2008年5月5日
1、test.html 測試頁
<html>
<head>
<title>測試頁面</title>
<style>
.list {
border-top:1 solid #8A2BE2;
border-left:1 solid #8A2BE2;
border-right:1 solid #8A2BE2;
}
.list td {
border-bottom: 1 solid #8A2BE2;
}
</style>
<script>
function $(el) {
return document.getElementById(el);
}
function showWin(param) {
window.showModalDialog("dailog.htm", param, "dialogWidth:" +param.width +"px;dialogHeight:"+param.height+"px;center:yes;help:no;scroll:no;status:no;resizable:no");
}
function TB(tbid) {
this.tb = typeof(tbid) == "string"? $(tbid): tbid;
this.getValue = function(rowIndex, cellIndex){
var trs = this.tb.rows[rowIndex];
var _td = trs.cells[cellIndex];
return _td.innerText;
}
this.setValue = function(rowIndex, cellIndex, value) {
var _tr = this.tb.rows[rowIndex];
var _td = _tr.cells[cellIndex];
_td.innerText = value;
}
/********獲取行索引********/
this.findRowIndex = function(eventSrc) {
var _tr = eventSrc; //eventSrc事件源,必須在TD里獲事件源是TD或TR本身
while(_tr.tagName != "TR") {
_tr = _tr.parentNode;
}
var trs = this.tb.rows;
for(var i = 0; i < trs.length; i++){
if(_tr == trs[i]) return i;
}
}
}
function edit() {
var tb = new TB("data");
rIndex = tb.findRowIndex(event.srcElement);
$("updateRowIndex").value = rIndex;
$("userName").value = tb.getValue(rIndex, 1); //獲得姓名
$("sex").value = tb.getValue(rIndex, 2); //獲得性別
$("age").value = tb.getValue(rIndex, 3); //獲得年齡
showWin({title:"修改用戶信息", width:390, height:230, _div:"openWin",parent:window});
}
function saveAndUpdateView(){
var updateRowIndex = $("updateRowIndex").value;
var tb = new TB($f("data")); //$f()在dailog.html定義,獲到的table是父窗口中的table
tb.setValue(updateRowIndex, 1, $("userName").value);
tb.setValue(updateRowIndex, 2, $("sex").value);
tb.setValue(updateRowIndex, 3, $("age").value);
close();
}
</script>
</head>
<body>
<p style="margin-top:60px">
<center>
<table id="data" class="list" width="460px">
<tr>
<td>編號</td>
<td>用戶名</td>
<td>性別</td>
<td>年齡</td>
<td>操作</td>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>李永勝</td>
<td>男</td>
<td>27</td>
<td><span style="background:#FAEBD7;cursor:hand" onclick="edit();"> 修改 </span></td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>林兄</td>
<td>男</td>
<td>27</td>
<td><span style="background:#FAEBD7;cursor:hand" onclick="edit();"> 修改 </span></td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>葉兄</td>
<td>男</td>
<td>23</td>
<td><span style="background:#FAEBD7;cursor:hand" onclick="edit();"> 修改 </span></td>
</tr>
</table>
</center>
</p>
<!---彈出窗口顯示的內容---->
<div id="openWin" style="display:none;">
<form>
<fieldSet>
<legend>修改用戶</legend>
<table>
<tr>
<td>用戶名</td><td><input type="text" id="userName"/></td>
</tr>
<tr>
<td>性別</td><td><input type="text" id="sex"/></td>
</tr>
<tr>
<td>年齡</td><td><input type="text" id="age"/></td>
</tr>
</table>
</fieldSet>
<input type="hidden" id="updateRowIndex"/>
</form>
<span style="background:#FAEBD7;cursor:hand" onclick="saveAndUpdateView();"> 修改 </span>
</div>
</body>
</html>
2、dailog.html 窗口原型
<html>
<head>
<script>
var param = window.dialogArguments; //傳過來的模式對話框窗口參數
document.title = param.title; //窗口標題,必須在窗口創建前實現s
/********將父窗口的js加載進來********/
var scripts = param.parent.document.scripts;
var _head = document.getElementsByTagName("head")[0];
for(var n = 0; n < scripts.length; n++) {
if(scripts[n].src) {
var _script = newEl("script");
_script.src = scripts[n].src;
bind(_head, _script);
}else{//加載直接在html文檔中寫的script
var _script = newEl("script");
_script.text = scripts[n].text;
bind(_head, _script);
}
}
/*******根據ID獲得父窗口的元素*********/
function $f(el) {
return param.parent.document.getElementById(el);
}
/***********創建一個HTML元素*******/
function newEl(tagName) {
return document.createElement(tagName);
}
/***********追加元素***************/
function bind(ower, child) {
ower.appendChild(child);
}
/*******在瀏覽器完成對象的裝載后立即觸發*********/
window.onload = function() {
var winDiv;
if(typeof(param._div) == "string") {
winDiv = param.parent.document.getElementById(param._div); //父窗口window對象,因為param._div對象在父窗口
}else{//直接傳對象過來
winDiv = param._div;
}
$("mainDiv").innerHTML = winDiv.innerHTML; //將DIV內容在彈出窗口中渲染
}
</script>
</head>
<body>
<center>
<div id="mainDiv" style="margin-top:20px;width:90%"></div>
</center>
</body>
</html>
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2008-05-05 10:43 虎嘯龍吟 閱讀(1914) |
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2008年4月21日
轉自http://www.aygfsteel.com/flyffa/archive/2006/12/14/87722.html
基本方法：
基本的方法，網上到處都是，在 java 中就是在 web.xml 注冊一個 Listener ，如下：
<listener>
<listener-class>xp.web.SessionCounter</listener-class>
</listener>
SessionCounter.java 實現 javax.servlet.http.HttpSessionListener 接口，分別在 sessionCreated 方法和 sessionDestroyed 方法中處理 session 數目。
這樣的方法有一定的問題：
1 、對于真正從網頁訪問的和搜索引擎的 spider 無法區分。
2 、當 Tomcat 重啟時，加載了上次持久化的 session 時，無法準確計算在線數。
第二個問題我們可以不予考慮，這是 tomcat 容器實現不標準的問題，我們要解決的是的第一個問題，如何知道你的訪問的是真實的。
用 js 繞過搜索引擎 ：
做過 pv 統計的都知道，可以用 script 的方式得到你真實的 pageView 數目，我們現在要做的就是這樣的一件事情，我們在所有的頁面都加入一段話：
<script type="text/javascript">
