优点和上面的“每个子类一张表”策略相似。因为超类通常是抽象的，所以具体的三张表是必须的[开头处说的3张或更多的表是必须的]，任何子类的数据修改只涉及一张表，运行起来更快。

缺点是SQL（from子句和union all子查询）太复杂。但是大多数数据库对此类SQL的调优都很好。

如果一个类想和Payment超类关联，数据库无法使用引用完整性（referential integrity）来实现它；必须使用触发器来实现它。这对数据库性能有些影响。

4.2.4使用隐式多态实现每个具体类一张表

只需要三张表。对于Payment的多态查询生成三条独立的SQL语句，每个对应一个子类。Hibernate引擎通过Java反射找出Payment的所有三个子类。

具体子类的查询只生成该子类的SQL。这些SQL语句都很简单，这里就不再阐述了。

它的优点和上节类似：紧凑数据表、跨三个具体子类的数据分区以及对子类任意数据的修改都只涉及一张表。

缺点是用三条独立的SQL语句代替了一条联合SQL，这会带来更多网络IO。Java反射也需要时间。假设如果你有一大堆领域对象，你从最上层的Object类进行隐式选择查询，那该需要多长时间啊！

根据你的映射策略制定合理的选择查询并非易事；这需要你仔细调优业务需求，基于特定的数据场景制定合理的设计决策。

以下是一些建议：

设计细粒度的类层次和粗粒度的数据表。细粒度的数据表意味着更多数据表连接，相应的查询也会更复杂。

如非必要，不要使用多态查询。正如上文所示，对具体类的查询只选择需要的数据，没有不必要的表连接和联合。

“每个类层次一张表”对有高并发、简单查询并且没有共享列的OLTP系统来说是个不错的选择。如果你想用数据库的引用完整性来做关联，那它也是个合适的选择。

“每个具体类一张表”对有高并发、复杂查询并且没有共享列的OLTP系统来说是个不错的选择。当然你不得不牺牲超类与其他类之间的关联。

采用混合策略，例如“每个类层次一张表”中嵌入“每个子类一张表”，这样可以利用不同策略的优势。随着你项目的进化，如果你要反复重新映射，那你可能也会采用该策略。

“使用隐式多态实现每个具体类一张表”这种做法并不推荐，因为其配置过于繁缛、使用“any”元素的复杂关联语法和隐式查询的潜在危险性。

范例4

下面是一个交易描述应用程序的部分领域类图：

开始时，项目只有GasDeal和少数用户，它使用“每个类层次一张表”。

OilDeal和ElectricityDeal是后期产生更多业务需求后加入的。没有改变映射策略。但是ElectricityDeal有太多自己的属性，因此有很多电相关的可空字段加入了Deal表。因为用户量也在增长，数据修改变得越来越慢。

重新设计时我们使用了两张单独的表，分别针对气/油和电相关的属性。新的映射混合了“每个类层次一张表”和“每个子类一张表”。我们还重新设计了查询，以便允许针对具体交易子类进行选择，消除不必要的列和表连接。

加速你的Hibernate引擎（上）(5)

4.3 领域对象调优

基于4.1节中对业务规则和设计的调优，你得到了一个用POJO来表示的领域对象的类图。我们建议：

4.3.1 POJO调优

从读写数据中将类似引用这样的只读数据和以读为主的数据分离出来。

只读数据的二级缓存是最有效的，其次是以读为主的数据的非严格读写。将只读POJO标识为不可更改的（immutable）也是一个调优点。如果一个服务层方法只处理只读数据，可以将它的事务标为只读，这是优化Hibernate和底层JDBC驱动的一个方法。

细粒度的POJO和粗粒度的数据表。

基于数据的修改并发量和频率等内容来分解大的PO

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