SELECT 
table1.*
, table2.*
INNER JOIN table2 ON table2.SomeFkId = table1.SomeId

这将获得一个结果集，其中表2中的子行通过返回表2中每个子行的表1结果而导致重复。O/R映射器应根据唯一的键字段区分表1实例，然后使用所有表2列填充子实例。

SELECT table1.*

SELECT table2.* WHERE SomeFkId = #

N+1是第一个查询填充主对象，第二个查询填充返回的每个唯一主对象的所有子对象的位置。

考虑：

class House
{
    int Id { get; set; }
    string Address { get; set; }
    Person[] Inhabitants { get; set; }
}

class Person
{
    string Name { get; set; }
    int HouseId { get; set; }
}

以及具有类似结构的表格。对地址“22 Valley St”的单个查询可能返回：

Id Address      Name HouseId
1  22 Valley St Dave 1
1  22 Valley St John 1
1  22 Valley St Mike 1

O/RM应该用ID=1，Address=“22 Valley St”填充Home的实例，然后用Dave、John和Mike的People实例填充Inhabitants数组，只需一个查询。

对上述相同地址的N+1查询将导致：

Id Address
1  22 Valley St

使用单独的查询，如

SELECT * FROM Person WHERE HouseId = 1

并产生单独的数据集，如

Name    HouseId
Dave    1
John    1
Mike    1

并且最终结果与上述单个查询相同。

单一选择的优点是您可以提前获得所有数据，这可能是您最终想要的。N+1的优点是减少了查询复杂性，并且可以使用延迟加载，其中子结果集仅在第一次请求时加载。

SELECT 
table1.*
, table2.*
INNER JOIN table2 ON table2.SomeFkId = table1.SomeId

这将获得一个结果集，其中表2中的子行通过返回表2中每个子行的表1结果而导致重复。O/R映射器应根据唯一的键字段区分表1实例，然后使用所有表2列填充子实例。

SELECT table1.*

SELECT table2.* WHERE SomeFkId = #

N+1是第一个查询填充主对象，第二个查询填充返回的每个唯一主对象的所有子对象的位置。

考虑：

class House
{
    int Id { get; set; }
    string Address { get; set; }
    Person[] Inhabitants { get; set; }
}

class Person
{
    string Name { get; set; }
    int HouseId { get; set; }
}

以及具有类似结构的表格。对地址“22 Valley St”的单个查询可能返回：

Id Address      Name HouseId
1  22 Valley St Dave 1
1  22 Valley St John 1
1  22 Valley St Mike 1

O/RM应该用ID=1，Address=“22 Valley St”填充Home的实例，然后用Dave、John和Mike的People实例填充Inhabitants数组，只需一个查询。

对上述相同地址的N+1查询将导致：

Id Address
1  22 Valley St

使用单独的查询，如

SELECT * FROM Person WHERE HouseId = 1

并产生单独的数据集，如

Name    HouseId
Dave    1
John    1
Mike    1

并且最终结果与上述单个查询相同。

单一选择的优点是您可以提前获得所有数据，这可能是您最终想要的。N+1的优点是减少了查询复杂性，并且可以使用延迟加载，其中子结果集仅在第一次请求时加载。

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。

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

假设您有一组Car对象（数据库行），每个Car都有一组Wheel对象（也有行）。换句话说，汽车→ 轮子是一对多的关系。

现在，假设您需要遍历所有汽车，并为每辆汽车打印出车轮列表。天真的O/R实现将执行以下操作：

SELECT * FROM Cars;

然后，对于每辆车：

SELECT * FROM Wheel WHERE CarId = ?

换言之，您可以为汽车选择一个选项，然后再选择N个选项，其中N是汽车的总数。

或者，可以获取所有轮子并在内存中执行查找：

SELECT * FROM Wheel;

这将到数据库的往返次数从N+1减少到2。大多数ORM工具提供了几种防止N+1选择的方法。

参考资料：Java Persistence with Hibernate，第13章。

在Phabricator文档中可以找到问题的简短解释：

N+1查询问题是一个常见的性能反模式。它看起来像这样：$cats=load_cats（）；foreach（$cat作为$cat）{$cats_hats=>load_hats_for_cat（$cat）；// ...}假设load_cats（）的实现归结为：从猫的位置选择*。。。..和load_hats_for_cat（$cat）的实现如下：SELECT*FROM hat WHERE catID=。。。..当代码执行时，您将发出“N+1”个查询，其中N是猫的数量：从猫的位置选择*。。。SELECT*FROM hat WHERE catID=1SELECT*FROM hat WHERE catID=2SELECT*FROM hat WHERE catID=3从帽子中选择*，其中catID=4...

解决方案：

发出一个返回100个结果的查询比发出发出100个查询，每个查询返回1个结果。

在迭代之前加载所有数据。