document.write ("<iframe src='/sessionCountServlet' width=0 height=0 frameborder=no border=0 MARGINWIDTH=0 MARGINHEIGHT=0 SCROLLING=no></iframe>");
</script>
然后我們寫上一個 servlet 來記錄這些真正的訪問者。
import java.io.*;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
public class SessionCounterServlet extends HttpServlet {
public SessionCounterServlet() {
super();
}
public void doGet(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws IOException,
ServletException {
process(request, response);
}
public void doPost(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws IOException,
ServletException {
process(request, response);
}
public void process(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws IOException,
ServletException {
SessionCounter.put(request.getSession().getId());
}
}
我們可以看到這個 servlet 只是做了一件事情，在 process 里面做了 SessionCounter.put(request.getSession().getId()); 這個動作。
我們來看看我們的 SessionCounter 做了些什么：
import javax.servlet.http.*;
import java.util.Hashtable;
public class SessionCounter implements HttpSessionListener {
public SessionCounter() {
}
public static Hashtable m_real = new Hashtable();
private static long count = 0;
public void sessionCreated(HttpSessionEvent e) {
count++;
}
public void sessionDestroyed(HttpSessionEvent e) {
if (count > 0) {
count--;
}
m_real.remove(e.getSession().getId());
}
public static long getSessionCount() {
return count;
}
public static void put(String sessionId){
m_real.put(sessionId,"1");
}
public static int getRealCount(){
return m_real.size();
}
}
我們記錄了一個靜態的 hash 表來記錄激活狀態的 sessionid ，并在 session 銷毀的時候將這個 sessionid 置為空。
怎么把 servlet 配置到 web 應用中我就不羅唆了。
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2008-04-21 11:37 虎嘯龍吟 閱讀(307) |
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編輯 收藏這部分的內容基本與Hibernate一致.JPA同樣支持3種類型的繼承形式:
1.Single Table Strategy ,單表策略,一張表包含基類與子類的所有數據,很多情況下都是采用這樣的冗余設計,通過一個discriminator來區分
2.Table Per Class Strategy ,每個子類對應一張表,每張表都擁有基類的屬性
3.Join Strategy ,仍然是每個子類對應一張表，但此表中不包含基類的屬性,僅僅是此子類的擴展屬性,共享基類的屬性
以一個例子來說明3種情況:
一.單表策略
比如Pet作為基類,Cat和Dog繼承此類并擁有自己的擴展屬性,如:
package com.denny_blue.ejb3.inheritance;
import java.io.Serializable;
import javax.persistence.DiscriminatorColumn;
import javax.persistence.DiscriminatorType;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.Inheritance;
import javax.persistence.InheritanceType;
@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(name = "animal_type", discriminatorType = DiscriminatorType.STRING)
public class Pet implements Serializable {
private int id;
private String name;
private double weight;
public Pet() {
}
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public double getWeight() {
return weight;
}
public void setWeight(double weight) {
this.weight = weight;
}
}
Pet類值的注意的就是通過@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)確定采用單表策略,通過@DiscriminatorColumn確定了標志值的字段和類型，我想熟悉hibernate的朋友對這些都應該很熟悉.然后是兩個子類:
//Cat.java
package com.denny_blue.ejb3.inheritance;
import javax.persistence.DiscriminatorColumn;
import javax.persistence.DiscriminatorType;
import javax.persistence.DiscriminatorValue;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Inheritance;
import javax.persistence.InheritanceType;
@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(discriminatorType = DiscriminatorType.STRING)
@DiscriminatorValue("cat")
public class Cat extends Pet {
private String HairBall;
public String getHairBall() {
return HairBall;
}
public void setHairBall(String hairBall) {
HairBall = hairBall;
}
}
//Dog.java
package com.denny_blue.ejb3.inheritance;
import javax.persistence.DiscriminatorColumn;
import javax.persistence.DiscriminatorType;
import javax.persistence.DiscriminatorValue;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Inheritance;
import javax.persistence.InheritanceType;
@Entity
@Inheritance(strategy=InheritanceType.SINGLE_TABLE)
@DiscriminatorColumn(discriminatorType=DiscriminatorType.STRING)
@DiscriminatorValue("dog")
public class Dog extends Pet {
private String trick;
public String getTrick() {
return trick;
}
public void setTrick(String trick) {
this.trick = trick;
}
}
兩個子類最值的關注的就是@DiscriminatorValue注釋,比如Cat的此值為cat,意味著當Cat類型的Entity存入數據庫時,JPA將自動把cat的值賦給animal_type字段,Dog的值則為dog,由此就可以在同一張表中區分開兩個不同的子類.
二.Table per Class
采用Table Per Class策略的話，每個子類都將單獨建表，并且都獨立擁有基類中的所有屬性,互相之間不共享,在我們的例子中所要進行的修改很小,像這樣:
//基類
@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.TABLE_PER_CLASS)
public class Pet implements Serializable {
private int id;
private String name;
private double weight;
........
//子類:不需要任何設置
@Entity
public class Dog extends Pet {
private String trick;
.......
.......
三.Join策略
每個子類同樣獨立建表,基類也獨立建表，只不過所有的子類的表中只有擴展屬性,他們共享基類的表,在我們的例子中修改下即可:
//基類
@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.JOINED)
public class Pet implements Serializable {
private int id;
private String name;
private double weight;
........
//子類
@Entity
@Inheritance(strategy = InheritanceType.JOINED)
public class Dog extends Pet {
private String trick;
.......
.......
這部分的內容實在沒什么新意,與hibernate完全一致.JAVA EE5向spring和hibernate借鑒了太多東西.
