過(guò)這一問(wèn)題，我看見(jiàn)很多同事處理起來(lái)束手無(wú)策，那么它究竟真的有那么麻煩嗎？這一講我會(huì )幫助你梳理思路，看看到底如何解決這個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。

注：由于內容較多，我將這部分內容拆分成兩講，方便你學(xué)習。

什么是 N+1 SQL 問(wèn)題？

想要解決一個(gè)問(wèn)題，必須要知道它是什么、如何產(chǎn)生的，這樣才能有方法、有邏輯地去解決它。下面通過(guò)一個(gè)例子來(lái)看一下什么是 N+1 的 SQL 問(wèn)題。

假設一個(gè) UserInfo 實(shí)體對象和 Address 是一對多的關(guān)系，即一個(gè)用戶(hù)有多個(gè)地址，我們首先看一下一般實(shí)體里面的關(guān)聯(lián)關(guān)系會(huì )怎么寫(xiě)。兩個(gè)實(shí)體對象如下述代碼所示。

復制代碼

//UserInfo實(shí)體對象如下：
@Entity
@Data
@SuperBuilder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Table
@ToString(exclude = "addressList")//exclued防止 toString打印日志的時(shí)候死循環(huán)
public class UserInfo extends BaseEntity {
   private String name;
   private String telephone;
   // UserInfo實(shí)體對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系由Address對象里面的userInfo字段維護，默認是lazy加載模式，為了方便演示fetch取EAGER模式。此處是一對多關(guān)聯(lián)關(guān)系
   @OneToMany(mappedBy = "userInfo",fetch = FetchType.EAGER)
   private List<Address> addressList;
}
//Address對象如下：
@Entity
@Table
@Data
@SuperBuilder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString(exclude = "userInfo")
public class Address extends BaseEntity {
   private String city;
   //維護UserInfo和Address的外鍵關(guān)系，方便演示也采用EAGER模式；
   @ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
   @JsonBackReference //此注解防止JSON死循環(huán)
   private UserInfo userInfo;
}

其次，我們假設數據庫里面有三條 UserInfo 的數據，ID 分別為 3、6、9，如下圖所示。

其中，每個(gè) UserInfo 分別有兩條 Address 數據，也就是一共 6 條 Address 的數據，如下圖所示。

然后，我們請求通過(guò) UserInfoRepository 查詢(xún)所有的 UserInfo 信息，方法如下面這行代碼所示。

復制代碼

userInfoRepository.findAll()

現在，我們的控制臺將會(huì )得到四個(gè) SQL，如下所示。

復制代碼

org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                    as id1_1_,
       userinfo0_.create_time           as create_t2_1_,
       userinfo0_.create_user_id        as create_u3_1_,
       userinfo0_.last_modified_time    as last_mod4_1_,
       userinfo0_.last_modified_user_id as last_mod5_1_,
       userinfo0_.version               as version6_1_,
       userinfo0_.ages                  as ages7_1_,
       userinfo0_.email_address         as email_ad8_1_,
       userinfo0_.last_name             as last_nam9_1_,
       userinfo0_.name                  as name10_1_,
       userinfo0_.telephone             as telepho11_1_
from user_info userinfo0_ org.hibernate.SQL                        :
select addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis0_.create_time           as create_t2_0_1_,
       addresslis0_.create_user_id        as create_u3_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_time    as last_mod4_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_1_,
       addresslis0_.version               as version6_0_1_,
       addresslis0_.city                  as city7_0_1_,
       addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_1_
from address addresslis0_
where addresslis0_.user_info_id = ? org.hibernate.SQL                        :
select addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis0_.create_time           as create_t2_0_1_,
       addresslis0_.create_user_id        as create_u3_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_time    as last_mod4_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_1_,
       addresslis0_.version               as version6_0_1_,
       addresslis0_.city                  as city7_0_1_,
       addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_1_
from address addresslis0_
where addresslis0_.user_info_id = ? org.hibernate.SQL                        :
select addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_0_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis0_.create_time           as create_t2_0_1_,
       addresslis0_.create_user_id        as create_u3_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_time    as last_mod4_0_1_,
       addresslis0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_1_,
       addresslis0_.version               as version6_0_1_,
       addresslis0_.city                  as city7_0_1_,
       addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_1_
from address addresslis0_
where addresslis0_.user_info_id = ?

