有很多人認為Hibernate天生效率比較低，確實，在普遍情況下，需要將執行轉換為SQL語句的Hibernate的效率低于直接JDBC存取，然而，在經過比較好的性能優化之后，Hibernate的性能還是讓人相當滿意的，特別是應用二級緩存之后，甚至可以獲得比較不使用緩存的JDBC更好的性能，下面介紹一些通常的Hibernate的優化策略：
1.抓取優化
抓取是指Hibernate如何在關聯關系之間進行導航的時候，Hibernate如何獲取關聯對象的策略，其主要定義了兩個方面：如何抓取和何時抓取
1）如何抓取。
Hibernate3主要有兩種種抓取方式，分別應用于對象關聯實例(many-to-one、one-to-one)和對象關聯集合(set、map等)，總共是四種變種
JOIN抓取： 通過在SELECT語句中使用OUTER JOIN來獲得對象的關聯實例或者關聯集合）
SELECT抓取： 另外發送一條SELECT語句來抓取當前對象的關聯實體和集合
在我的開發經歷中，此處對性能的優化是比較有限的，并不值得過多關注
例：
A.應用于對象關聯實例（默認是false）
<many-to-one name=".." outer-join="true/false/auto" .../>
B.應用于對象關聯集合（默認是auto）
<set name=".." fetch="join/select" ... >
....
</set>
2）何時抓取
主要分為延遲加載和立即抓取，默認的情況下Hibernate3對對象關聯實采用延遲加載，普通屬性采用立即抓取，通過延遲加載和采用適當的抓取粒度，與不采用優化相比往往可以將性能提升數倍
立即抓取：當抓取宿主對象時，同時抓取其關聯對象和關聯集以及屬性
延遲加載：當抓取宿主對象時，并不抓取其關聯對象，而是當對其對象進行調用時才加載
例：
A.應用于對象關聯實例（默認是延遲加載）
<many-to-one name=".." lazy="true/false" .../>
B.應用于對象關聯集合（默認是延遲加載）
<set name=".." lazy="true/false" ... >
....
</set>
對于延遲加載，需要注意的時，對延遲對象的使用必須在Session關閉之前進行，Hibernate的LazyInitalizationException往往就是由于在Session的生命期外使用了延遲加載的對象。當我們進行Web開發時，可以使用OpenSessionInView模式，當請求開始時打開session，當請求響應結束時才關閉session，不過，在使用OpenSessionInView模式時，需要注意如果響應時間比較長（業務比較復雜或者客戶端是低速網絡），將Session資源(也就是數據庫的連接)占用太久的話可以會導致資源耗盡
3）抓取粒度
抓取粒度指的是對象在關聯關系之間被導航時一次預先加載的數量，Hibernate程序的性能比較差往往就在于沒有對抓取粒度仔細考慮，當加載一個列表并在列表中的每個對象中對其關聯進行導航時，往往導致N+1條SQL語句查詢。
例：
A.應用于對象關聯實例（默認為1），注意，對對象關
聯實例的設置是在被關聯的對象之上的，譬如
class User
{
Group g;
}
那么抓取粒度應該在Group的配置文件之上，見下
<class name="Group" table="group" batch-size="..">
...
</class>
對該值并沒有一個約定俗成的值，根據情況而定，如果被關聯表數據比較少，則可以設置地小一些，3-20，如果比較大則可以設到30-50，注意的時候，并不是越多越好，當其值超過50之后，對性能并沒有多大改善但卻無謂地消耗內存
假設有如下例子：
List<User> users = query.list();
如果有20個User，并對這20個User及其Group進行遍歷，如果不設置batch-size（即batch-size="1"），則在最糟糕的情況
下，需要1 + 20條SQL語句，如果設置batch-size="10"，則最好的情況下只需要1 + 2條SQL語句
B.應用于對象關聯集合（默認為1）
<set name=".." batch-size="" ... >
....