{}
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2008-04-21 11:20 虎嘯龍吟 閱讀(321) |
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2008年4月20日
Oracle sql 性能優化調整
1. 選用適合的ORACLE優化器
ORACLE的優化器共有3種：
a. RULE (基于規則)
b. COST (基于成本)
c. CHOOSE (選擇性)
設置缺省的優化器，可以通過對init.ora文件中OPTIMIZER_MODE參數的各種聲明，如RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS . 你當然也在SQL句級或是會話(session)級對其進行覆蓋。
為了使用基于成本的優化器(CBO， Cost-Based Optimizer) ， 你必須經常運行analyze 命令，以增加數據庫中的對象統計信息(object statistics)的準確性。
如果數據庫的優化器模式設置為選擇性(CHOOSE)，那么實際的優化器模式將和是否運行過analyze命令有關。 如果table已經被analyze過， 優化器模式將自動成為CBO ， 反之，數據庫將采用RULE形式的優化器。
在缺省情況下，ORACLE采用CHOOSE優化器，為了避免那些不必要的全表掃描(full table scan) ， 你必須盡量避免使用CHOOSE優化器，而直接采用基于規則或者基于成本的優化器。
2. 訪問Table的方式ORACLE 采用兩種訪問表中記錄的方式
a. 全表掃描
全表掃描就是順序地訪問表中每條記錄。 ORACLE采用一次讀入多個數據塊(database block)的方式優化全表掃描。
b. 通過ROWID訪問表
你可以采用基于ROWID的訪問方式情況，提高訪問表的效率， ROWID包含了表中記錄的物理位置信息……ORACLE采用索引(INDEX)實現了數據和存放數據的物理位置(ROWID)之間的聯系。 通常索引提供了快速訪問ROWID的方法，因此那些基于索引列的查詢就可以得到性能上的提高。
3. 共享SQL語句
為了不重復解析相同的SQL語句，在第一次解析之后， ORACLE將SQL語句存放在內存中。這塊位于系統全局區域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的內存可以被所有的數據庫用戶共享。 因此，當你執行一個SQL語句(有時被稱為一個游標)時，如果它和之前的執行過的語句完全相同， ORACLE就能很快獲得已經被解析的語句以及最好的執行路徑。 ORACLE的這個功能大大地提高了SQL的執行性能并節省了內存的使用。
可惜的是ORACLE只對簡單的表提供高速緩沖(cache buffering) ，這個功能并不適用于多表連接查詢。數據庫管理員必須在init.ora中為這個區域設置合適的參數，當這個內存區域越大，就可以保留更多的語句，當然被共享的可能性也就越大了。當你向ORACLE 提交一個SQL語句，ORACLE會首先在這塊內存中查找相同的語句。
這里需要注明的是，ORACLE對兩者采取的是一種嚴格匹配，要達成共享，SQL語句必須完全相同(包括空格，換行等)。
共享的語句必須滿足三個條件：
A. 字符級的比較：
當前被執行的語句和共享池中的語句必須完全相同。
例如：
SELECT * FROM EMP;
和下列每一個都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
B. 兩個語句所指的對象必須完全相同：
例如：
用戶 對象名 如何訪問
Jack sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail public synonym
Jill sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail table owner
考慮一下下列SQL語句能否在這兩個用戶之間共享。
C. 兩個SQL語句中必須使用相同的名字的綁定變量(bind variables)
例如：第一組的兩個SQL語句是相同的(可以共享)，而第二組中的兩個語句是不同的(即使在運行時，賦于不同的綁定變量相同的值)
a.
selectpin，namefrompeoplewherepin=：blk1.pin;
selectpin，namefrompeoplewherepin=：blk1.pin;
b.
selectpin，namefrompeoplewherepin=：blk1.ot_ind;
selectpin，namefrompeoplewherepin=：blk1.ov_ind;
4. 選擇最有效率的表名順序(只在基于規則的優化器中有效)
ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，因此FROM子句中寫在最后的表(基礎表 driving table)將被最先處理。 在FROM子句中包含多個表的情況下，你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。當ORACLE處理多個表時， 會運用排序及合并的方式連接它們。首先，掃描第一個表(FROM子句中最后的那個表)并對記錄進行派序，然后掃描第二個表(FROM子句中最后第二個表)，最后將所有從第二個表中檢索出的記錄與第一個表中合適記錄進行合并。
例如：
表 TAB1 16，384 條記錄
表 TAB2 1 條記錄
選擇TAB2作為基礎表 (最好的方法)
select count(*) from tab1，tab2 執行時間0.96秒
選擇TAB2作為基礎表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2，tab1 執行時間26.09秒
如果有3個以上的表連接查詢， 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表， 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
例如： EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集。
SELECT *
FROM LOCATION L ,
CATEGORY C,
EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
將比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
1. WHERE子句中的連接順序。
ORACLE采用自下而上的順序解析WHERE子句，根據這個原理，表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前， 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。
例如：
(低效，執行時間156.3秒)
SELECT…
FROMEMPE
WHERESAL>50000
ANDJOB=‘MANAGER’
AND25<(SELECTCOUNT(*)FROMEMP
WHEREMGR=E.EMPNO);
(高效,執行時間10.6秒)
SELECT…
FROMEMPE
WHERE25<(SELECTCOUNT(*)FROMEMP
WHEREMGR=E.EMPNO)
ANDSAL>50000
ANDJOB=‘MANAGER’;
2. SELECT子句中避免使用 ‘ * ’
當你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN時，使用動態SQL列引用 ‘*’ 是一個方便的方法。不幸的是，這是一個非常低效的方法。 實際上，ORACLE在解析的過程中， 會將‘*’ 依次轉換成所有的列名， 這個工作是通過查詢數據字典完成的， 這意味著將耗費更多的時間。
3. 減少訪問數據庫的次數
當執行每條SQL語句時， ORACLE在內部執行了許多工作： 解析SQL語句， 估算索引的利用率， 綁定變量 ， 讀數據塊等等。 由此可見， 減少訪問數據庫的次數 ， 就能實際上減少ORACLE的工作量。
例如，以下有三種方法可以檢索出雇員號等于0342或0291的職員。
方法1 (最低效)
SELECTEMP_NAME,SALARY,GRADE
FROMEMP
WHEREEMP_NO=342;
SELECTEMP_NAME,SALARY,GRADE
FROMEMP
WHEREEMP_NO=291;
方法2 (次低效)
DECLARE
CURSORC1(E_NONUMBER)IS
SELECTEMP_NAME,SALARY,GRADE
FROMEMP
WHEREEMP_NO=E_NO;
BEGIN
OPENC1(342);
FETCHC1INTO…,..,..;
OPENC1(291);
FETCHC1INTO…,..,..;
CLOSEC1;
END;
方法3 (高效)
以下是引用片段：
SELECTA.EMP_NAME,A.SALARY,A.GRADE,
B.EMP_NAME,B.SALARY,B.GRADE
FROMEMPA,EMPB
WHEREA.EMP_NO=342
ANDB.EMP_NO=291;
注意：
在SQL*Plus ， SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數， 可以增加每次數據庫訪問的檢索數據量 ，建議值為200.