通過(guò) SQL 我們可以看得出來(lái)，當取 UserInfo 的時(shí)候，有多少條 UserInfo 數據就會(huì )觸發(fā)多少條查詢(xún) Address 的 SQL。

那么所謂的 N+1 的 SQL，此時(shí) 1 代表的是一條 SQL 查詢(xún) UserInfo 信息；N 條 SQL 查詢(xún) Address 的信息。你可以想象一下，如果有 100 條 UserInfo 信息，可能會(huì )觸發(fā) 100 條查詢(xún) Address 的 SQL，性能多差呀。

很簡(jiǎn)單，這就是我們常說(shuō)的 N+1 SQL 問(wèn)題。我們這里使用的是 EAGER 模式，當使用 LAZY 的時(shí)候也是一樣的道理，只是生成 N 條 SQL 的時(shí)機是不一樣的。

上面我演示了 @OneToMany 的情況，那么我們再看一下 @ManyToOne 的情況。利用 AddressRepository 查詢(xún)所有的 Address 信息，方法如下面這行代碼所示。

復制代碼

addressRepository.findAll();

這個(gè)時(shí)候我們再看一下控制臺，會(huì )產(chǎn)生如下 SQL。

復制代碼

org.hibernate.SQL                        :
select address0_.id                    as id1_0_,
       address0_.create_time           as create_t2_0_,
       address0_.create_user_id        as create_u3_0_,
       address0_.last_modified_time    as last_mod4_0_,
       address0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_,
       address0_.version               as version6_0_,
       address0_.city                  as city7_0_,
       address0_.user_info_id          as user_inf8_0_
from address address0_ 
org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id = ? 
org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id = ? 
org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id = ?

這里通過(guò) SQL 我們可以看得出來(lái)，當取 Address 的時(shí)候，Address 里面有多少個(gè) user_info_id，就會(huì )觸發(fā)多少條查詢(xún) UserInfo 的 SQL。

那么所謂的 N+1 的 SQL，此時(shí) 1 就代表一條 SQL 查詢(xún) Address 信息；N 條 SQL 查詢(xún) UserInfo 的信息。同樣，你可以想象一下，如果我們有 100 條 Address 信息，分別有不同的 user_info_id 可能會(huì )觸發(fā) 100 條查詢(xún) UserInfo 的 SQL，性能依然很差。

這也是我們常說(shuō)的 N+1 SQL 問(wèn)題，我只是給你演示了 @OneToMany 和 @ManyToOne 的情況，@ManyToMany 和 @OneToOne 也是一樣的道理，都是當我們查詢(xún)主體信息時(shí)候，1 條 SQL 會(huì )衍生出來(lái)關(guān)聯(lián)關(guān)系的 N 條 SQL。

現在你認識了這個(gè)問(wèn)題，下一步該思考，怎么解決才更合理呢？有沒(méi)有什么辦法可以減少 SQL 條數呢？

減少 N+1 SQL 的條數

最容易想到，就是有沒(méi)有什么機制可以減少 N 對應的 SQL 條數呢？從原理分析會(huì )知道，不管是 LAZY 還是 EAGER 都是沒(méi)有用的，因為這兩個(gè)只是決定了 N 條 SQL 的觸發(fā)時(shí)機，而不能減少 SQL 的條數。

不知道你是否還記得在第 20 講（Spring JPA 中的 Hibernate 加載過(guò)程與配置項是怎么回事）中，我們介紹過(guò)的 Hibernate 的配置項有哪些，如果你回過(guò)頭去看，會(huì )發(fā)現有個(gè)配置可以改變每次批量取數據的大小。

hibernate.default_batch_fetch_size 配置

hibernate.default_batch_fetch_size 配置在 AvailableSettings.class 里面，指的是批量獲取數據的大小，默認是 -1，表示默認沒(méi)有匹配取數據。那么我們把這個(gè)值改成 20 看一下效果，只需要在 application.properties 里面增加如下配置即可。

