JAVA ORM 出现 N+1 查询？使用 fetch join 与 entity graph 优化方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java ORM 中的 N+1 查询：Fetch Join 与 Entity Graph 优化方案

大家好，今天我们来聊聊 Java ORM 中一个常见的性能问题：N+1 查询，以及如何使用 Fetch Join 和 Entity Graph 来优化它。

什么是 N+1 查询？

N+1 查询问题，指的是在使用 ORM 框架（如 Hibernate、JPA 等）加载关联数据时，先执行一个查询获取主实体（即执行了 1 次查询），然后对每一个主实体，都执行一个额外的查询来获取其关联的子实体（即执行了 N 次查询）。这里的 N 代表主实体的数量。

举个例子，假设我们有两个实体：Author（作者）和 Book（书籍），一个作者可以有多本书。

@Entity
@Table(name = "authors")
public class Author {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    @OneToMany(mappedBy = "author", fetch = FetchType.LAZY) // 默认懒加载
    private List<Book> books;

    // Getters and Setters
}

@Entity
@Table(name = "books")
public class Book {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String title;

    @ManyToOne
    @JoinColumn(name = "author_id")
    private Author author;

    // Getters and Setters
}

在 Author 实体中，books 属性使用了 @OneToMany 注解，并且 fetch 属性设置为 FetchType.LAZY，这意味着默认情况下，当我们查询 Author 实体时，books 属性不会被立即加载，而是采用懒加载的方式。

现在，我们执行以下代码来获取所有作者，并打印出每个作者的书籍数量：

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("myPersistenceUnit");
EntityManager em = emf.createEntityManager();

List<Author> authors = em.createQuery("SELECT a FROM Author a", Author.class).getResultList();

for (Author author : authors) {
    System.out.println("Author: " + author.getName() + ", Number of books: " + author.getBooks().size());
}

em.close();
emf.close();

这段代码看似简单，但实际上会触发 N+1 查询问题。让我们分析一下：

em.createQuery("SELECT a FROM Author a", Author.class).getResultList()：执行一个查询，获取所有 Author 实体。这是第 1 次查询。
author.getBooks().size()：由于 books 属性是懒加载的，所以每次访问 author.getBooks() 时，都会触发一个新的查询，从数据库中加载该作者的所有书籍。如果数据库中有 N 个作者，那么这段代码就会执行 N 次额外的查询。

因此，总共执行了 1 + N 次查询，这就是 N+1 查询问题。

N+1 查询的危害

N+1 查询会严重影响应用程序的性能，尤其是当 N 的值很大时。每次额外的查询都需要建立数据库连接、发送 SQL 语句、接收结果等，这些都会消耗大量的资源。此外，频繁的数据库交互也会增加数据库服务器的负载，降低整体性能。

解决方案一：Fetch Join

Fetch Join 是一种在单个查询中同时加载主实体及其关联实体的方法。通过 Fetch Join，我们可以避免 N 次额外的查询，从而解决 N+1 查询问题。

在 JPA 中，可以使用 JPQL (Java Persistence Query Language) 的 JOIN FETCH 关键字来实现 Fetch Join。

修改上面的代码，使用 Fetch Join 来加载 Author 及其关联的 Book：

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("myPersistenceUnit");
EntityManager em = emf.createEntityManager();

List<Author> authors = em.createQuery("SELECT a FROM Author a LEFT JOIN FETCH a.books", Author.class).getResultList();

for (Author author : authors) {
    System.out.println("Author: " + author.getName() + ", Number of books: " + author.getBooks().size());
}

em.close();
emf.close();

在这个修改后的代码中，SELECT a FROM Author a LEFT JOIN FETCH a.books 使用了 LEFT JOIN FETCH 关键字，它告诉 JPA 在执行查询时，同时加载 Author 实体及其关联的 books 属性。这样，当我们访问 author.getBooks() 时，就不需要再执行额外的查询了。