4. 使用DECODE函數來減少處理時間
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。
例如：
SELECTCOUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHEREDEPT_NO=0020
ANDENAMELIKE ‘SMITH%’;
SELECTCOUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHEREDEPT_NO=0030
ANDENAMELIKE ‘SMITH%’;
你可以用DECODE函數高效地得到相同結果
SELECTCOUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL))D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL))D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL))D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL))D0030_SAL
FROMEMPWHEREENAMELIKE‘SMITH%’;
類似的，DECODE函數也可以運用于GROUP BY 和ORDER BY子句中。
5. 整合簡單，無關聯的數據庫訪問
如果你有幾個簡單的數據庫查詢語句，你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)
例如：
SELECTNAME
FROMEMP
WHEREEMP_NO=1234;
SELECTNAME
FROMDPT
WHEREDPT_NO=10;
SELECTNAME
FROMCAT
WHERECAT_TYPE=‘RD’;
上面的3個查詢可以被合并成一個：
SELECTE.NAME,D.NAME,C.NAME
FROMCATC,DPTD,EMPE,DUALX
WHERENVL(‘X’,X.DUMMY)=NVL(‘X’,E.ROWID(+))
ANDNVL(‘X’,X.DUMMY)=NVL(‘X’,D.ROWID(+))
ANDNVL(‘X’,X.DUMMY)=NVL(‘X’,C.ROWID(+))
ANDE.EMP_NO(+)=1234
ANDD.DEPT_NO(+)=10
ANDC.CAT_TYPE(+)=‘RD’;
1. 刪除重復記錄
最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了ROWID)
DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
2. 用TRUNCATE替代DELETE
當刪除表中的記錄時，在通常情況下， 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息。 如果你沒有COMMIT事務，ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況)
而當運用TRUNCATE時， 回滾段不再存放任何可被恢復的信息。當命令運行后，數據不能被恢復。因此很少的資源被調用，執行時間也會很短。
(譯者按： TRUNCATE只在刪除全表適用，TRUNCATE是DDL不是DML)
３. 盡量多使用COMMIT
只要有可能，在程序中盡量多使用COMMIT， 這樣程序的性能得到提高，需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少：COMMIT所釋放的資源：
a. 回滾段上用于恢復數據的信息。
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE為管理上述3種資源中的內部花費
(譯者按： 在使用COMMIT時必須要注意到事務的完整性，現實中效率和事務完整性往往是魚和熊掌不可得兼)
４. 計算記錄條數
和一般的觀點相反， count(*) 比count(1)稍快 ， 當然如果可以通過索引檢索，對索引列的計數仍舊是最快的。 例如 COUNT(EMPNO)
(譯者按： 在CSDN論壇中，曾經對此有過相當熱烈的討論， 作者的觀點并不十分準確，通過實際的測試，上述三種方法并沒有顯著的性能差別)
５. 用Where子句替換HAVING子句
避免使用HAVING子句， HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾。 這個處理需要排序，總計等操作。 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目，那就能減少這方面的開銷。
例如：
低效
SELECTREGION，AVG(LOG_SIZE)
FROMLOCATION
GROUPBYREGION
HAVINGREGIONREGION!=‘SYDNEY’
ANDREGION!=‘PERTH’
高效
SELECTREGION，AVG(LOG_SIZE)
FROMLOCATION
WHEREREGIONREGION!=‘SYDNEY’
ANDREGION!=‘PERTH’
GROUPBYREGION
(譯者按： HAVING 中的條件一般用于對一些集合函數的比較，如COUNT() 等等。 除此而外，一般的條件應該寫在WHERE子句中)
6. 減少對表的查詢
在含有子查詢的SQL語句中，要特別注意減少對表的查詢。
例如：
低效
SELECTTAB_NAME
FROMTABLES
WHERETAB_NAME=(SELECTTAB_NAME
FROMTAB_COLUMNS
WHEREVERSION=604)
AND DB_VER=(SELECTDB_VER
FROMTAB_COLUMNS
WHEREVERSION=604)
高效
SELECTTAB_NAME
FROMTABLES
WHERE(TAB_NAME,DB_VER)
=(SELECTTAB_NAME,DB_VER)
FROMTAB_COLUMNS
WHEREVERSION=604)
Update 多個Column 例子：
低效：
UPDATEEMP
SETEMP_CAT=(SELECTMAX(CATEGORY)FROMEMP_CATEGORIES)
1. 使用表的別名(Alias)
當在SQL語句中連接多個表時， 請使用表的別名并把別名前綴于每個Column上。這樣一來，就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的語法錯誤。
(Column歧義指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名，當SQL語句中出現這個Column時，SQL解析器無法判斷這個Column的歸屬)
2. 用EXISTS替代IN
在許多基于基礎表的查詢中，為了滿足一個條件，往往需要對另一個表進行聯接。在這種情況下， 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率。
低效：
SELECT*
FROMEMP(基礎表)
WHEREEMPNO>0
ANDDEPTNOIN(SELECTDEPTNO
FROMDEPT
WHERELOC=‘MELB’)
高效：
SELECT*
FROMEMP(基礎表)
WHEREEMPNO>0
ANDEXISTS(SELECT‘X’
FROMDEPT
WHEREDEPT.DEPTNO=EMP.DEPTNO
ANDLOC=‘MELB’)
(相對來說，用NOT EXISTS替換NOT IN 將更顯著地提高效率，下面將指出)
3. 用NOT EXISTS替代NOT IN
在子查詢中，NOT IN子句將執行一個內部的排序和合并。 無論在哪種情況下，NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷)。 為了避免使用NOT IN ，我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例如：
SELECT…
FROMEMP
WHEREDEPT_NONOTIN(SELECTDEPT_NO
FROMDEPT
WHEREDEPT_CAT=’A’);
為了提高效率。改寫為：
(方法一： 高效)
SELECT….