復制代碼

# 更改批量取數據的大小為20
spring.jpa.properties.hibernate.default_batch_fetch_size= 20

在實(shí)體類(lèi)不發(fā)生任何改變的前提下，我們再執行如下兩個(gè)方法，分別看一下 SQL 的生成情況。

復制代碼

userInfoRepository.findAll();

還是先查詢(xún)所有的 UserInfo 信息，看一下 SQL 的執行情況，代碼如下所示。

復制代碼

org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                    as id1_1_,
       userinfo0_.create_time           as create_t2_1_,
       userinfo0_.create_user_id        as create_u3_1_,
       userinfo0_.last_modified_time    as last_mod4_1_,
       userinfo0_.last_modified_user_id as last_mod5_1_,
       userinfo0_.version               as version6_1_,
       userinfo0_.ages                  as ages7_1_,
       userinfo0_.email_address         as email_ad8_1_,
       userinfo0_.last_name             as last_nam9_1_,
       userinfo0_.name                  as name10_1_,
       userinfo0_.telephone             as telepho11_1_
from user_info userinfo0_ org.hibernate.SQL                        :
select addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_0_,
       addresslis0_.create_time           as create_t2_0_0_,
       addresslis0_.create_user_id        as create_u3_0_0_,
       addresslis0_.last_modified_time    as last_mod4_0_0_,
       addresslis0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_0_,
       addresslis0_.version               as version6_0_0_,
       addresslis0_.city                  as city7_0_0_,
       addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_0_
from address addresslis0_
where addresslis0_.user_info_id in (?, ?, ?)

我們可以看到 SQL 直接減少到兩條了，其中查詢(xún) Address 的地方查詢(xún)條件變成了 in(?,?,?)。

想象一下，如果我們有 20 條 UserInfo 信息，那么產(chǎn)生的 SQL 也是兩條，此時(shí)要比 20+1 條 SQL 性能高太多了。

接著(zhù)我們再執行另一個(gè)方法，看一下 @ManyToOne 的情況，代碼如下所示。

復制代碼

addressRepository.findAll()

關(guān)于執行的 SQL 情況如下所示。

復制代碼

2020-11-29 23:11:27.381 DEBUG 30870 --- [nio-8087-exec-5] org.hibernate.SQL                        : 
select address0_.id                    as id1_0_,
       address0_.create_time           as create_t2_0_,
       address0_.create_user_id        as create_u3_0_,
       address0_.last_modified_time    as last_mod4_0_,
       address0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_,
       address0_.version               as version6_0_,
       address0_.city                  as city7_0_,
       address0_.user_info_id          as user_inf8_0_
from address address0_
2020-11-29 23:11:27.383 DEBUG 30870 --- [nio-8087-exec-5] org.hibernate.SQL                        : 
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id in (?, ?, ?)

從代碼中可以看到，我們查詢(xún)所有的 Address 信息也只產(chǎn)生了 2 條 SQL；而當我們查詢(xún) UserInfo 的時(shí)候，SQL 最后的查詢(xún)條件也變成了 in (？，？，？)，同樣的道理這樣也會(huì )提升不少性能。

而 hibernate.default_batch_fetch_size 的經(jīng)驗參考值，可以設置成 20、30、50、100 等，太高了也沒(méi)有意義。一個(gè)請求執行一次，產(chǎn)生的 SQL 數量為 3-5 條基本上都算合理情況，這樣通過(guò)設置 default_batch_fetch_size 就可以很好地避免大部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的 N+1 條 SQL 的性能問(wèn)題了。

此時(shí)你還需要注意一點(diǎn)就是，在實(shí)際工作中，一定要知道我們一次操作會(huì )產(chǎn)生多少 SQL，有沒(méi)有預期之外的 SQL 參數，這是需要關(guān)注的重點(diǎn)，這種情況可以利用我們之前說(shuō)過(guò)的如下配置來(lái)開(kāi)啟打印 SQL，請看代碼。

復制代碼

## 顯示sql的執行日志，如果開(kāi)了這個(gè),show_sql就可以不用了，show_sql沒(méi)有上下文，多線(xiàn)程情況下，分不清楚是誰(shuí)打印的，所有我推薦如下配置項：
logging.level.org.hibernate.SQL=debug

