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 查询问题与优化方案：Fetch Join 和 Entity Graph

大家好！今天我们来聊聊 Java ORM 中一个常见且令人头疼的问题：N+1 查询，以及如何利用 Fetch Join 和 Entity Graph 这两种策略来解决它。

什么是 N+1 查询？

想象一下，你有一个博客应用，其中包含 Post（文章）和 Author（作者）两个实体，一个 Post 属于一个 Author。现在，你想获取所有 Post 的标题以及对应的 Author 姓名。

如果我们使用简单的 ORM 查询，代码可能如下所示 (假设使用 JPA/Hibernate)：

List<Post> posts = entityManager.createQuery("SELECT p FROM Post p", Post.class).getResultList();

for (Post post : posts) {
  System.out.println("Post Title: " + post.getTitle() + ", Author Name: " + post.getAuthor().getName());
}

这段代码看起来很直接，但实际上隐藏着一个潜在的性能陷阱。假设数据库中有 100 篇 Post，这段代码会执行多少次 SQL 查询呢？

第一次查询: SELECT p FROM Post p – 获取所有 Post，这执行了一次 SQL 查询（1）。
后续查询: 对于每一个 Post 对象，都会触发一次 post.getAuthor()，导致 ORM 框架执行一个额外的 SQL 查询来获取对应的 Author 信息。因为有 100 篇 Post，所以这会执行 100 次 SQL 查询（N）。

总共执行了 1 + N 次 SQL 查询，这就是所谓的 N+1 查询问题。当 N 很大时，这种查询模式会导致严重的性能问题，因为频繁的数据库交互会消耗大量的资源。

为什么会发生 N+1 查询？

默认情况下，ORM 框架（例如 Hibernate）采用延迟加载（Lazy Loading）策略。这意味着当你从数据库中加载 Post 对象时，关联的 Author 对象并不会立即加载，而是等到你第一次访问 post.getAuthor() 时才会触发对 Author 的查询。

这种延迟加载在某些情况下可以提高性能，因为它避免了不必要的对象加载。但是，在需要访问大量关联对象的情况下，它会导致 N+1 查询问题。

解决方案一：Fetch Join

Fetch Join 是一种显式地告诉 ORM 框架在第一次查询时就加载关联对象的方法。它可以有效地解决 N+1 查询问题。

如何使用 Fetch Join?

在 JPA/Hibernate 中，可以使用 JPQL (Java Persistence Query Language) 的 FETCH 关键字来实现 Fetch Join。修改上面的查询语句如下：

List<Post> posts = entityManager.createQuery("SELECT p FROM Post p JOIN FETCH p.author", Post.class).getResultList();

for (Post post : posts) {
  System.out.println("Post Title: " + post.getTitle() + ", Author Name: " + post.getAuthor().getName());
}

在这个修改后的查询中，JOIN FETCH p.author 告诉 ORM 框架在查询 Post 的同时，也加载 Post 关联的 Author 对象。这样，只需要执行一次 SQL 查询就可以获取所有 Post 的标题以及对应的 Author 姓名。

SQL 查询语句的变化

使用 Fetch Join 后，生成的 SQL 查询语句会包含关联表的 JOIN 操作。例如：

SELECT
  p.id,
  p.title,
  p.content,
  -- Post 的其他字段
  a.id,
  a.name,
  a.email
  -- Author 的其他字段
FROM
  Post p
JOIN
  Author a ON p.author_id = a.id

Fetch Join 的优点和缺点

优点:
- 解决了 N+1 查询问题，提高了性能。
- 代码修改简单，只需要修改 JPQL 查询语句。
缺点:
- 可能会导致加载过多的数据，如果只需要 Author 的部分字段，那么加载整个 Author 对象会浪费资源。
- 对于复杂的关联关系，Fetch Join 可能会导致笛卡尔积问题，影响性能。需要仔细设计查询语句。

Fetch Join 的使用场景

Fetch Join 适用于以下场景：

需要访问大量关联对象。
关联对象的数据量不大。
关联关系比较简单，不会导致笛卡尔积问题。

解决方案二：Entity Graph

Entity Graph 是一种更灵活的控制对象图加载的方式。它允许你指定在查询时需要加载哪些关联对象，以及加载关联对象的哪些属性。

什么是 Entity Graph？

Entity Graph 定义了一个对象图，它描述了在查询时需要加载哪些实体以及这些实体之间的关联关系。你可以使用 Entity Graph 来优化查询性能，避免 N+1 查询问题，并且可以只加载需要的属性，减少数据传输量。

如何使用 Entity Graph?

