在我看来，《Hibernate陷阱：为什么关系应该懒惰》中的文章与真正的N+1问题完全相反。

如果您需要正确的解释，请参阅Hibernate-第19章：提高性能-获取策略

选择提取（默认值）为极易受到N+1选择的影响问题，因此我们可能希望启用联接获取

Hibernate和Spring数据JPA中的N+1问题

N+1问题是对象关系映射中的一个性能问题，它为应用层的单个选择查询在数据库中触发多个选择查询（准确地说是N+1，其中N=表中的记录数）。Hibernate&Spring Data JPA提供了多种方法来捕获和解决这个性能问题。

什么是N+1问题？

为了理解N+1问题，让我们考虑一个场景。假设我们有一个映射到数据库中DB_User表的User对象集合，每个用户都有一个使用联接表DB_User_Role映射到DB_Role表的集合或角色。在ORM级别，用户与角色具有多对多关系。

Entity Model
@Entity
@Table(name = "DB_USER")
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO)
    private Long id;
    private String name;

    @ManyToMany(fetch = FetchType.LAZY)                   
    private Set<Role> roles;
    //Getter and Setters 
 }

@Entity
@Table(name = "DB_ROLE")
public class Role {

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

    private String name;
    //Getter and Setters
 }

一个用户可以有许多角色。角色加载缓慢。现在假设我们想从这个表中获取所有用户，并为每个用户打印角色。非常幼稚的对象关系实现可能是-具有findAllBy方法的UserRepository

public interface UserRepository extends CrudRepository<User, Long> {

    List<User> findAllBy();
}

ORM执行的等效SQL查询为：

首先获取所有用户（1）

Select * from DB_USER;

然后获取每个用户执行N次的角色（其中N是用户数）

Select * from DB_USER_ROLE where userid = <userid>;

因此，我们需要为User选择一个选项，为每个用户提取角色选择N个选项，其中N是用户总数。这是ORM中的一个经典N+1问题。

如何识别？

Hibernate提供了跟踪选项，可以在控制台/日志中启用SQL日志记录。使用日志，您可以很容易地看到hibernate是否为给定的调用发出N+1个查询。

如果您在给定的select查询中看到多个SQL条目，那么很可能是由于N+1问题。

N+1分辨率

在SQL级别，ORM要避免N+1，需要实现的是启动一个连接两个表的查询，并在单个查询中获得组合结果。

获取联接SQL，用于检索单一查询中的所有内容（用户和角色）

OR普通SQL

select user0_.id, role2_.id, user0_.name, role2_.name, roles1_.user_id, roles1_.roles_id from db_user user0_ left outer join db_user_roles roles1_ on user0_.id=roles1_.user_id left outer join db_role role2_ on roles1_.roles_id=role2_.id

Hibernate和Spring Data JPA提供了解决N+1 ORM问题的机制。

1.弹簧数据JPA方法：

如果我们使用的是SpringDataJPA，那么我们有两个选项来实现这一点-使用EntityGraph或使用带有fetch连接的select查询。

public interface UserRepository extends CrudRepository<User, Long> {

    List<User> findAllBy();             

    @Query("SELECT p FROM User p LEFT JOIN FETCH p.roles")  
    List<User> findWithoutNPlusOne();

    @EntityGraph(attributePaths = {"roles"})                
    List<User> findAll();
}

N+1个查询在数据库级别使用左连接获取发出，我们使用attributePaths解决N+1问题，Spring Data JPA避免N+1问题

2.休眠方法：

如果它是纯Hibernate，那么以下解决方案将起作用。

使用HQL：

from User u *join fetch* u.roles roles roles

使用标准API：

Criteria criteria = session.createCriteria(User.class);
criteria.setFetchMode("roles", FetchMode.EAGER);

所有这些方法的工作原理都类似，它们使用左连接获取发出类似的数据库查询

N+1的推广

N+1问题是一个ORM特有的问题名称，它将可以在服务器上合理执行的循环移动到客户端。通用问题不是ORM特有的，您可以通过任何远程API解决。在本文中，我展示了如果您调用一个API N次而不是仅调用1次，JDBC往返是如何代价高昂的。示例中的区别在于您是否调用Oracle PL/SQL过程：

dbms_output.get_lines（调用一次，接收N个项目）dbms_output.get_line（调用N次，每次接收1项）

它们在逻辑上是等价的，但由于服务器和客户端之间的延迟，您需要在循环中添加N个延迟等待，而不是只等待一次。

ORM案例

事实上，ORM-y N+1问题甚至不是ORM特有的，您也可以通过手动运行自己的查询来实现，例如，当您在PL/SQL中执行以下操作时：

-- This loop is executed once
for parent in (select * from parent) loop

  -- This loop is executed N times
  for child in (select * from child where parent_id = parent.id) loop
    ...
  end loop;
end loop;

