JAVA面試中問及HIBERNATE與 MYBATIS的對比，在這里做一下總結(轉)

hibernate以及mybatis都有過學習，在java面試中也被提及問道過，在項目實踐中也應用過，現在對hibernate和mybatis做一下對比，便于大家更好的理解和學習，使自己在做項目中更加得心應手。

第一方面：開發速度的對比

就開發速度而言，Hibernate的真正掌握要比Mybatis來得難些。Mybatis框架相對簡單很容易上手，但也相對簡陋些。個人覺得要用好Mybatis還是首先要先理解好Hibernate。

比起兩者的開發速度，不僅僅要考慮到兩者的特性及性能，更要根據項目需求去考慮究竟哪一個更適合項目開發，比如：一個項目中用到的復雜查詢基本沒有，就是簡單的增刪改查，這樣選擇hibernate效率就很快了，因為基本的sql語句已經被封裝好了，根本不需要你去寫sql語句，這就節省了大量的時間，但是對于一個大型項目，復雜語句較多，這樣再去選擇hibernate就不是一個太好的選擇，選擇mybatis就會加快許多，而且語句的管理也比較方便。

第二方面：開發工作量的對比

Hibernate和MyBatis都有相應的代碼生成工具。可以生成簡單基本的DAO層方法。針對高級查詢，Mybatis需要手動編寫SQL語句，以及ResultMap。而Hibernate有良好的映射機制，開發者無需關心SQL的生成與結果映射，可以更專注于業務流程。

第三方面：sql優化方面

Hibernate的查詢會將表中的所有字段查詢出來，這一點會有性能消耗。Hibernate也可以自己寫SQL來指定需要查詢的字段，但這樣就破壞了Hibernate開發的簡潔性。而Mybatis的SQL是手動編寫的，所以可以按需求指定查詢的字段。

Hibernate HQL語句的調優需要將SQL打印出來，而Hibernate的SQL被很多人嫌棄因為太丑了。MyBatis的SQL是自己手動寫的所以調整方便。但Hibernate具有自己的日志統計。Mybatis本身不帶日志統計，使用Log4j進行日志記錄。

第四方面：對象管理的對比

Hibernate 是完整的對象/關系映射解決方案，它提供了對象狀態管理（state management）的功能，使開發者不再需要理會底層數據庫系統的細節。也就是說，相對于常見的 JDBC/SQL 持久層方案中需要管理 SQL 語句，Hibernate采用了更自然的面向對象的視角來持久化 Java 應用中的數據。

換句話說，使用 Hibernate 的開發者應該總是關注對象的狀態（state），不必考慮 SQL 語句的執行。這部分細節已經由 Hibernate 掌管妥當，只有開發者在進行系統性能調優的時候才需要進行了解。而MyBatis在這一塊沒有文檔說明，用戶需要對對象自己進行詳細的管理。
第五方面：緩存機制

Hibernate緩存

Hibernate一級緩存是Session緩存，利用好一級緩存就需要對Session的生命周期進行管理好。建議在一個Action操作中使用一個Session。一級緩存需要對Session進行嚴格管理。

Hibernate二級緩存是SessionFactory級的緩存。 SessionFactory的緩存分為內置緩存和外置緩存。內置緩存中存放的是SessionFactory對象的一些集合屬性包含的數據(映射元素據及預定SQL語句等),對于應用程序來說,它是只讀的。外置緩存中存放的是數據庫數據的副本,其作用和一級緩存類似.二級緩存除了以內存作為存儲介質外,還可以選用硬盤等外部存儲設備。二級緩存稱為進程級緩存或SessionFactory級緩存，它可以被所有session共享，它的生命周期伴隨著SessionFactory的生命周期存在和消亡。

MyBatis緩存

MyBatis 包含一個非常強大的查詢緩存特性,它可以非常方便地配置和定制。MyBatis 3 中的緩存實現的很多改進都已經實現了,使得它更加強大而且易于配置。

默認情況下是沒有開啟緩存的,除了局部的 session 緩存,可以增強變現而且處理循環 依賴也是必須的。要開啟二級緩存,你需要在你的 SQL 映射文件中添加一行: <cache/>

字面上看就是這樣。這個簡單語句的效果如下:

1. 映射語句文件中的所有 select 語句將會被緩存。
2. 映射語句文件中的所有 insert,update 和 delete 語句會刷新緩存。
3. 緩存會使用 Least Recently Used(LRU,最近最少使用的)算法來收回。
4. 根據時間表(比如 no Flush Interval,沒有刷新間隔), 緩存不會以任何時間順序 來刷新。
5. 緩存會存儲列表集合或對象(無論查詢方法返回什么)的 1024 個引用。
6. 緩存會被視為是 read/write(可讀/可寫)的緩存,意味著對象檢索不是共享的,而 且可以安全地被調用者修改,而不干擾其他調用者或線程所做的潛在修改。