FROMEMPA,DEPTB
WHEREA.DEPT_NO=B.DEPT(+)
ANDB.DEPT_NOISNULL
ANDB.DEPT_CAT(+)=‘A’
1. 用EXPLAIN PLAN 分析SQL語句
EXPLAIN PLAN 是一個很好的分析SQL語句的工具，它甚至可以在不執行SQL的情況下分析語句。 通過分析，我們就可以知道ORACLE是怎么樣連接表，使用什么方式掃描表(索引掃描或全表掃描)以及使用到的索引名稱。
你需要按照從里到外，從上到下的次序解讀分析的結果。 EXPLAIN PLAN分析的結果是用縮進的格式排列的， 最內部的操作將被最先解讀， 如果兩個操作處于同一層中，帶有最小操作號的將被首先執行。
NESTED LOOP是少數不按照上述規則處理的操作， 正確的執行路徑是檢查對NESTED LOOP提供數據的操作，其中操作號最小的將被最先處理。
通過實踐， 感到還是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比較方便。
舉例：
SQL> list
1 SELECT *
2 FROM dept, emp
3* WHERE emp.deptno = dept.deptno
SQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不顯示執行結果*/
SQL> /
14 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
2 db block gets
30 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
2598 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
14 rows processed
通過以上分析，可以得出實際的執行步驟是：
1. TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
2. INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
3. TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4. NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)
注： 目前許多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze都提供了極其方便的EXPLAIN PLAN工具。也許喜歡圖形化界面的朋友們可以選用它們。
2. 用索引提高效率
索引是表的一個概念部分，用來提高檢索數據的效率。 實際上，ORACLE使用了一個復雜的自平衡B-tree結構。 通常，通過索引查詢數據比全表掃描要快。 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時， ORACLE優化器將使用索引。 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率。 另一個使用索引的好處是，它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證。
除了那些LONG或LONG RAW數據類型， 你可以索引幾乎所有的列。 通常， 在大型表中使用索引特別有效。 當然，你也會發現， 在掃描小表時，使用索引同樣能提高效率。
雖然使用索引能得到查詢效率的提高，但是我們也必須注意到它的代價。 索引需要空間來存儲，也需要定期維護， 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時， 索引本身也會被修改。 這意味著每條記錄的INSERT ， DELETE ， UPDATE將為此多付出4 ， 5 次的磁盤I/O . 因為索引需要額外的存儲空間和處理，那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢。
定期的重構索引是有必要的。
ALTER INDEX REBUILD
3. 索引的操作
ORACLE對索引有兩種訪問模式。
索引唯一掃描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多數情況下， 優化器通過WHERE子句訪問INDEX.
表LODGING有兩個索引 ： 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.
SELECT*
FROMLODGING
WHERELODGING=‘ROSEHILL’;
在內部 ， 上述SQL將被分成兩步執行， 首先 ， LODGING_PK 索引將通過索引唯一掃描的方式被訪問 ， 獲得相對應的ROWID， 通過ROWID訪問表的方式執行下一步檢索。
如果被檢索返回的列包括在INDEX列中，ORACLE將不執行第二步的處理(通過ROWID訪問表)。 因為檢索數據保存在索引中， 單單訪問索引就可以完全滿足查詢結果。
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作。
SELECTLODGING
FROMLODGING
WHERELODGING=‘ROSEHILL’;
索引范圍查詢(INDEX RANGE SCAN)
適用于兩種情況：
1. 基于一個范圍的檢索
2. 基于非唯一性索引的檢索
例1：
SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE ‘M%’;
WHERE子句條件包括一系列值， ORACLE將通過索引范圍查詢的方式查詢LODGING_PK . 由于索引范圍查詢將返回一組值， 它的效率就要比索引唯一掃描低一些。
例2：
SELECTLODGING
FROMLODGING
WHEREMANAGER=‘BILLGATES’;
這個SQL的執行分兩步， LODGING$MANAGER的索引范圍查詢(得到所有符合條件記錄的ROWID) 和下一步同過ROWID訪問表得到LODGING列的值。 由于LODGING$MANAGER是一個非唯一性的索引，數據庫不能對它執行索引唯一掃描。
由于SQL返回LODGING列，而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中， 所以在索引范圍查詢后會執行一個通過ROWID訪問表的操作。
WHERE子句中， 如果索引列所對應的值的第一個字符由通配符(WILDCARD)開始， 索引將不被采用。在這種情況下，ORACLE將使用全表掃描。
SELECTLODGING
FROMLODGING
WHEREMANAGERLIKE‘%HANMAN’;
1. 基礎表的選擇
基礎表(Driving Table)是指被最先訪問的表(通常以全表掃描的方式被訪問)。 根據優化器的不同， SQL語句中基礎表的選擇是不一樣的。
如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER)，優化器會檢查SQL語句中的每個表的物理大小，索引的狀態，然后選用花費最低的執行路徑。
如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) ， 并且所有的連接條件都有索引對應， 在這種情況下， 基礎表就是FROM 子句中列在最后的那個表。
舉例：
SELECTA.NAME，B.MANAGER
FROM WORKERA，
LODGINGB
WHERE A.LODGING=B.LODING;
由于LODGING表的LODING列上有一個索引， 而且WORKER表中沒有相比較的索引， WORKER表將被作為查詢中的基礎表。
2. 多個平等的索引
當SQL語句的執行路徑可以使用分布在多個表上的多個索引時， ORACLE會同時使用多個索引并在運行時對它們的記錄進行合并， 檢索出僅對全部索引有效的記錄。
在ORACLE選擇執行路徑時，唯一性索引的等級高于非唯一性索引。 然而這個規則只有當WHERE子句中索引列和常量比較才有效。如果索引列和其他表的索引類相比較。 這種子句在優化器中的等級是非常低的。
如果不同表中兩個想同等級的索引將被引用， FROM子句中表的順序將決定哪個會被率先使用。 FROM子句中最后的表的索引將有最高的優先級。
如果相同表中兩個想同等級的索引將被引用， WHERE子句中最先被引用的索引將有最高的優先級。
舉例：
DEPTNO上有一個非唯一性索引，EMP_CAT也有一個非唯一性索引。
SELECTENAME，
FROMEMP
WHEREDEPT_NO=20
ANDEMP_CAT=‘A’;
這里，DEPTNO索引將被最先檢索，然后同EMP_CAT索引檢索出的記錄進行合并。 執行路徑如下：
TABLEACCESSBYROWIDONEMP
AND-EQUAL
INDEXRANGESCANONDEPT_IDX
INDEXRANGESCANONCAT_IDX
3. 等式比較和范圍比較
當WHERE子句中有索引列， ORACLE不能合并它們，ORACLE將用范圍比較。
舉例：
DEPTNO上有一個非唯一性索引，EMP_CAT也有一個非唯一性索引。
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREDEPTNO>20
ANDEMP_CAT=‘A’;
這里只有EMP_CAT索引被用到，然后所有的記錄將逐條與DEPTNO條件進行比較。 執行路徑如下：
TABLEACCESSBYROWIDONEMP
INDEXRANGESCANONCAT_IDX
4. 不明確的索引等級
當ORACLE無法判斷索引的等級高低差別，優化器將只使用一個索引，它就是在WHERE子句中被列在最前面的。
舉例：
DEPTNO上有一個非唯一性索引，EMP_CAT也有一個非唯一性索引。
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREDEPTNO>20
ANDEMP_CAT>‘A’;
這里， ORACLE只用到了DEPT_NO索引。 執行路徑如下：
TABLEACCESSBYROWIDONEMP
INDEXRANGESCANONDEPT_IDX
譯者按：我們來試一下以下這種情況：
SQL> select index_name， uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP'；
INDEX_NAME UNIQUENES
------------------------------ ---------
EMPNO UNIQUE
EMPTYPE NONUNIQUE
SQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPTYPE' （NON-UNIQUE
雖然EMPNO是唯一性索引，但是由于它所做的是范圍比較， 等級要比非唯一性索引的等式比較低!
