Java Developer? Przejdź na wyższy poziom wiedzy 🔥💪  Sprawdź

Team Leader? Podnieś efektywność swojego zespołu 👌 Sprawdź

Sposoby na poprawę wydajności Hibernate 🚀

utworzone przez Hibernate, Java, Tip and Tricks

Hibernate jest rozbudowanym narzędziem ułatwiającym pracę z bazami danych w Java. Wiele operacji wykonywanych jest „auto magicznie”. Możesz mieć wrażenie, że „To” działa samoistnie oraz szybko i wydajnie.

Nieznajomość specyfiki narzędzia może doprowadzić do tego, że wydajność Twojej aplikacji spadnie dramatycznie.

➡️ Jeśli poznasz i zrozumiesz zasady działania, będziesz w stanie poprawić wydajność operacji związanych z komunikacją z bazą danych.

➡️ Wiedząc jak włączyć monitorowanie, zweryfikujesz czy zapytania wysyłane do bazy danych są tymi, których się spodziewałeś.

Z tego artykułu dowiesz się:

  • Jak działa Lazy-Loading ⏱️ i czym różni się pobieranie LAZY od EAGER
  • Poznasz jak to działa w różnych typach relacji 🤔
  • Dowiesz się, jak poprawić wydajność aplikacji 💪:
    • Eliminując N+1 problem
    • Przy operacjach masowych
    • Włączając diagnostykę i śledzenie zapytań SQL
    • Pobierając tylko to, czego potrzebujesz

Wydajność Hibernate

Twórz szybko działające aplikacje z wydajną i zoptymalizowaną obsługą bazy danych.

Jak działa lazy loading?

Opóźnione ładowanie (lazy loading) w Hibernate działa w ten sposób, że odpowiednio oznaczone pola klasy są doczytywane z bazy danych dopiero przy pierwszej próbie odczytu danych innych niż klucz główny. Hibernate wykorzystuje tzw. proxy, które „przykrywa” klasę encji wywołując dodatkową logikę. Przykład encje Card i User, powiązane ze sobą relacją dwukierunkową typu lazy.

Ładowanie opóżnione w Hibernate
Ładowanie opóźnione w Hibernate

Opóźnione ładowanie dotyczyć może:

  • Pola reprezentującego wartość kolumny tabeli.
  • Kolekcji reprezentującej relację lub powiązane dane z innej tabeli.

Kod Java dla przykładu przytoczonego wcześniej

Lazy loading - kod Java
Lazy loading – kod Java

Dla porównania treść zapytania wygenerowanego przez Hibernate w przypadku, gdy:

  • Wywołamy wyszukiwanie encji Cardsession.get(Card.class, cardId)
  • Zamiast FetchType.LAZY zastosujemy FetchType.EAGER
select
        card0_.CARD_ID as card_id1_0_0_,
        card0_.COUNTRY as country2_0_0_,
        card0_.CARD_OWNER_ID as card_own5_0_0_,
        card0_.CARD_UUID as card_uui3_0_0_,
        card0_.ENABLED as enabled4_0_0_,
        user1_.USER_ID as user_id1_1_1_,
        user1_.LAST_NAME as last_nam2_1_1_,
        user1_.FIRST_NAME as first_na3_1_1_ 
    from
        CARDS card0_ 
    left outer join
        USERS user1_ 
            on card0_.CARD_OWNER_ID=user1_.USER_ID 
    where
        card0_.CARD_ID=?

Dla przypadku z użyciem FetchType.EAGER (po obydwu stronach relacji) nie będzie osobnego doczytania danych użytkownika dla pobrania imienia:

card.getOwner().getFirstName().

Stanie się to w jednym przebiegu – co widać w treści zapytania.

Lazy loading może poprawić lub pogorszyć wydajność aplikacji, zależy od tego, co w danym momencie chcesz zrobić.

Słynny problem N+1

Co to jest „problem N+1”?

Problem N+1 to sytuacja, w której dla każdego elementu z listy encji następuje wysłanie dodatkowego pojedynczego zapytania do bazy danych. Wyobraź sobie nasz przykład powyżej z kartami i użytkownikami.