所有的這些屬性都可以通過緩存元素的屬性來修改。

比如: <cache eviction=”FIFO” flushInterval=”60000″ size=”512″ readOnly=”true”/>

這個更高級的配置創建了一個 FIFO 緩存,并每隔 60 秒刷新,存數結果對象或列表的 512 個引用,而且返回的對象被認為是只讀的,因此在不同線程中的調用者之間修改它們會 導致沖突。可用的收回策略有, 默認的是 LRU:

1. LRU – 最近最少使用的:移除最長時間不被使用的對象。
2. FIFO – 先進先出:按對象進入緩存的順序來移除它們。
3. SOFT – 軟引用:移除基于垃圾回收器狀態和軟引用規則的對象。
4. WEAK – 弱引用:更積極地移除基于垃圾收集器狀態和弱引用規則的對象。

flushInterval(刷新間隔)可以被設置為任意的正整數,而且它們代表一個合理的毫秒 形式的時間段。默認情況是不設置,也就是沒有刷新間隔,緩存僅僅調用語句時刷新。

size(引用數目)可以被設置為任意正整數,要記住你緩存的對象數目和你運行環境的 可用內存資源數目。默認值是1024。

readOnly(只讀)屬性可以被設置為 true 或 false。只讀的緩存會給所有調用者返回緩 存對象的相同實例。因此這些對象不能被修改。這提供了很重要的性能優勢。可讀寫的緩存 會返回緩存對象的拷貝(通過序列化) 。這會慢一些,但是安全,因此默認是 false。

相同點：Hibernate和Mybatis的二級緩存除了采用系統默認的緩存機制外，都可以通過實現你自己的緩存或為其他第三方緩存方案，創建適配器來完全覆蓋緩存行為。

不同點：Hibernate的二級緩存配置在SessionFactory生成的配置文件中進行詳細配置，然后再在具體的表-對象映射中配置是那種緩存。

MyBatis的二級緩存配置都是在每個具體的表-對象映射中進行詳細配置，這樣針對不同的表可以自定義不同的緩存機制。并且Mybatis可以在命名空間中共享相同的緩存配置和實例，通過Cache-ref來實現。

兩者比較：因為Hibernate對查詢對象有著良好的管理機制，用戶無需關心SQL。所以在使用二級緩存時如果出現臟數據，系統會報出錯誤并提示。

而MyBatis在這一方面，使用二級緩存時需要特別小心。如果不能完全確定數據更新操作的波及范圍，避免Cache的盲目使用。否則，臟數據的出現會給系統的正常運行帶來很大的隱患。

第六方面：總結

對于總結，大家可以到各大java論壇去看一看

相同點：Hibernate與MyBatis都可以是通過SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然后由SessionFactory 生成Session，最后由Session來開啟執行事務和SQL語句。其中SessionFactoryBuider，SessionFactory，Session的生命周期都是差不多的。

• Hibernate和MyBatis都支持JDBC和JTA事務處理。

Mybatis優勢

• MyBatis可以進行更為細致的SQL優化，可以減少查詢字段。
• MyBatis容易掌握，而Hibernate門檻較高。

Hibernate優勢

• Hibernate的DAO層開發比MyBatis簡單，Mybatis需要維護SQL和結果映射。
• Hibernate對對象的維護和緩存要比MyBatis好，對增刪改查的對象的維護要方便。
• Hibernate數據庫移植性很好，MyBatis的數據庫移植性不好，不同的數據庫需要寫不同SQL。
• Hibernate有更好的二級緩存機制，可以使用第三方緩存。MyBatis本身提供的緩存機制不佳。

他人總結

• • Hibernate功能強大，數據庫無關性好，O/R映射能力強，如果你對Hibernate相當精通，而且對Hibernate進行了適當的封裝，那么你的項目整個持久層代碼會相當簡單，需要寫的代碼很少，開發速度很快，非常爽。
  • Hibernate的缺點就是學習門檻不低，要精通門檻更高，而且怎么設計O/R映射，在性能和對象模型之間如何權衡取得平衡，以及怎樣用好Hibernate方面需要你的經驗和能力都很強才行。
  • iBATIS入門簡單，即學即用，提供了數據庫查詢的自動對象綁定功能，而且延續了很好的SQL使用經驗，對于沒有那么高的對象模型要求的項目來說，相當完美。
  • iBATIS的缺點就是框架還是比較簡陋，功能尚有缺失，雖然簡化了數據綁定代碼，但是整個底層數據庫查詢實際還是要自己寫的，工作量也比較大，而且不太容易適應快速數據庫修改。

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