5. 強制索引失效
如果兩個或以上索引具有相同的等級，你可以強制命令ORACLE優化器使用其中的一個(通過它，檢索出的記錄數量少) .
舉例：
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREEMPNO=7935
ANDDEPTNO+0=10/*DEPTNO上的索引將失效*/
ANDEMP_TYPE||‘’=‘A’/*EMP_TYPE上的索引將失效*/
這是一種相當直接的提高查詢效率的辦法。 但是你必須謹慎考慮這種策略，一般來說，只有在你希望單獨優化幾個SQL時才能采用它。
這里有一個例子關于何時采用這種策略，
假設在EMP表的EMP_TYPE列上有一個非唯一性的索引而EMP_CLASS上沒有索引。
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREEMP_TYPE=‘A’
ANDEMP_CLASS=‘X’;
優化器會注意到EMP_TYPE上的索引并使用它。 這是目前唯一的選擇。 如果，一段時間以后， 另一個非唯一性建立在EMP_CLASS上，優化器必須對兩個索引進行選擇，在通常情況下，優化器將使用兩個索引并在他們的結果集合上執行排序及合并。 然而，如果其中一個索引(EMP_TYPE)接近于唯一性而另一個索引(EMP_CLASS)上有幾千個重復的值。 排序及合并就會成為一種不必要的負擔。 在這種情況下，你希望使優化器屏蔽掉EMP_CLASS索引。
用下面的方案就可以解決問題。
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREEMP_TYPE=‘A’
ANDEMP_CLASS||‘’=‘X’;
1. 避免在索引列上使用計算
WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分。優化器將不使用索引而使用全表掃描。
舉例：
低效：
SELECT…
FROMDEPT
WHERESAL*12>25000;
高效：
SELECT…
FROMDEPT
WHERESAL>25000/12;
：這是一個非常實用的規則，請務必牢記
2. 自動選擇索引
如果表中有兩個以上(包括兩個)索引，其中有一個唯一性索引，而其他是非唯一性。
在這種情況下，ORACLE將使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引。
舉例：
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREEMPNO=2326
ANDDEPTNO=20;
這里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引將用來檢索記錄。
TABLEACCESSBYROWIDONEMP
INDEXUNIQUESCANONEMP_NO_IDX
3. 避免在索引列上使用NOT
通常，我們要避免在索引列上使用NOT， NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響。 當ORACLE“遇到”NOT，他就會停止使用索引轉而執行全表掃描。
舉例：
低效： (這里，不使用索引)
SELECT…
FROMDEPT
WHEREDEPT_CODENOT=0;
高效： (這里，使用了索引)
SELECT…
FROMDEPT
WHEREDEPT_CODE>0;
需要注意的是，在某些時候， ORACLE優化器會自動將NOT轉化成相對應的關系操作符。
NOT > to <=
NOT >= to <
NOT < to >=
NOT <= to >
：在這個例子中，作者犯了一些錯誤。 例子中的低效率SQL是不能被執行的。
我做了一些測試：
SQL> select * from emp where NOT empno > 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
SQL> select * from emp where empno <= 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
兩者的效率完全一樣，也許這符合作者關于“ 在某些時候， ORACLE優化器會自動將NOT轉化成相對應的關系操作符” 的觀點。
4. 用>=替代>
如果DEPTNO上有一個索引，
高效：
SELECT*
FROMEMP
WHEREDEPTNO>=4
低效：
SELECT*
FROMEMP
WHEREDEPTNO>3
兩者的區別在于， 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等于4的記錄而后者將首先定位到DEPTNO=3的記錄并且向前掃描到第一個DEPT大于3的記錄。
1. 避免在索引列上使用計算
WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分。優化器將不使用索引而使用全表掃描。
舉例：
低效：
SELECT…
FROMDEPT
WHERESAL*12>25000;
高效：
SELECT…
FROMDEPT
WHERESAL>25000/12;
：這是一個非常實用的規則，請務必牢記
2. 自動選擇索引
如果表中有兩個以上(包括兩個)索引，其中有一個唯一性索引，而其他是非唯一性。
在這種情況下，ORACLE將使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引。
舉例：
SELECTENAME
FROMEMP
WHEREEMPNO=2326
ANDDEPTNO=20;
這里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引將用來檢索記錄。
TABLEACCESSBYROWIDONEMP
INDEXUNIQUESCANONEMP_NO_IDX
3. 避免在索引列上使用NOT
通常，我們要避免在索引列上使用NOT， NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響。 當ORACLE“遇到”NOT，他就會停止使用索引轉而執行全表掃描。
舉例：
低效： (這里，不使用索引)
SELECT…
FROMDEPT
WHEREDEPT_CODENOT=0;
高效： (這里，使用了索引)
SELECT…
FROMDEPT
WHEREDEPT_CODE>0;
需要注意的是，在某些時候， ORACLE優化器會自動將NOT轉化成相對應的關系操作符。
NOT > to <=
NOT >= to <
NOT < to >=
NOT <= to >
：在這個例子中，作者犯了一些錯誤。 例子中的低效率SQL是不能被執行的。
我做了一些測試：
SQL> select * from emp where NOT empno > 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
SQL> select * from emp where empno <= 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
兩者的效率完全一樣，也許這符合作者關于“ 在某些時候， ORACLE優化器會自動將NOT轉化成相對應的關系操作符” 的觀點。
4. 用>=替代>
如果DEPTNO上有一個索引，
高效：
SELECT*
FROMEMP
WHEREDEPTNO>=4
低效：
SELECT*
FROMEMP
WHEREDEPTNO>3
兩者的區別在于， 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等于4的記錄而后者將首先定位到DEPTNO=3的記錄并且向前掃描到第一個DEPT大于3的記錄。
{http://blog.chinaunix.net/u/20483/showart_546882.html}
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2008-04-20 11:33 虎嘯龍吟 閱讀(934) |
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http://blog.chinaunix.net/u/21684/showart.php?id=537094
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2008年3月20日
http://www.aygfsteel.com/zhangchao/archive/2008/03/19/187372.html
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2008-03-20 09:11 虎嘯龍吟 閱讀(304) |
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http://www.smellcode.cn/index.php/javascript/jiyuext20dehanyoucheckboxdetree/
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2008年3月17日
http://www.aygfsteel.com/amigoxie/archive/2008/02/20/180779.html
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2008-03-17 20:14 虎嘯龍吟 閱讀(195) |
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2006年7月9日
?