  • Wyszukujesz karty – wynik to 10 kart (jedno zapytanie SQL)
  • Dla każdej z kart zostaje wysłane osobne zapytanie o właściciela (10 zapytań SQL).

W sumie wykonało się 11 zapytań – i to jest właśnie problem N+1 – dla każdego z rekordów wyniku (jest ich N) zostaje wywołane jedno dodatkowe zapytanie (+1).

Pojedyncze wykonywanie zapytań powoduje duży narzut czasu związany z komunikacją (dużo małych zapytań), a jeśli N jest duże, to aplikacja zaczyna spowalniać.

Kierunek relacji

Pierwszą rzeczą, którą należy uwzględnić, jest to czy relacja jest dwukierunkowa, czy jednokierunkowa.

Powyżej widziałeś przykłady dla relacji dwukierunkowej, dla której Hibernate w zależności od typu dociągania wygenerowało jedno lub dwa zapytania, dla pobrania danych o dwóch typach – encje Card i User.

Ustawienie dociągania danych dla relacji

Kolejną rzeczą jest zachowanie Hibernate dla dociągania relacji, a w szczególności domyślne wartości dla poszczególnych anotacji – właściwość fetch() o typie FetchType:

  • @OneToOne - default EAGER.
  • @ManyToOne - default EAGER.
  • @OneToMany - default LAZY.
  • @ManyToMany - default LAZY.

Jak widać dwie pierwsze reprezentujące relacje jeden do jednego i wiele do jednego mają wartość EAGER, co spowoduje, iż dane zostaną dociągnięte od razu. Z kolei dwie pozostałe mają wartość domyślną LAZY. Musisz zachować czujność i upewnić się, że zachowanie dociągania relacji będzie właściwe (używając domyślnych wartości lub wymuszając odpowiednie).

Problem N+1 dla relacji typu EAGER

Dla doczytywania typu EAGER problem N+1 pojawia się dla relacji jednokierunkowej typu @OneToOne oraz @ManyToOne.

Podczas mapowania danych przez Hibernate dla każdej z encji Hibernate automatycznie wykona doczytanie danych – pojedynczo dla każdego z rekordów zostanie doczytana encja z relacji o ile nie istnieje w kontekście persystencji.

Mamy logikę wyszukiwania wszystkich kart dla kraju EA. W bazie danych jest 5 rekordów, każda z kart ma innego właściciela.

Relacja ManyToOne EAGER
Relacja ManyToOne EAGER

Dla wyszukiwania

public List<CardEagerUnidirectional> findAll() {
        try {
            return session.createQuery("FROM CardEagerUnidirectional where cardCountry='EA'",
                                       CardEagerUnidirectional.class).getResultList();
        } catch (Exception e) {
            throw new DatabaseOperationException(e);
        }
    }

W konsoli zostaną wyświetlone następujące zapytania

[Hibernate] select cardeageru0_.CARD_ID as card_id1_0_, ..... from CARDS cardeageru0_ where cardeageru0_.COUNTRY='EA'
[Hibernate] select userunidir0_.USER_ID as user_id1_1_0_, ..... from USERS userunidir0_ where userunidir0_.USER_ID=?
[Hibernate] select userunidir0_.USER_ID as user_id1_1_0_, ..... from USERS userunidir0_ where userunidir0_.USER_ID=?
[Hibernate] select userunidir0_.USER_ID as user_id1_1_0_, ..... from USERS userunidir0_ where userunidir0_.USER_ID=?
[Hibernate] select userunidir0_.USER_ID as user_id1_1_0_, ..... from USERS userunidir0_ where userunidir0_.USER_ID=?
[Hibernate] select userunidir0_.USER_ID as user_id1_1_0_, ..... from USERS userunidir0_ where userunidir0_.USER_ID=?

Widać, że dla każdego z rekordów zostało wysłane dodatkowe zapytanie – w sumie 6 zapytań. Zapytania zostały wygenerowane automatycznie przez Hibernate w ramach mapowania danych.

Psst… Interesujący artykuł?

Jeżeli podoba Ci się ten artykuł i chcesz takich więcej – dołącz do newslettera. Nie ominą Cię materiały tego typu.

.