但是這種配置也有個(gè)缺陷，就是只能全局配置，沒(méi)辦法針對不通過(guò)的實(shí)體管理關(guān)系配置不同的 Fetch Size 的值。

而與之類(lèi)似的 Hibernate 里面也提供了一個(gè)注解 @BatchSize 可以解決此問(wèn)題。

@BatchSize 注解

@BatchSize 注解是 Hibernate 提供的用來(lái)解決查詢(xún)關(guān)聯(lián)關(guān)系的批量處理大小，默認無(wú)，可以配置在實(shí)體上，也可以配置在關(guān)聯(lián)關(guān)系上面。此注解里面只有一個(gè)屬性 size，用來(lái)指定關(guān)聯(lián)關(guān)系 LAZY 或者是 EAGER 一次性取數據的大小。

我們還是將上面的例子中的 UserInfo 實(shí)體做一下改造，在里面增加兩次 @BatchSize 注解，代碼如下所示。

復制代碼

@Entity
@Data
@SuperBuilder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Table
@ToString(exclude = "addressList")
@BatchSize(size = 2)//實(shí)體類(lèi)上加@BatchSize注解，用來(lái)設置當被關(guān)聯(lián)關(guān)系的時(shí)候一次查詢(xún)的大小，我們設置成2，方便演示Address關(guān)聯(lián)UserInfo的時(shí)候的效果
public class UserInfo extends BaseEntity {
   private String name;
   private String telephone;
   @OneToMany(mappedBy = "userInfo",cascade = CascadeType.PERSIST,fetch = FetchType.EAGER)
   @BatchSize(size = 20)//關(guān)聯(lián)關(guān)系的屬性上加@BatchSize注解，用來(lái)設置當通過(guò)UserInfo加載Address的時(shí)候一次取數據的大小
   private List<Address> addressList;
}

我們通過(guò)改造 UserInfo 實(shí)體，可以直接演示 @BatchSize 應用在實(shí)體類(lèi)和屬性字段上的效果，所以 Address 實(shí)體可以不做任何改變，hibernate.default_batch_fetch_size 還改成默認值 -1，我們再分別執行一下兩個(gè) findAll 方法，看一下效果。

第一種：查詢(xún)所有 UserInfo，代碼如下面這行所示。

復制代碼

userInfoRepository.findAll()

我們看一下 SQL 控制臺。

復制代碼

 org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                    as id1_1_,
       userinfo0_.create_time           as create_t2_1_,
       userinfo0_.create_user_id        as create_u3_1_,
       userinfo0_.last_modified_time    as last_mod4_1_,
       userinfo0_.last_modified_user_id as last_mod5_1_,
       userinfo0_.version               as version6_1_,
       userinfo0_.ages                  as ages7_1_,
       userinfo0_.email_address         as email_ad8_1_,
       userinfo0_.last_name             as last_nam9_1_,
       userinfo0_.name                  as name10_1_,
       userinfo0_.telephone             as telepho11_1_
from user_info userinfo0_ org.hibernate.SQL                        :
select addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis0_.id                    as id1_0_0_,
       addresslis0_.create_time           as create_t2_0_0_,
       addresslis0_.create_user_id        as create_u3_0_0_,
       addresslis0_.last_modified_time    as last_mod4_0_0_,
       addresslis0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_0_,
       addresslis0_.version               as version6_0_0_,
       addresslis0_.city                  as city7_0_0_,
       addresslis0_.user_info_id          as user_inf8_0_0_
from address addresslis0_
where addresslis0_.user_info_id in (?, ?, ?)

