hibernate和mybatis的区别 博客

hibernate和mybatis的区别 博客,第1张

以前没怎么用过mybatis,只知道与hibernate一样是个orm数据库框架。随着使用熟练度的增加,发现它与hibernate区别是非常大的,结合至今为止的经验,总结出以下几点:

1 hibernate是全自动,而mybatis是半自动。

hibernate完全可以通过对象关系模型实现对数据库的 *** 作,拥有完整的JavaBean对象与数据库的映射结构来自动生成sql。而mybatis仅有基本的字段映射,对象数据以及对象实际关系仍然需要通过手写sql来实现和管理。

2 hibernate数据库移植性远大于mybatis。

hibernate通过它强大的映射结构和hql语言,大大降低了对象与数据库(oracle、mysql等)的耦合性,而mybatis由于需要手写sql,因此与数据库的耦合性直接取决于程序员写sql的方法,如果sql不具通用性而用了很多某数据库特性的sql语句的话,移植性也会随之降低很多,成本很高。

3 hibernate拥有完整的日志系统,mybatis则欠缺一些。

hibernate日志系统非常健全,涉及广泛,包括:sql记录、关系异常、优化警告、缓存提示、脏数据警告等;而mybatis则除了基本记录功能外,功能薄弱很多。

4 mybatis相比hibernate需要关心很多细节

hibernate配置要比mybatis复杂的多,学习成本也比mybatis高。但也正因为mybatis使用简单,才导致它要比hibernate关心很多技术细节。mybatis由于不用考虑很多细节,开发模式上与传统jdbc区别很小,因此很容易上手并开发项目,但忽略细节会导致项目前期bug较多,因而开发出相对稳定的软件很慢,而开发出软件却很快。hibernate则正好与之相反。但是如果使用hibernate很熟练的话,实际上开发效率丝毫不差于甚至超越mybatis。

5 sql直接优化上,mybatis要比hibernate方便很多

由于mybatis的sql都是写在xml里,因此优化sql比hibernate方便很多。而hibernate的sql很多都是自动生成的,无法直接维护sql;虽有hql,但功能还是不及sql强大,见到报表等变态需求时,hql也歇菜,也就是说hql是有局限的;hibernate虽然也支持原生sql,但开发模式上却与orm不同,需要转换思维,因此使用上不是非常方便。总之写sql的灵活度上hibernate不及mybatis。

总结:

mybatis:小巧、方便、高效、简单、直接、半自动

hibernate:强大、方便、高效、复杂、绕弯子、全自动

mybatis:

1 入门简单,即学即用,提供了数据库查询的自动对象绑定功能,而且延续了很好的SQL使用经验,对于没有那么高的对象模型要求的项目来说,相当完美。

2 可以进行更为细致的SQL优化,可以减少查询字段。

3 缺点就是框架还是比较简陋,功能尚有缺失,虽然简化了数据绑定代码,但是整个底层数据库查询实际还是要自己写的,工作量也比较大,而且不太容易适应快速数据库修改。

4 二级缓存机制不佳。

hibernate:

1 功能强大,数据库无关性好,O/R映射能力强,如果你对Hibernate相当精通,而且对Hibernate进行了适当的封装,那么你的项目整个持久层代码会相当简单,需要写的代码很少,开发速度很快,非常爽。

2 有更好的二级缓存机制,可以使用第三方缓存。

3 缺点就是学习门槛不低,要精通门槛更高,而且怎么设计O/R映射,在性能和对象模型之间如何权衡取得平衡,以及怎样用好Hibernate方面需要你的经验和能力都很强才行。

举个形象的比喻:

mybatis:机械工具,使用方便,拿来就用,但工作还是要自己来作,不过工具是活的,怎么使由我决定。

hibernate:智能机器人,但研发它(学习、熟练度)的成本很高,工作都可以摆脱他了,但仅限于它能做的事。

就我个人的经验来说,数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验,但是它并不是最难的。

对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。

就我的习惯的话,我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。

就拿一般的进销存系统来举例吧。

我有一个对于物料管理的仓库,我需要对我的物料的进销存进行管理。

那么我们就需要分析,没有系统的时候,人与人之间的业务是怎么流转的,他们都是通过哪些表单来进行流转的,上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。

当知道了业务以后,我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。

对于业务的设计完成以后,就是针对角色的了。

例如:业务的传递都是在业务人员之间的,我们已经整理表单的传递,那角色其实就已经在这些传递中存在了。

但是,业务的角色是业务的角色,我们还要包括财务的角色,那对于财务来说,他需要在哪些环节看到这些业务的单据?并且需要怎么处理?财务的处理结果又包括哪些?不同的处理结果对于下一步的 *** 作又有什么影响。

当我们把这一切的逻辑整理完成后,我们对于数据库的功能上就已经满足了。

接下来的就是抽象数据的分类了。

例如:我们需要对不同的表进行一个分类,我个人喜欢把表分成三种,一种是基础数据表,一种是过程表,一种是结果表。

怎么解释呢?