Problem N+1 dla relacji typu LAZY

Geneza podobna jest do sytuacji z relacją jednokierunkową typu EAGER. Różnica polega na tym, że dodatkowe zapytanie zostaje wygenerowane dopiero w momencie próby odczytu danych z powiązanej encji (innych niż klucz główny) o ile nie istnieje w kontekście persystencji. Jest to opisane wyżej.

Poprawa wydajności poprzez usunięcie problemu N+1

Zakładając, że w danej logice potrzebujesz danych z obydwu tabel, to masz następujące sposoby na to, aby uniknąć N+1:

  1. Jeżeli powiązane encje dla relacji @ManyToOne lub @OneToOne znajdą się w cache (kontekst persystencji) to dodatkowe zapytania nie zostaną wykonane. Możesz to zrobić np. poprzez wcześniejsze wyszukanie rekordów z drugiej tabeli – osobne query. Zostanie wykonane osobne zapytanie SQL, a zmapowany wynik zasili cache.
  2. Poprzez dwukierunkowość relacji (dwie strony typu EAGER) i skorzystanie ze złączenia – wyszukujemy nie karty, ale użytkowników, którzy mają karty dla kraju 'EA'.

Poprawa wydajności – operacje masowe

Korzystanie z automatycznej propagacji aktualizacji zmian w encjach jest wygodne. Nie musisz się przejmować wywoływaniem metody save lub update. Po prostu działa – metoda flush wykryje wszystkie Twoje zmiany i prześle do bazy danych – jedna po drugiej. I istotne jest właśnie to jedna po drugiej.

Wyobraź sobie sytuację ludzi robiących zakupy. Jest kolejka, każdy chce coś kupić, chodzi po sklepie, czeka w kolejce do kasy. Wydaje się to naturalne i prawidłowe. Ale załóżmy, że to Ty chcesz kupić jakiś towar.

Potrzebny towar
Potrzebny towar

I potrzebujesz wielu sztuk.

Potrzebny towar w dużej ilości
Potrzebny towar w dużej ilości

Nie pójdziesz do sklepu po jedną sztukę, a raczej kupisz od razu kilka. Zaoszczędzisz czas (droga tam i z powrotem, kolejka, płatność).

Podobnie jest z wymianą danych pomiędzy Hibernate a bazą danych. Zapytanie musi zostać wysłane do bazy i skompilowane a zwrócony wynik przetworzony przez Hibernate. Muszą zostać zwolnione zasoby.

Uproszczony proces wysyłki instrukcji SQL i odebrania wyniku przez Hibernate
Uproszczony proces wysyłki instrukcji SQL i odebrania wyniku przez Hibernate

Ale zamiast wykonywać te operacje po kolei, można je wykonać masowo. Zaoszczędzisz czas podobnie jak w przypadku zakupów wielu sztuk jaj. Możesz skorzystać z kilku mechanizmów, które zapewnią wykonywanie operacji w grupach:

Update i delete z poziomu JPQL/HQL

Zapytania UPDATE i DELETE dotykające wielu elementów można wykorzystać w przypadku, kiedy masz wspólny mianownik dla encji – na przykład wszystkie karty użytkownika. Przykład: usuwanie wszystkich kart danego użytkownika. Kod Java:

var query = session.createQuery("DELETE FROM Card where cardOwner=:ownerId");
query.setParameter("ownerId", ownerId);
query.executeUpdate();

Należy pamiętać o tym, iż zapytania nie aktualizują encji w cache.

Update i delete z poziomu Criteria API

Wykorzystanie Criteria API dla Hibernate ma zastosowanie podobne jak w punkcie wyżej – także nie aktualizuje encji w cache. Przykład analogiczny jak wyżej, kod Java:

public void deleteUserCardsCriteria(String ownerId) {        
    //Tworzymy Builder
    var criteriaBuilder = session.getCriteriaBuilder();
    //CriteriaDelete dla klasy Card
    var criteriaDelete = criteriaBuilder.createCriteriaDelete(Card.class);
    //Fraza FROM
    var delete = criteriaDelete.from(Card.class);
    //Fraza Where
    criteriaDelete.where(criteriaBuilder.equal(delete.get("cardOwner"), ownerId));
    //Wykonanie operacji
    session.createQuery(criteriaDelete).executeUpdate();        
}

Grupowanie operacji w batch

Grupowanie operacji batch działa inaczej niż z wykorzystaniem QL czy Criteria.

