JDBC性能优化方案

至于JDBC为何要设计这么小的数。有人说是为了避免jvm out of memory 问题。 详细性能能提高多少，请參考：http://blog.lishman.com/2008/03/jdbc-fetch-size.html  当然，FetchSize并非越大越好。至于原因请參考：http://stackoverflow.com/questions/9220171/setting-oracle-size-of-row-fetches-higher-makes-my-app-slower    5.设置ResultSet的批量值       ResultSet.getFetchSize(); 获取默认批量值       ResultSet.setFetchSize(50); 设置批量值            处理大数据时可显著提高处理速度   6.设置ResultSet合适的处理方向        ResultSet.getFetchDirection(); 获取默认值

    ResultSet.setFetchDirection(FETCH_REVERSE);设置合适的值

•  rs.getObject(int column_index)：这样的方式直接依据索引从rs对象中取出 。最快 
•  rs.getObject(String column_label) ： 这样的方式须要先通过label获取到索引。然后再依据索引取数据，比直接利用索引多走了一步

 8.合理的使用ResultSet的getXXX()方法

    ResultSet提供了非常多各式各样的getxxx() 方法。比方你知道第一个值是String类型的话。那么就写成getString(1),假设你不指示明白的话，它会则须要把这个值再转换成合适的Java类型，转换的代价是比較大的，假设检索出来的数据有一百万条的话，那么这个字段值就会被转换一百万次。

 9.优化查询SQL

    比方避免使用select * from table where condition...,由于这么做会把全部的数据项目查询出来。比方我们仅仅须要Salary的话。我们就写成select salary from employee where name=RR,避免不必要数据的检索。

 10.Cache仅仅读（read-only）和主读（read-mostly）表的数据

    仅仅读表的数据不会发生变化。主读表发生变化较少，假设每次请求都读一遍表的话显然是没有必要，因此能够把这些数据缓存起来。当然。对于主读表要设定一定的更新时间。

 11.迭代分批次获取数据替代一次大批量获取数据

     某些情况下，应用程序可能会通过JDBC一次请求大量数据，而应用程序可能会一次把全部数据返回给client，这样会用掉非常多时间，能够採取例如以下方式解决：

• 在Server端缓存数据，分批次发给Client端。比方Server端查询出1000条数据，能够分10批次每次传送100条给Client端
• 不在Server端缓存数据。而通过存储过程迭代的返回小批量数据

JDBC性能优化方案

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