HashMap是Java新Collection Framework中用來代替HashTable的一個實現，HashMap和HashTable的區別是： HashMap是未經同步的，而且允許null值。HashTable繼承Dictionary，而且使用了Enumeration，所以被建議不要使用。
HashMap的聲明如下：
public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable,Serializable
有關AbstractMap：http://blog.csdn.net/treeroot/archive/2004/09/20/110343.aspx
有關Map：http://blog.csdn.net/treeroot/archive/2004/09/20/110331.aspx
有關Cloneable：http://blog.csdn.net/treeroot/archive/2004/09/07/96936.aspx
這個類比較復雜，這里只是重點分析了幾個方法，特別是后面涉及到很多內部類都沒有解釋
不過都比較簡單。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; 默認初始化大小
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大初始化大小
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 默認加載因子
transient Entry[] table; 一個Entry類型的數組，數組的長度為2的指數。
transient int size; 映射的個數
int threshold; 下一次擴容時的值
final float loadFactor; 加載因子
transient volatile int modCount; 修改次數
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
table = new Entry[capacity];
init();
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
注意：這里應該是一個失誤！ 應該是：threshold =(int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * loadFactor);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
public HashMap(Map m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}
void init() {}
static final Object NULL_KEY = new Object();
static Object maskNull(Object key){
return (key == null ? NULL_KEY : key);
}
static Object unmaskNull(Object key) {
return (key == NULL_KEY ? null : key);
}
static int hash(Object x) {
int h = x.hashCode();
h += ~(h << 9);
h ^= (h >>> 14);
h += (h << 4);
h ^= (h >>> 10);
return h;
}
在HashTable中沒有這個方法，也就是說HashTable中是直接用對象的hashCode值，但是HashMap做了改進 用這個算法來獲得哈希值。
static boolean eq(Object x, Object y) {
return x == y || x.equals(y);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
根據哈希值和數組的長度來返回該hash值在數組中的位置，只是簡單的與關系。
public int size() {
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
public Object get(Object key) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry e = table[i];
while (true) {
if (e == null) return e;
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) return e.value;
e = e.next;
}
}
這個方法是獲取數據的方法，首先獲得哈希值，這里把null值掩飾了，并且hash值經過函數hash()修正。 然后計算該哈希值在數組中的索引值。如果該索引處的引用為null，表示HashMap中不存在這個映射。 否則的話遍歷整個鏈表，這里找到了就返回,如果沒有找到就遍歷到鏈表末尾，返回null。這里的比較是這樣的：e.hash==hash && eq(k,e.key) 也就是說如果hash不同就肯定認為不相等，eq就被短路了，只有在 hash相同的情況下才調用equals方法。現在我們該明白Object中說的如果兩個對象equals返回true，他們的 hashCode應該相同的道理了吧。假如兩個對象調用equals返回true，但是hashCode不一樣，那么在HashMap 里就認為他們不相等。
public boolean containsKey(Object key) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry e = table[i];
while (e != null) {
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) return true;
e = e.next;
}
return false;
}
這個方法比上面的簡單，先找到哈希位置，再遍歷整個鏈表，如果找到就返回true。
Entry getEntry(Object key) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry e = table[i];
while (e != null && !(e.hash == hash && eq(k, e.key)))
e = e.next;
return e;
}
這個方法根據key值返回Entry節點，也是先獲得索引位置，再遍歷鏈表，如果沒有找到返回的是null。
public Object put(Object key, Object value) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
Object oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, k, value, i);
return null;
}
首先獲得hash索引位置，如果該位置的引用為null，那么直接插入一個映射，返回null。如果此處的引用不是null，必須遍歷鏈表，如果找到一個相同的key，那么就更新該value，同時返回原來的value值。如果遍歷完了沒有找到，說明該key值不存在，還是插入一個映射。如果hash值足夠離散的話，也就是說該索引沒有被使用的話，那么不不用遍歷鏈表了。相反，如果hash值不離散，極端的說如果是常數的話，所有的映射都會在這一個鏈表上，效率會極其低下。這里舉一個最簡單的例子，寫兩
個不同的類作為key插入到HashMap中，效率會遠遠不同。
class Good{
int i;
public Good(int i){
this.i=i;
}
public boolean equals(Object o){
return (o instanceof Good) && (this.i==((Good)o).i)
}
public int hashCode(){
return i;
}
}
class Bad{
int i;
public Good(int i){
this.i=i;
}
public boolean equals(Object o){
return (o instanceof Good) && (this.i==((Good)o).i)
}
public int hashCode(){
return 0;
}
}
執行代碼：
Map m1=new HashMap();
Map m2=new HashMap();
for(int i=0;i<100;i++){
m1.put(new Good(i),new Integer(i)); //這里效率非常高
}
for(int i=0;i<100;i++){
m2.put(new Bad(i),new Integer(i)); //這里幾乎要崩潰
}
上面的是兩個非常極端的例子，執行一下就知道差別有多大。
private void putForCreate(Object key, Object value) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
e.value = value;
return;
}
}
createEntry(hash, k, value, i);
}
void putAllForCreate(Map m) {
for (Iterator i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry e = (Map.Entry) i.next();
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}
}
上面的兩個方法是被構造函數和clone方法調用的。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (size < threshold || oldCapacity > newCapacity)
return;
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
這個方法在需要的時候重新分配空間，相當于ArrayList的ensureCapacity方法，不過這個更加復雜。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
遍歷原來的數組，如果該Entry不是null的話，說明有映射，然后遍歷這個鏈表，把所有的映射插入到新的數組中，注意這里要從新計算索引位置。
public void putAll(Map t) {
int n = t.size();
if (n == 0)
return;
if (n >= threshold) {
n = (int)(n / loadFactor + 1);
if (n > MAXIMUM_CAPACITY)
n = MAXIMUM_CAPACITY;
int capacity = table.length;
while (capacity < n) capacity <<= 1;
resize(capacity);
}
for (Iterator i = t.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry e = (Map.Entry) i.next();
put(e.getKey(), e.getValue());
}
}
這個方法先確定是否需要擴大空間，然后循環調用put方法。
public Object remove(Object key) {
Entry e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? e : e.value);
}
Entry removeEntryForKey(Object key) {
Object k = maskNull(key);
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry prev = table[i];
Entry e = prev;
while (e != null) { 如果e==null表示不存在
Entry next = e.next;
if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next; 鏈表的第一個元素就是要刪除的，這里最好加一句 e.next=null.
else
prev.next = next; 存在擔不是鏈表的第一個元素， 這里最好加一句 e.next=null.