  • Korzystasz z API Hibernate w „klasyczny” sposób – zmieniasz wartości pól encji, wykonujesz operacje persist czy delete dla Session/EntityManager.
  • Możesz aktualizować dane encji, usuwać czy dodawać encje w dowolnej kolejności.
  • Operacje batch bazują na danych encji znajdujących się w kontekście persystencji (PersistenceContext czyli cache’u 1-go poziomu).
  • Operacje zostaną pogrupowane wg typu obiektu i typu operacji (INSERT/UPDATE/DELETE).

Aby skorzystać z tej właściwości, należy ustawić property hibernate.jdbc.batch_size. Wartość to liczba operacji, po których nastąpi wysyłka zebranych operacji do bazy danych.

Przykład:

  • Wyszukujemy w zbiorze kart, te, które należą do danego użytkownika.
  • Dla każdej znalezionej karty deaktywujemy ją (atrybut enabled).
  • Ustawiamy wartość hibernate.jdbc.batch_size na 5.

Wygenerowany log – widać zapytanie SELECT, następnie 5 razy UPDATE i wysłanie polecenia batchowego Executing batch size: 5

[2020-12-16 07:51:05,506] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] select card0_.CARD_ID as card_id1_0_, card0_.COUNTRY as country2_0_, card0_.CARD_OWNER as card_own3_0_, card0_.CARD_UUID as card_uui4_0_, card0_.ENABLED as enabled5_0_ from CARDS card0_ where card0_.ENABLED='Y' limit ?
[2020-12-16 07:51:05,535] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] update CARDS set ENABLED=? where CARD_ID=?
[2020-12-16 07:51:05,537] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] update CARDS set ENABLED=? where CARD_ID=?
[2020-12-16 07:51:05,537] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] update CARDS set ENABLED=? where CARD_ID=?
[2020-12-16 07:51:05,537] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] update CARDS set ENABLED=? where CARD_ID=?
[2020-12-16 07:51:05,537] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] update CARDS set ENABLED=? where CARD_ID=?
[2020-12-16 07:51:05,538] [DEBUG] [o.h.e.j.b.i.BatchingBatch DelegatingBasicLogger.java:384] Executing batch size: 5

Pamiętaj! Ustawienie wartości hibernate.jdbc.batch_size wcale nie oznacza, że operacje zostaną wysłane dokładnie po osiągnięciu ustawionego limitu – może się to stać wcześniej np. przed wywołaniem innego zapytania.

Diagnostyka – śledzenie zapytań SQL

Hibernate podczas wykonywania operacji związanych z komunikacją pomiędzy Java a bazą danych loguje sporo informacji. W zależności od włączonego poziomu logowania w obszarze dotyczącym zapytań SQL zobaczysz między innymi:

  • Treść instrukcji SQL.
  • Wartości parametrów.
  • Informacje o przetwarzaniu wsadowym/batchowym.

Mając wiedzę, jak wygląda wysyłane zapytanie SQL, będziesz w stanie ocenić czy jest ono optymalne.

Śledzenie zapytań SQL
Śledzenie zapytań SQL

Oprócz klasycznego logowania Hibernate dostarcza dodatkowego wydruku poleceń SQL, które sterowane jest poprzez properties w Hibernate.

!!! Ale uważaj !!! – włączenie zbyt szerokiego poziomu logowania może spowodować, że wydajność spadnie jeszcze bardziej, a system będzie generował setki MB logów.

Konfiguracja śledzenia SQL poprzez properties Hibernate

W ramach properties znanych Hibernate:

  • hibernate.show_sql – true/false – wyświetli treść zapytania SQL,
  • hibernate.format_sql – true/false – sformatuje treść wyświetlanego zapytania SQL.

Możesz dodatkowo włączyć kolorowanie składni wyświetlanego SQL

  • hibernate.highlight_sql – true/false – pokoloruje treść wyświetlanego zapytania SQL w konsoli.