使用联接（在本例中）实现这一点会更好：

for rec in (
  select *
  from parent p
  join child c on c.parent_id = p.id
)
loop
  ...
end loop;

现在，循环只执行一次，并且循环的逻辑已经从客户端（PL/SQL）移动到服务器（SQL），这甚至可以以不同的方式对其进行优化，例如，通过运行哈希连接（O（N））而不是嵌套循环连接（带索引的O（N log N））

自动检测N+1个问题

如果您使用的是JDBC，可以在后台使用jOOQ作为JDBC代理来自动检测N+1问题。jOOQ的解析器规范化您的SQL查询，并缓存有关连续执行父查询和子查询的数据。如果您的查询不完全相同，但在语义上是等价的，这甚至可以起作用。

因为这个问题，我们离开了Django的ORM。基本上，如果你尝试

for p in person:
    print p.car.colour

ORM将很高兴地返回所有人（通常作为Person对象的实例），但随后需要为每个Person查询car表。

一种简单且非常有效的方法是我称之为“扇形折叠”的方法，它避免了来自关系数据库的查询结果应该映射回组成查询的原始表的荒谬想法。

步骤1：宽选择

  select * from people_car_colour; # this is a view or sql function

这将返回类似

  p.id | p.name | p.telno | car.id | car.type | car.colour
  -----+--------+---------+--------+----------+-----------
  2    | jones  | 2145    | 77     | ford     | red
  2    | jones  | 2145    | 1012   | toyota   | blue
  16   | ashby  | 124     | 99     | bmw      | yellow

第2步：客观化

将结果吸入通用对象创建器中，并在第三项之后添加一个要拆分的参数。这意味着“jones”对象不会被制作多次。

步骤3：渲染

for p in people:
    print p.car.colour # no more car queries

有关python的扇形折叠的实现，请参阅此网页。

正如其他人更优雅地指出的那样，问题是您要么拥有OneToMany列的笛卡尔积，要么正在进行N+1选择。无论是可能的巨大结果集，还是与数据库的聊天。

我很惊讶没有提到这一点，但我是如何解决这个问题的。。。我制作了一个半临时ID表。当您有IN（）条款限制时，我也会这样做。

这并不适用于所有情况（可能甚至不适用于大多数情况），但如果您有很多子对象，使得笛卡儿乘积无法控制（即大量的OneToMany列，结果的数量将是列的乘积），并且它更像是一个批处理作业，那么它就特别适用。

首先，将父对象ID作为批处理插入到ID表中。batch_id是我们在应用程序中生成并保存的东西。

INSERT INTO temp_ids 
    (product_id, batch_id)
    (SELECT p.product_id, ? 
    FROM product p ORDER BY p.product_id
    LIMIT ? OFFSET ?);

现在，对于每个OneToMany列，您只需在id表INNER上执行SELECT，然后使用WHERE batch_id=（反之亦然）将子表JOIN。您只需要确保按id列排序，因为这将使合并结果列更容易（否则，您将需要一个HashMap/Table用于整个结果集，这可能不会那么糟糕）。

然后，只需定期清理ids表。

如果用户选择例如100个左右不同的项目进行某种批量处理，这也特别有效。将100个不同的ID放入临时表中。

现在，您正在执行的查询数量是OneToMany列的数量。

我不能直接评论其他答案，因为我没有足够的声誉。但值得注意的是，这个问题本质上只会出现，因为从历史上看，很多dbm在处理连接时都非常糟糕（MySQL是一个特别值得注意的例子）。因此，n+1通常比join快得多。然后有一些方法可以改进n+1，但仍然不需要连接，这就是最初的问题所在。

然而，在连接方面，MySQL现在比过去好了很多。当我第一次学习MySQL时，我经常使用联接。然后我发现它们有多慢，并在代码中改用n+1。但是，最近，我又回到了连接，因为MySQL现在在处理它们方面比我刚开始使用它时要好得多。

现在，从性能角度来看，在一组索引正确的表上进行简单联接很少有问题。如果它确实影响了性能，那么使用索引提示通常可以解决这些问题。

MySQL的一个开发团队在这里讨论了这一点：

http://jorgenloland.blogspot.co.uk/2013/02/dbt-3-q3-6-x-performance-in-mysql-5610.html

所以总结是：如果您过去一直在避免连接，因为MySQL的性能糟糕，那么请在最新版本上重试。你可能会感到惊喜。