以下是HRD中范例的类图：

4.2.1 每个类层次一张表

只需要一张表，一条多态查询生成的SQL大概是这样的：

select　id,　payment_type,　amount,　currency,　rtn,　credit_card_type　from　payment

针对具体子类（例如CashPayment）的查询生成的SQL是这样的：

select　id,　amount,　currency　from　payment　where　payment_type=’CASH’

这样做的优点包括只有一张表、查询简单以及容易与其他表进行关联。第二个查询中不需要包含其他子类中的属性。所有这些特性让该策略的性能调优要比其他策略容易得多。这种方法通常比较适合数据仓库系统，因为所有数据都在一张表里，不需要做表连接。

主要的缺点整个类层次中的所有属性都挤在一张大表里，如果有很多子类特有的属性，数据库中就会有太多字段的取值为null，这为当前基于行的数据库（使用基于列的DBMS的数据仓库处理这个会更好些）的SQL调优增加了难度。除非进行分区，否则唯一的数据表会成为热点，OLTP系统通常在这方面都不太好。

4.2.2每个子类一张表

需要4张表，多态查询生成的SQL如下：

select　id,　payment_type,　amount,　currency,　rtn,　credit_card　type, 　　　　　　　　 case　when　c.payment_id　is　not　null　then　1 　　　　　　　　　 when　ck.payment_id　is　not　null　then　2 　　　　　　　　　 when　cc.payment_id　is　not　null　then　3 　　　　　　　　　 when　p.id　is　not　null　then　0　end　as　clazz from　payment　p　left　join　cash_payment　c　on　p.id=c.payment_id　left　join 　　　 cheque_payment　ck　on　p.id=ck.payment_id　left　join 　　　 credit_payment　cc　on　p.id=cc.payment_id;

针对具体子类（例如CashPayment）的查询生成的SQL是这样的：

select　id,　payment_type,　amount,　currency from　payment　p　left　join　cash_payment　c　on　p.id=c.payment_id;

优点包括数据表比较紧凑（没有不需要的可空字段），数据跨三个子类的表进行分区，容易使用超类的表与其他表进行关联。紧凑的数据表可以针对基于行的数据库做存储块优化，让SQL执行得更好。数据分区增加了数据修改的并发性（除了超类，没有热点），OLTP系统通常会更好些。

同样的，第二个查询不需要包含其他子类的属性。

缺点是在所有策略中它使用的表和表连接最多，SQL语句稍显复杂（看看Hibernate动态鉴别器的长CASE子句）。相比单张表，数据库要花更多时间调优数据表连接，数据仓库在使用该策略时通常不太理想。

因为不能跨超类和子类的字段来建立复合索引，如果需要按这些列进行查询，性能会受影响。任何子类数据的修改都涉及两张表：超类的表和子类的表。

加速你的Hibernate引擎（上）(4)

4.2.3每个具体类一张表

涉及三张或更多的表，多态查询生成的SQL是这样的：

select　p.id,　p.amount,　p.currency,　p.rtn,　p.　credit_card_type,　p.clazz from　(select　id,　amount,　currency,　null　as　rtn,null　as　credit_card　type, 　　　　　　　 1　as　clazz　from　cash_payment　union　all 　　　 select　id,　amount,　null　as　currency,　rtn,null　as　credit_card　type, 　　　　　　　 2　as　clazz　from　cheque_payment　union　all 　　　 select　id,　amount,　null　as　currency,　null　as　rtn,credit_card　type, 　　　　　　　 3　as　clazz　from　credit_payment)　p;

针对具体子类（例如CashPayment）的查询生成的SQL是这样的：

select　

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