基础数据表:顾名思义,就是对于基础数据的维护,哪些可以成为基础数据呢?就是我们的业务发生的各个过程中,这些数据都是可以参与其中的,这就是基础数据。

例如:货物的信息,客户的信息。

过程表:就是仅仅在一个过程中使用的表,当这个过程结束了,这个表就没用了。

例如:订单表,付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程,关闭以后,这个订单表其实我们就不会再去使用它了。

结果表:这个表的数据有一个特点,只允许添加,不允许删除和修改,这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。

例如:日志表、账单表。

那我们在进行数据库设计的时候,就需要将这些使用情况考虑进去,将不同功能的表进行分离,尽量降低耦合,让相互表的修改不会影响使用。

例如:收款单,我们需要收一笔款的时候,就会生成这个收款单,当款收到后,这个收款单的功能就结束了。

但现实的情况中,可能财务收到了这笔钱,结束了收款单流程后,他发现填错了,本来应该收100,结果收款单写的110。

但是,收款单表示的是过程,当这个过程结束了,我们就不会再需要上一个收款单了,所以,按照我们业务的处理流程,我们应该先生成一笔冲抵的收款单,例如收到-110,然后再生成新的100的收款单。

我们每个月还会有财务统计报表,财务报表因为和现实中的财务账有关,是绝对不允许变动的,因此,这个财务报表就是一个结果表,我们会按月通过批处理程序,将收款单的明细和统计数据放到另一张表中,感觉好像比较冗余,但是这个确实非常必要的。

因为我曾经就遇到过一个情况,我们直接用过程表来进行数据的统计,然后11月30日有一笔收款已经完成了,结果发现收错了,就重新做了个收款单,结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化,导致财务实际的处理出现了问题。

因此,数据的冗余有时候是有必要的,我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。

对于数据库设计的考虑点还有很多,可能一时半会儿也说不完,大家如果有什么好的思路,也可以在下方评论或关注我给我留言。

如果希望设计出比较好的数据库,有一些专门的规则,称为数据库的设计范式。遵循这些规则,你将设计出良好的数据库。下面将逐一对其进行说明:

1第一范式:它的目标是确保每一列的原子性,如果每列(或属性)都是不可再分的最小数据单元,则满足第一范式。

2第二范式:第二范式则是在第一范式的基础上,更近一层,目标是确保表中的每一列都和主键相关。如果一个关系满足第一范式,并且除了主键意外的其他列,都依赖与该主键,则满足第二范式。例如:订单表(订单编号,产品编号,订购日期,价格,。。。);该表主要用来表述订单,所以将订单设为主键,而“订购日期”,“价格”这两列与“订单编号”主键相关。但是“产品编号”并不依赖于“订单编号”,该列应当删除,放入产品表中。这样,该表就之描述一件事情:订单信息了。

3第三范式:第三范式在第二范式的基础上更近一层,目标是确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关,如果一个关系满足第二范式,并且除了主键之外的其他列都不依赖与主键列,则满足第三范式。

例如:订单表(订单编号,订购日期,顾客编号,顾客姓名,);初看该表没有问题,满足第二范式,单细看您会发现,“顾客姓名”和“顾客编号”又相关,最后经过传递依赖,“顾客姓名”和“订单编号”相关。为了满足第三范式,我们在设计数据库的时候应该去掉“顾客姓名”列。

数据库可分为关系型的和非关系型,MySQL和Oracle就是常见的关系型数据库。那么什么是关系型数据库,什么是的非关系型数据库呢?

关系型和非关系型数据库的定义和区别

关系型和非关系型的区别就是数据的存储方式,简单的理解就是关系型数据库所呈现数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织,可以将关系理解为表,关系型就是表格型式的,数据存储在数据表的行和列中。非关系型数据库应该理解为一种数据结构化存储方法的集合,大块数据组合在一起,可以是文档或者键值对图结构等,属于分布式存储。

关系型数据库和非关系型数据的优缺点

关系型数据库容易理解,二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解,可以使用SQL语言进行数据库的 *** 作,便于维护,但同时也有一些缺点就是其读写性能比较差,数据结构固定,对海量数据的处理不尽人意。

非关系型数据库由于无需sql层的解析所以读写性能很高再加上它是基于键值对的,数据没有耦合性,容易扩展。数据的存储格式是key,value形式、文档形式、形式等等,文档形式、形式等等。但是它不提供sql支持,学习和使用成本较高,无事务处理。

目前常见的关系型和非关系型数据库

关系型数据库:

Oracle、DB2、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、MySQL

非关系型数据库:

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase

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