Tak będzie wyglądało wyświetlone i pokolorowane zapytanie

[Hibernate] 
    select
        card0_.CARD_ID as card_id1_0_,
        card0_.COUNTRY as country2_0_,
        card0_.CARD_OWNER as card_own3_0_,
        card0_.CARD_UUID as card_uui4_0_,
        card0_.ENABLED as enabled5_0_ 
    from
        CARDS card0_ 
    where
        card0_.ENABLED='Y' limit ? offset ?

Wartości powyższych properties ustawić można w plikach konfiguracyjnych Hibernate.

Przykład dla hibernate.properties

hibernate.show_sql=true
hibernate.format_sql=true
hibernate.highlight_sql=true

Przykład dla hibernate.cfg.xml

<?xml version = "1.0" encoding = "utf-8"?>
<!DOCTYPE hibernate-configuration SYSTEM
        "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd">
<hibernate-configuration>
    <session-factory>
        <!-- -->
        <property name="hibernate.show_sql">true</property>
        <property name="hibernate.format_sql">true</property>
        <property name="hibernate.highlight_sql">true</property>
        <!-- -->
    </session-factory>
</hibernate-configuration>

Konfiguracja śledzenia SQL poprzez framework do logowania

Aby włączyć śledzenie poleceń SQL w klasycznym logu Hibernate, powinieneś włączyć odpowiedni poziom logowania dla specyficznych klas. Te klasy to:

  1. org.hibernate.SQL
    • poziom DEBUG
    • wyświetla treść zapytania SQL
    • przykład logu
[2020-12-15 21:52:39,619] [DEBUG] [o.h.SQL SqlStatementLogger.java:144] 
    update
        CARDS 
    set
        ENABLED=? 
    where
        CARD_ID=?
  1. org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder
    • poziom TRACE
    • wyświetla wartości parametrów
    • przykład logu
[2020-12-15 21:52:39,618] [TRACE] [o.h.t.d.s.BasicBinder BasicBinder.java:64] binding parameter [1] as [VARCHAR] - [N]
[2020-12-15 21:52:39,618] [TRACE] [o.h.t.d.s.BasicBinder BasicBinder.java:64] binding parameter [2] as [VARCHAR] - [4]
  1. org.hibernate.engine.jdbc.batch.internal.BatchingBatch
    • poziom DEBUG
    • wyświetla informację o tym, że zostały wywołane polecenia wsadowe
    • przykład logu
[2020-12-15 21:52:39,621] [DEBUG] [o.h.e.j.b.i.BatchingBatch DelegatingBasicLogger.java:384] Executing batch size: 5

Konfiguracja dla logback – logback.xml

<configuration>
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>[%date] [%level] [%logger{10} %file:%line] %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <logger name="org.hibernate.SQL" level="TRACE" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>
    <logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder" level="TRACE" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>
    <logger name="org.hibernate.engine.jdbc.batch.internal.BatchingBatch" level="TRACE" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>
</configuration>

Konfiguracja logowania w Spring – poprzez application.properties

logging.level.org.hibernate.SQL=TRACE
logging.level.org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder=TRACE

Poprawa wydajności – pobieraj tylko to czego potrzebujesz

Logika aplikacji operująca na danych z określonych tabel może być różna, w zależności od funkcjonalności aplikacji.

  1. Czasami nie potrzebujesz dociągać wszystkich powiązanych obiektów, żeby dowiedzieć się, że istnieją powiązane dane. Przykład chcesz wyświetlić listę z danymi użytkowników i informacją o liczbie kart. Nie musisz pobierać listy kart, aby tylko pobrać rozmiar.
    • Możesz wykorzystać pole wyliczalne w klasie – anotacja @Formula. Przykład dla tabeli USERS, encja User.
 @Formula("(SELECT COUNT(1) FROM CARDS C WHERE C.CARD_OWNER_ID=USER_ID)")
    private int cardsCount;

Psst… Interesujący artykuł?

Jeżeli podoba Ci się ten artykuł i chcesz takich więcej – dołącz do newslettera. Nie ominą Cię materiały tego typu.

.

