一个Web报表项目的性能分析和优化实践(一)：小试牛刀,统一显示SQL语句执行时间

最近，在开发和优化一个报表型的Web项目，底层是Hibernate和MySQL。

当报表数据量大的时候，一个图表要花4秒以上的时间。

以下是我的分析和体会。

1.我首先需要知道哪些函数执行了多少时间，哪些sql花了多少时间。
a.最笨最简单的方法是，每一个函数的调用开始和结尾都保存开始时间startTime和结束时间endTime， 进行计算。
b.写一个“拦截器”，拦截每一个方法的执行，计算时间。
这个又太难了，没啥思路。
c.想到Hibernate查询，真正执行sql语句的方法是query.list()方法。
因此，只需要计算query.list()这个方法的执行，大概就能得出每个函数的执行时间了。
很巧的是，我写了一个功能强大的BaseDao，大部分查询最终归结到了一个方法。

  protected List executeQueryList(String hql, Map<String, Object> params,   Integer firstResult, Integer maxResults) {
        Query query = createQuery(hql, params);
        if (firstResult > 0) {
            query.setFirstResult(firstResult);
        }

        if (maxResults > 0) {
            query.setMaxResults(maxResults);
        }
        Date startTime = new Date();
        List list = query.list();
        String costTime = CostTimeUtils.getCostTime(startTime);
        println(query, costTime);
        return list;
    }

这样，我只需要在一个地方，计算耗费的时间，就大致知道了每个方法和sql语句的实际执行时间了。

2.看了下Hibernate打印出来的SQL语句和程序源码，发现执行的数据查询太多，平均每个0.02到0.05，少数需要0.34，0.35。

一个0.02s，查询几十次到上百次，花费的时间就多了。

3.少数查询要0.34，0.35， 应该是网络引起的？？

后来，经过自己的分析，与同事好友的交流，可能的原因是查询的字段太多导致的，Hibernate通过反射向Java实体对象填充值，也需要花费一些时间。

然后，我又想到，TReport这个表字段确实不少，更关键的是我们把一些图表的信息存放在这个表里的longblob类型的字段。

4.字段的数据类型有影响么？

有些小数据量的字段，用的是longtext。

逐个将其统一为varchar。

5.统一Hibernate用法，方便查看HQL/SQL语句的执行时间。

以前我对项目进行重构过，现在大部分的查询都要经过BaseDao中的一个查询方法，

Date startTime = new Date();
 List list = query.list();
 String costTime = CostTimeUtils.getCostTime(startTime);
 println(query, costTime);

但是，还有很多查询没有经过这里，导致有的SQL执行时间，不方便查看。

6.最初，想查看每个方法执行时间的时候，我首先想到的是找一个这样的工具。

不过，最后还是没能找到。

JProfile之类的工具，还没怎么用过，抽空再学习和应用下。

7.针对查询用到的SQL语句，建立合适的索引。

这个还没有头绪，正在摸索中。

8.查询方法执行效率不高？

public Treport getReportById(Integer reportId) {
        String hql = "from Treport where reportId = :reportId";
        Treport report = super.executeQueryUnique(hql, "reportId", reportId);
        return report;
    }

有的地方，根据HQL语句查询没有必要。

Treport表的主键就是reportId,可以使用Hibernate的get(id)来查。

多写了代码，维护麻烦，效率还不高。

我的感觉是：自己构造HQL语句查询，没有Hibernate的get方法效率高，没有具体去测试。

不足之处

上文都是一些比较浅显的分析，更为详细的优化过程，最近几周正在实践之中。

后续几篇，将详细描述分析和优化过程。

原文参见：http://FansUnion.cn/articles/2843