</set>
2.二級緩存
Hibernate對數據的緩存包括兩個級：一級緩存，在Session的級別上進行，主要是對象緩存，以其id為鍵保存對象，在Session的生命期間存在；二級緩存，在SessionFactory的級別上進行，有對象緩存和查詢緩存，查詢緩存以查詢條件為鍵保存查詢結果，在SessionFactory的生命期間存在。默認地，Hibernate只啟用一級緩存，通過正確地使用二級緩存，往往可以獲得意想不到的性能。
1）對象緩存：
當抓取一個對象之后，Hiberate將其以id為鍵緩存起來，當下次碰到抓取id相同的對象時，可以使用如下配置
方法1：在緩存對象上配置
<class ...>
<cache useage="read-only/write/...." regions="group" />
</class>
useage表示使用什么類型的緩存，譬如只讀緩存、讀寫緩存等等（具體參見Hibernate參考指南），值得注意的時，有部分緩存在Hibernate的實現中不支持讀寫緩存，譬如JBossCache在Hibernate的實現中只是一種只讀緩存，具體緩存實現對緩存類型的支持情況，可以參見org.hibernate.cache包
regions表示緩存分塊，大部分的緩存實現往往對緩存進行分塊，該部分是可選的，詳細參見各緩存實現
方法2：在hibernate.cfg.xml中配置
<cache class=".." useage=".." regions=".."/>
我認為第二種更好，可以統一管理
2)查詢緩存
查詢時候將查詢結果以查詢條件為鍵保存起來，需要配置如下
A.在hibernate.cfg.xml中配置（啟用查詢緩存）
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property> （前面的屬性名可參見常量
org.hibernate.cfg.Enviroment.USE_QUERY_CACHE）
B.程序
query.setCacheable(true);
query.setCacheRegions(...);
需要注意的是,查詢緩存與對象緩存要結合更有效,因為查詢緩存僅緩存查詢結果列表的主鍵數據
一般情況下在開發中，對一些比較穩定而又被頻繁引用的數據，譬如數據字典之類的，將其進行二級緩存，對一些查詢條件和查詢數據變化不頻繁而又常常被使用的查詢，將其進行二級緩存。由于二級緩存是放在內存中，而且Hibernate的緩存不是弱引用緩存（WeekReference），所以注意不要將大塊的數據放入其中，否則可能會被內存造成比較大的壓力。
3.批量數據操作
當進行大批量數據操作（幾萬甚至幾十幾百萬）時，需要注意兩點，一，批量提交，二，及時清除不需要的一級緩存數據
1）所謂的批量提交，就是不要頻繁使用session的flush，每一次進行flush，Hibernate將PO數據于數據庫進行同步，對于海量級數據操作來說是性能災難（同時提交幾千條數據和提交一條數據flush一次性能差別可能會是幾十倍的差異）。一般將數據操作放在事務中，當事務提交時Hibernate自動幫你進行flush操作。
2）及時清除不需要的一級緩存數據：由于Hibernate默認采用一級緩存，而在session的生命期間，所有數據抓取之后會放入一級緩存中，而當數據規模比較龐大時，抓取到內存中的數據會讓內存壓力非常大，一般分批操作數據，被一次操作之后將一級緩存清除，譬如
session.clear(User.class)
4.雜項
dynamic-insert，dynamic-update，動態插入和動態更新，指的是讓Hibernate插入數據時僅插入非空數據，當修改數據時只修改變化的數據，譬如對于
class User
{
id
username
password
}
如果u.id=1, u.username="ayufox",u.password=null，那么如果不設置動態插入，則其sql語句是insert into users(id, username, password) values (1, 'ayufox', ')，如果設置則其sql語句是insert into users(username) valeus('ayufox')
在如上的情況下，如果修改u.password='11'，那么如果不設置動態更新，則sql語句為update users set username='ayufox', password='11' where id = 1，如果設置則為update user set password='11' where d = 1
設置是在class的映射文件中，如下
<class name="User" table="users" dynamic=insert="true/false" dynamic-update="true/false" ...>
</class>
該設置對性能的提升比較有限