和剛才設置 hibernate.default_batch_fetch_size=20 的效果一模一樣，所以我們可以利用 @BatchSize 這個(gè)注解針對不同的關(guān)聯(lián)關(guān)系，配置不同的大小，從而提升 N+1 SQL 的性能。

第二種：查詢(xún)一下所有 Address，如下面這行代碼所示。

復制代碼

addressRepository.findAll();

我們看一下控制臺的 SQL 情況，如下所示。

復制代碼

org.hibernate.SQL                        :
select address0_.id                    as id1_0_,
       address0_.create_time           as create_t2_0_,
       address0_.create_user_id        as create_u3_0_,
       address0_.last_modified_time    as last_mod4_0_,
       address0_.last_modified_user_id as last_mod5_0_,
       address0_.version               as version6_0_,
       address0_.city                  as city7_0_,
       address0_.user_info_id          as user_inf8_0_
from address address0_ 
org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id in (?, ?) 
org.hibernate.SQL                        :
select userinfo0_.id                      as id1_1_0_,
       userinfo0_.create_time             as create_t2_1_0_,
       userinfo0_.create_user_id          as create_u3_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_time      as last_mod4_1_0_,
       userinfo0_.last_modified_user_id   as last_mod5_1_0_,
       userinfo0_.version                 as version6_1_0_,
       userinfo0_.ages                    as ages7_1_0_,
       userinfo0_.email_address           as email_ad8_1_0_,
       userinfo0_.last_name               as last_nam9_1_0_,
       userinfo0_.name                    as name10_1_0_,
       userinfo0_.telephone               as telepho11_1_0_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_1_,
       addresslis1_.id                    as id1_0_2_,
       addresslis1_.create_time           as create_t2_0_2_,
       addresslis1_.create_user_id        as create_u3_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_time    as last_mod4_0_2_,
       addresslis1_.last_modified_user_id as last_mod5_0_2_,
       addresslis1_.version               as version6_0_2_,
       addresslis1_.city                  as city7_0_2_,
       addresslis1_.user_info_id          as user_inf8_0_2_
from user_info userinfo0_
         left outer join address addresslis1_ on userinfo0_.id = addresslis1_.user_info_id
where userinfo0_.id = ?

這里可以看到，由于我們在 UserInfo 的實(shí)體上設置了 @BatchSize(size = 2)，表示所有關(guān)聯(lián)關(guān)系到 UserInfo 的時(shí)候一次取兩條數據，所以就會(huì )發(fā)現這次我查詢(xún) Address 加載 UserInfo 的時(shí)候，產(chǎn)生了 3 條 SQL。

其中通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系查詢(xún) UserInfo 產(chǎn)生了 2 條 SQL，由于我們 UserInfo 在數據庫里面有三條數據，所以第一條 UserInfo 的 SQL 受 @BatchSize(size = 2) 控制，從而 in (?,?) 只支持了兩個(gè)參數，同時(shí)也產(chǎn)生了第二條查 UserInfo 的 SQL。

從上面的例子中我們可以看到 @BatchSize 和 hibernate.default_batch_fetch_size 的效果是一樣的，只不過(guò)一個(gè)是全局配置、一個(gè)是局部設置，這是可以減少 N+1 SQL 最直接、最方便的兩種方式。

注意事項：

@BatchSize 的使用具有局限性，不能作用于 @ManyToOne 和 @OneToOne 的關(guān)聯(lián)關(guān)系上，那樣代碼是不起作用的，如下所示。

復制代碼

public class Address extends BaseEntity {
   private String city;
   @ManyToOne(cascade = CascadeType.PERSIST,fetch = FetchType.EAGER)
   @BatchSize(size = 30) //由于是@ManyToOne的關(guān)聯(lián)關(guān)系所有沒(méi)有作用
   private UserInfo userInfo;
}

因此，你要注意 @BatchSize 只能作用在 @ManyToMany、@OneToMany、實(shí)體類(lèi)這三個(gè)地方。
此外，Hibernate 中還提供了一種 FetchMode 的策略，包含三種模式，分別為 FetchMode.SELECT、FetchMode.JOIN，以及 FetchMode.Subselect。由于內容較多，我怕你一次性不好消化，所以會(huì )在下一講繼續為你介紹。到時(shí)見(jiàn)。

點(diǎn)擊下方鏈接查看源碼（不定時(shí)更新）
https://github.com/zhangzhenhuajack/spring-boot-guide/tree/master/spring-data/spring-data-jpa

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什么是 N+1 SQL 問(wèn)題？

減少 N+1 SQL 的條數

hibernate.default_batch_fetch_size 配置

@BatchSize 注解

什么是 N+1 SQL 問(wèn)題？