现在，这段代码只会执行 1 次查询，就可以获取所有作者及其书籍信息，从而解决了 N+1 查询问题。

Fetch Join 的注意事项

笛卡尔积问题： 当使用 Fetch Join 加载一对多或多对多关联时，可能会导致笛卡尔积问题。例如，如果一个作者有 3 本书，另一个作者有 5 本书，那么查询结果将会包含 3 + 5 = 8 行数据。如果关联关系非常复杂，可能会导致查询结果变得非常庞大，影响性能。
可以通过使用 DISTINCT 关键字来消除笛卡尔积问题，例如： SELECT DISTINCT a FROM Author a LEFT JOIN FETCH a.books。但是 DISTINCT 可能会影响分页，需要根据具体场景进行调整。
单个 Fetch Join 限制： 某些 JPA 实现（例如 Hibernate）可能限制在一个查询中只能使用一个 Fetch Join。如果需要同时加载多个关联实体，可以考虑使用 Entity Graph。

解决方案二：Entity Graph

Entity Graph 是一种定义实体及其关联实体加载方式的机制。通过 Entity Graph，我们可以灵活地控制哪些关联实体需要被加载，以及如何加载它们。

JPA 提供了两种类型的 Entity Graph：

Named Entity Graph： 在实体类上使用 @NamedEntityGraph 注解定义，可以在多个查询中重复使用。
Dynamic Entity Graph： 在运行时动态创建，适用于只需要使用一次的场景。

使用 Named Entity Graph

首先，在 Author 实体类上定义一个 Named Entity Graph，用于加载 books 属性：

@Entity
@Table(name = "authors")
@NamedEntityGraph(
        name = "author.books",
        attributeNodes = @NamedAttributeNode("books")
)
public class Author {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    @OneToMany(mappedBy = "author", fetch = FetchType.LAZY) // 默认懒加载
    private List<Book> books;

    // Getters and Setters
}

在这个代码中，@NamedEntityGraph 注解定义了一个名为 "author.books" 的 Entity Graph，它指定了需要加载 books 属性。

然后，在查询中使用该 Entity Graph：

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("myPersistenceUnit");
EntityManager em = emf.createEntityManager();

EntityGraph<?> entityGraph = em.getEntityGraph("author.books");

List<Author> authors = em.createQuery("SELECT a FROM Author a", Author.class)
        .setHint("javax.persistence.fetchgraph", entityGraph)
        .getResultList();

for (Author author : authors) {
    System.out.println("Author: " + author.getName() + ", Number of books: " + author.getBooks().size());
}

em.close();
emf.close();

在这个代码中，em.getEntityGraph("author.books") 获取了名为 "author.books" 的 Entity Graph，然后使用 setHint("javax.persistence.fetchgraph", entityGraph) 将其应用到查询中。javax.persistence.fetchgraph 表示使用 Entity Graph 中定义的 FetchMode 来加载实体，而未在 Entity Graph 中定义的属性则按照实体类中定义的 FetchType 进行加载。

现在，这段代码只会执行 1 次查询，就可以获取所有作者及其书籍信息，从而解决了 N+1 查询问题。

使用 Dynamic Entity Graph

Dynamic Entity Graph 可以在运行时动态创建。以下是一个使用 Dynamic Entity Graph 的示例：

EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("myPersistenceUnit");
EntityManager em = emf.createEntityManager();

EntityGraph<Author> entityGraph = em.createEntityGraph(Author.class);
entityGraph.addAttributeNodes("books");

List<Author> authors = em.createQuery("SELECT a FROM Author a", Author.class)
        .setHint("javax.persistence.fetchgraph", entityGraph)
        .getResultList();

for (Author author : authors) {
    System.out.println("Author: " + author.getName() + ", Number of books: " + author.getBooks().size());
}

em.close();
emf.close();

在这个代码中，em.createEntityGraph(Author.class) 创建了一个针对 Author 实体类的 Dynamic Entity Graph，然后使用 entityGraph.addAttributeNodes("books") 指定了需要加载 books 属性。

Entity Graph 的优势

灵活性： Entity Graph 可以灵活地控制哪些关联实体需要被加载，以及如何加载它们。
可重用性： Named Entity Graph 可以在多个查询中重复使用。
组合性： 可以组合多个 Entity Graph 来加载复杂的对象图。