Entity Graph 可以通过以下两种方式定义：

注解方式: 在实体类中使用 @NamedEntityGraph 注解来定义 Entity Graph。
API 方式: 使用 EntityManager 的 createEntityGraph() 方法来动态创建 Entity Graph。

示例：使用注解方式定义 Entity Graph

首先，在 Post 实体类中定义一个名为 Post.author 的 Entity Graph：

import javax.persistence.*;
import java.util.List;

@Entity
@Table(name = "posts")
@NamedEntityGraph(
    name = "Post.author",
    attributeNodes = @NamedAttributeNode("author")
)
public class Post {

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

  private String title;

  @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
  @JoinColumn(name = "author_id")
  private Author author;

  // 省略 getter 和 setter 方法

  public Long getId() {
    return id;
  }

  public void setId(Long id) {
    this.id = id;
  }

  public String getTitle() {
    return title;
  }

  public void setTitle(String title) {
    this.title = title;
  }

  public Author getAuthor() {
    return author;
  }

  public void setAuthor(Author author) {
    this.author = author;
  }
}

在这个示例中，@NamedEntityGraph 注解定义了一个名为 Post.author 的 Entity Graph，它指定了在查询 Post 对象时，需要加载 author 属性。 attributeNodes = @NamedAttributeNode("author") 表示加载 Post 的 author 关联。

接下来，在使用查询时，指定使用这个 Entity Graph：

EntityGraph entityGraph = entityManager.getEntityGraph("Post.author");

List<Post> posts = entityManager.createQuery("SELECT p FROM Post p", Post.class)
        .setHint("javax.persistence.loadgraph", entityGraph)
        .getResultList();

for (Post post : posts) {
  System.out.println("Post Title: " + post.getTitle() + ", Author Name: " + post.getAuthor().getName());
}

entityManager.getEntityGraph("Post.author") 获取了之前定义的 Entity Graph。 setHint("javax.persistence.loadgraph", entityGraph) 告诉 ORM 框架在执行查询时使用这个 Entity Graph。

示例：使用 API 方式创建 Entity Graph

EntityGraph<Post> entityGraph = entityManager.createEntityGraph(Post.class);
entityGraph.addAttributeNodes("author");

List<Post> posts = entityManager.createQuery("SELECT p FROM Post p", Post.class)
        .setHint("javax.persistence.loadgraph", entityGraph)
        .getResultList();

for (Post post : posts) {
  System.out.println("Post Title: " + post.getTitle() + ", Author Name: " + post.getAuthor().getName());
}

在这个示例中，entityManager.createEntityGraph(Post.class) 创建了一个针对 Post 类的 Entity Graph。 entityGraph.addAttributeNodes("author") 指定了需要加载 Post 的 author 属性。

Entity Graph 的优点和缺点

优点:
- 更灵活地控制对象图的加载，可以指定加载哪些关联对象以及加载关联对象的哪些属性。
- 可以避免加载不必要的数据，提高性能。
- 可以处理复杂的关联关系。
缺点:
- 配置相对复杂，需要定义 Entity Graph。
- 需要了解 Entity Graph 的概念和使用方法。

Entity Graph 的使用场景

Entity Graph 适用于以下场景：

需要更精细地控制对象图的加载。
关联关系比较复杂。
需要避免加载不必要的数据。

Fetch Join vs. Entity Graph

特性	Fetch Join	Entity Graph
灵活性	较低，只能加载整个关联对象	较高，可以指定加载哪些关联对象和属性
配置复杂度	较低，只需要修改 JPQL 查询语句	较高，需要定义 Entity Graph
适用场景	简单关联关系，需要加载整个关联对象	复杂关联关系，需要精细控制对象图的加载
性能	适用于简单场景，可能导致笛卡尔积问题	适用于复杂场景，可以避免加载不必要的数据

如何选择 Fetch Join 和 Entity Graph?

选择 Fetch Join 还是 Entity Graph 取决于具体的应用场景。

如果关联关系简单，并且需要加载整个关联对象，那么 Fetch Join 是一个不错的选择。
如果关联关系复杂，或者只需要加载关联对象的部分属性，那么 Entity Graph 更加灵活。

在实际开发中，可以根据具体的性能测试结果来选择最合适的方案。

其他优化技巧

除了 Fetch Join 和 Entity Graph，还有一些其他的优化技巧可以帮助你解决 N+1 查询问题：

使用 DTO (Data Transfer Object): 只选择需要的字段，避免加载整个实体对象。
使用批量加载: 如果需要加载多个关联对象，可以使用 IN 子句或者 JOIN 子句进行批量加载。
调整延迟加载策略: 可以根据实际情况调整延迟加载策略，例如将某些关联关系设置为立即加载。
使用缓存: 可以使用二级缓存或者查询缓存来减少数据库的访问次数。

总结与归纳

N+1 查询是Java ORM中常见的性能问题，它会导致频繁的数据库访问，降低应用性能。Fetch Join 和 Entity Graph 是解决 N+1 查询问题的两种有效策略。Fetch Join 通过在查询时显式地加载关联对象来避免 N+1 查询，而 Entity Graph 允许你更灵活地控制对象图的加载，只加载需要的关联对象和属性。选择哪种策略取决于具体的应用场景和性能需求。

提升性能，减少数据库交互

合理使用 Fetch Join 和 Entity Graph 可以有效地解决 N+1 查询问题，提升应用性能，减少数据库交互。在实际开发中，要根据具体的场景选择最合适的优化方案。

灵活运用，选择最合适的方案

选择 Fetch Join 还是 Entity Graph 取决于具体的应用场景，根据关联关系的复杂程度，数据量的大小等因素进行选择，灵活运用才能达到最佳的优化效果。