  1. Możesz skorzystać z projekcji. Projekcje to różne zachowanie i wygląd danych dla tej samej tabeli. Hibernate na to pozwala – możesz zdefiniować wiele encji na tej samej tabeli i mieć inny zbiór pól dla wyszukiwania, a inny dla wejścia w szczegóły. Ale zaleca się, aby modyfikacje i dodawanie były jedynie tam, gdzie masz dostęp do szczegółów. Możesz zabezpieczyć się przed przypadkową modyfikacją, na przykład poprzez:
    • Użycie anotacji org.hibernate.annotations.Immutable.
    • Usunięcie/ukrycie (private) metod typu set dla pól encji oraz zezwolenie jedynie na operacje wyszukiwania z poziomu DAO/Repository.
    • Dodaj metodę rzucającą wyjątek, którą oznacz anotacjami @PrePersist, @PreUpdate, @PreRemove. W ten sposób dodatkowo się zabezpieczysz przed zmianami.
  2. Widoki bazodanowe (CREATE VIEW AS SELECT) to nazwana definicja jakiegoś zapytania typu SELECT. Hibernate umożliwia stworzenie encji opartej o widok. Oznaczenie encji dla widoku nie różni się to niczym od encji dla tabeli.
  3. Anotacja @EntityGraph umożliwia własne sterowanie doczytywaniem dla relacji
@Entity
@Table(name = "CARDS")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@NamedEntityGraphs({
        @NamedEntityGraph(name = "softwareskill-no-relations",
                attributeNodes = {
                        @NamedAttributeNode("cardId"),
                        @NamedAttributeNode("cardUuid"),
                        @NamedAttributeNode("cardCountry")
                }
        ),
        @NamedEntityGraph(name = "softwareskill-all-relations",
                attributeNodes = {
                        @NamedAttributeNode("cardId"),
                        @NamedAttributeNode("cardUuid"),
                        @NamedAttributeNode("cardCountry"),
                        @NamedAttributeNode("cardOwner")
                }
        )
})
public class CardByEntityGraph {
    @Id
    @Column(name = "CARD_ID")
    private String cardId;

    @Column(name = "CARD_UUID")
    private String cardUuid;

    @Column(name = "COUNTRY")
    @Enumerated(EnumType.STRING)
    private CardCountry cardCountry;

    @ManyToOne(fetch = FetchType.EAGER)
    @JoinColumn(name = "CARD_OWNER_ID")
    private UserUnidirectional cardOwner;
}

W powyższym przykładzie masz zdefiniowane dwa rodzaje grafów dociągania danych:

  • softwareskill-no-relations – bez dociągania danych o relacjach (nawet jeśli jest EAGER nad polem). Przykład wywołania poniżej
public Optional<CardByEntityGraph> findByIdNoRelations(String cardId) {
    var entityGraph = session.getEntityGraph("softwareskill-no-relations");
    Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
    properties.put("javax.persistence.fetchgraph", entityGraph);
    var value = session.find(CardByEntityGraph.class, cardId, properties);
    return Optional.ofNullable(value);
}
  • softwareskill-all-relations – z dociągnięciem relacji

Wpis który czytasz to zaledwie fragment wiedzy zawartej w Programie szkoleniowym Java Developera od SoftwareSkill. Mamy do przekazania sporo usystematyzowanej wiedzy z zakresu kluczowych kompetencji i umiejętności Java Developera. Program składa się z kilku modułów w cotygodniowych dawkach wiedzy w formie video.

Wydajność Hibernate

Twórz szybko działające aplikacje z wydajną i zoptymalizowaną obsługą bazy danych.

Podsumowanie

Rozwiązanie jest zależne od potrzeb danej sytuacji. Zależy, z czym się mierzysz i co może być problemem. Ile jest tabel, jakiego rodzaju są kolumny (np. bardzo duże), jaka jest ich liczba. Przedstawiłem Ci kilka aspektów dotyczących problemów z wydajnością i pokazałem, w jaki sposób możesz rozwiązać dany problem. Ale najważniejsze jest to, abyś wiedział jak zachowuje się framework Hibernate i potrafił diagnozować i śledzić wymianę danych z bazą.

Gdybyś potrzebował jeszcze więcej:

Jesteś Java Developerem?

Przejdź na wyższy poziom wiedzy 
„Droga do Seniora” 🔥💪

Jesteś Team Leaderem? Masz zespół?

Podnieś efektywność i wiedzę swojego zespołu 👌

Linki

Obrazy:

Dyskusja