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e; 這里其實就是return null;
}
這個方法其實也不復雜，也是遍歷鏈表，這里建議加一句e.next=null,可以改為
if(prev==e)
table[i]=next;
else
prev.next=next;
e.next=null; 這一句是多加的，可以提高效率。
這里簡單說明我的看法：
因為e是被刪除的節點，刪除它其實就是指向它的指針指向它的后面一個節點。所以e可以作為GC回收的對象。
可以e還有一個next指針指向我們的數據，如果e沒有被回收。而且此時e.next指向的節點也變為沒用的了，但是
卻有一個它的引用(e.next),所以雖然e的下一個節點沒用了，但是卻不能作為GC回收的對象，除非e先被回收。
雖然不一定會引起很大的問題，但是至少會影響GC的回收效率。就像數據庫中的外鍵引用一樣，刪除起來很麻煩呀。
Entry removeMapping(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return null;
Map.Entry entry = (Map.Entry)o;
Object k = maskNull(entry.getKey());
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry prev = table[i];
Entry e = prev;
while (e != null) {
Entry next = e.next;
if (e.hash == hash && e.equals(entry)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
這個方法和上面的一樣。
public void clear() {
modCount++;
Entry tab[] = table;
for (int i = 0; i < tab.length; i++)
tab[i] = null;
size = 0;
}
同樣可以改進
public boolean containsValue(Object value) {
if (value == null)
return containsNullValue();
Entry tab[] = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value)) return true;
return false;
}
private boolean containsNullValue() {
Entry tab[] = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null) return true;
return false;
}
public Object clone() {
HashMap result = null;
try {
result = (HashMap)super.clone();
}
catch (CloneNotSupportedException e) { // assert false; }
result.table = new Entry[table.length];
result.entrySet = null;
result.modCount = 0;
result.size = 0;
result.init();
result.putAllForCreate(this);
return result;
}
static class Entry implements Map.Entry {
final Object key;
Object value;
final int hash;
Entry next;
Entry(int h, Object k, Object v, Entry n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public Object getKey() {
return unmaskNull(key);
}
public Object getValue() {
return value;
}
public Object setValue(Object newValue) {
Object oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry)) return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true;
}
return false;
}
public int hashCode() {
return (key==NULL_KEY ? 0 : key.hashCode()) ^ (value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
void recordAccess(HashMap m) { }
void recordRemoval(HashMap m) { }
}
一個靜態內部類
void addEntry(int hash, Object key, Object value, int bucketIndex) {
table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, table[bucketIndex]);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
注意這個方法，插入連表的頭。
可以寫成這樣更好理解：
Entry oldHead=table[bucketIndex];
Entry newHead = new Entry(hash,key,value,oldHead);
table[bucketIndex]=newHead;
void createEntry(int hash, Object key, Object value, int bucketIndex) {
table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, table[bucketIndex]);
size++;
}
private abstract class HashIterator implements Iterator {
Entry next;
int expectedModCount;
int index;
Entry current;
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Entry[] t = table;
int i = t.length;
Entry n = null;
if (size != 0) {
while (i > 0 && (n = t[--i]) == null) ;
}
next = n;
index = i;
}
public boolean hasNext() {
return next != null;
}
Entry nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
Entry n = e.next;
Entry[] t = table;
int i = index;
while (n == null && i > 0)
n = t[--i]; index = i;
next = n;
return current = e;
}
public void remove() {
if (current == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Object k = current.key;
current = null;
HashMap.this.removeEntryForKey(k);
expectedModCount = modCount;
}
}
private class ValueIterator extends HashIterator {
public Object next() {
return nextEntry().value;
}
}
private class KeyIterator extends HashIterator {
public Object next() {
return nextEntry().getKey();
}
}
private class EntryIterator extends HashIterator {
public Object next() {
return nextEntry();
}
}
Iterator newKeyIterator() {
return new KeyIterator();
}
Iterator newValueIterator() {
return new ValueIterator();
}
Iterator newEntryIterator() {
return new EntryIterator();
}
private transient Set entrySet = null;
public Set keySet() {
Set ks = keySet;
return (ks != null ? ks : (keySet = new KeySet()));
}
private class KeySet extends AbstractSet {
public Iterator iterator() {
return newKeyIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsKey(o);
}
public boolean remove(Object o) {
return HashMap.this.removeEntryForKey(o) != null;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
public Collection values() {
Collection vs = values; return (vs != null ? vs : (values = new Values()));
}
private class Values extends AbstractCollection {
public Iterator iterator() {
return newValueIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsValue(o);
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
public Set entrySet() {
Set es = entrySet;
return (es != null ? es : (entrySet = new EntrySet()));
}
private class EntrySet extends AbstractSet {
public Iterator iterator() {
return newEntryIterator();
}
public boolean contains(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Entry candidate = getEntry(e.getKey());
return candidate != null && candidate.equals(e);
}
public boolean remove(Object o) {
return removeMapping(o) != null;
}
public int size() {
return size;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
s.defaultWriteObject();
s.writeInt(table.length);
s.writeInt(size);
for (Iterator i = entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry e = (Map.Entry) i.next();
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws IOException, ClassNotFoundException {
s.defaultReadObject();
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];
init();
size = s.readInt(); for (int i=0;
for (int i=0; i<size; i++) {
Object key = s.readObject();
Object value = s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
int capacity() {
return table.length;
}
float loadFactor() {
return loadFactor;
}
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2006-07-09 11:38 虎嘯龍吟 閱讀(507) |
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