Fetch Join vs Entity Graph：如何选择？

特性	Fetch Join	Entity Graph
复杂性	简单易用，直接在 JPQL 中使用	相对复杂，需要定义 Entity Graph
灵活性	较低，只能加载直接关联的实体	较高，可以灵活地控制加载哪些关联实体，以及如何加载它们
可重用性	较低，每次查询都需要编写 JPQL	较高，Named Entity Graph 可以在多个查询中重复使用
笛卡尔积问题	容易出现笛卡尔积问题，需要使用 `DISTINCT` 关键字	相对较少出现笛卡尔积问题，因为可以更精确地控制加载哪些关联实体
性能	对于简单的关联关系，性能较好	对于复杂的关联关系，Entity Graph 可以更好地控制加载的数据量，从而提高性能
适用场景	适用于简单的关联关系，只需要加载少量关联实体的情况	适用于复杂的关联关系，需要灵活地控制加载哪些关联实体，或者需要在多个查询中重复使用相同的加载策略的情况
示例代码	`SELECT a FROM Author a LEFT JOIN FETCH a.books`	`@NamedEntityGraph(name = "author.books", attributeNodes = @NamedAttributeNode("books"))` `em.setHint("javax.persistence.fetchgraph", entityGraph)`

总的来说，如果只需要加载简单的关联关系，并且只需要使用一次，那么 Fetch Join 是一个不错的选择。如果需要加载复杂的关联关系，或者需要在多个查询中重复使用相同的加载策略，那么 Entity Graph 更加适合。

延迟加载的其它方案

除了 Fetch Join 和 Entity Graph 之外，还有一些其他的方案可以用来解决 N+1 查询问题，例如：

批量抓取（Batch Fetch）： 某些 ORM 框架（例如 Hibernate）支持批量抓取，可以在配置文件中设置 hibernate.default_batch_fetch_size 属性来启用批量抓取。批量抓取可以将多个懒加载查询合并成一个查询，从而减少数据库交互次数。
二级缓存（Second-Level Cache）： 二级缓存可以将查询结果缓存起来，下次查询相同的数据时，直接从缓存中获取，而不需要再次访问数据库。使用二级缓存可以有效地减少数据库负载，提高应用程序的性能。

如何避免 N+1 查询？

避免 N+1 查询的关键在于理解 ORM 框架的懒加载机制，并且在设计数据模型和编写查询语句时，充分考虑到关联数据的加载方式。

以下是一些建议：

谨慎使用懒加载： 懒加载可以减少初始查询的数据量，但同时也可能导致 N+1 查询问题。在设计数据模型时，应该根据实际需求，选择合适的加载方式。
使用 Fetch Join 或 Entity Graph： 对于需要立即加载的关联数据，可以使用 Fetch Join 或 Entity Graph 来避免 N+1 查询。
分析 SQL 日志： 通过分析 ORM 框架生成的 SQL 日志，可以发现潜在的 N+1 查询问题，并及时进行优化。
使用性能分析工具： 使用性能分析工具（例如 APM 工具）可以监控应用程序的性能，并找出性能瓶颈，从而进行有针对性的优化。

一些代码之外的思考

在实际开发中，我们不仅要关注技术细节，还要从业务角度出发，综合考虑各种因素，选择最合适的解决方案。例如，对于访问频率较低的数据，可以使用懒加载，以减少初始查询的数据量；对于访问频率较高的数据，可以使用 Fetch Join 或 Entity Graph，以避免 N+1 查询。

此外，我们还要不断学习新的技术和工具，提升自己的技术水平，以便更好地解决实际问题。

总结：巧妙运用 Fetch Join 和 Entity Graph，告别 N+1 查询困扰

N+1 查询是 Java ORM 中常见的性能问题，会严重影响应用程序的性能。通过使用 Fetch Join 和 Entity Graph，我们可以避免 N+1 查询，从而提高应用程序的性能。选择哪种方案取决于具体的业务场景和需求。