Дизайн базы данных для ускорения Hibernate Querying большой набор данных

Question

В настоящее время у меня есть таблицы ниже, представляющие собой автобусную сеть, отображаемую в Hibernate, доступ к планирующему маршруту автобуса на базе Spring MVC, я пытаюсь сделать приложение моего планировщика маршрута, я загружаю все вышеперечисленные таблицы в списки для выполнения логики планирования маршрута. Отказ

Я был бы признателен, если у кого-то есть какие-либо идеи того, как ускорить свое исполнение или какие-либо предложения другого метода подходить к этой проблеме обработки большого набора данных

    Coordinate Connections Table (INT,INT,INT)( Containing 50,000 Coordinate Connections)
    ID, FROMCOORDID, TOCOORDID
    1   1               2       
    2   1               17      
    3   1               63      
    4   1               64      
    5   1               65      
    6   1               95      

    Coordinate Table (INT,DECIMAL, DECIMAL) (Containing 4700 Coordinates)
    ID ,  LAT,       LNG
    0   59.352669   -7.264341
    1   59.352669   -7.264341
    2   59.350012   -7.260653
    3   59.337585   -7.189798
    4   59.339221   -7.193582
    5   59.341408   -7.205888

    Bus Stop Table (INT, INT, INT)(Containing 15000 Stops)
    StopID    RouteID COORDINATEID
    1000100001  100     17  
    1000100002  100     18  
    1000100003  100     19  
    1000100004  100     20  
    1000100005  100     21  
    1000100006  100     22  
    1000100007  100     23  

Вот сколько времени требуется для загрузки всех данных из каждой таблицы:

    stop.findAll  = 148ms,  stops.size: 15670
    Hibernate: select coordinate0_.COORDINATEID as COORDINA1_2_, coordinate0_.LAT as LAT2_, coordinate0_.LNG as LNG2_ from COORDINATES coordinate0_
    coord.findAll =  51ms , coordinates.size: 4704
    Hibernate: select coordconne0_.COORDCONNECTIONID as COORDCON1_3_, coordconne0_.DISTANCE as DISTANCE3_, coordconne0_.FROMCOORDID as FROMCOOR3_3_, coordconne0_.TOCOORDID as TOCOORDID3_ from COORDCONNECTIONS coordconne0_
    coordinateConnectionDao.findAll  = 238ms ; coordConnectioninates.size:48132

Аннотации с гибернацией

    @Entity
    @Table(name = "STOPS")
    public class Stop implements Serializable {

        @Id
        @GeneratedValue
        @Column(name = "COORDINATEID")
        private Integer CoordinateID;


        @Column(name = "LAT")
        private double latitude;


        @Column(name = "LNG")
        private double longitude;

    }




    @Table(name = "COORDINATES")
    public class Coordinate {

        @Id
        @GeneratedValue
        @Column(name = "COORDINATEID")
        private Integer CoordinateID;


        @Column(name = "LAT")
        private double latitude;


        @Column(name = "LNG")
        private double longitude;
    }

    @Entity
    @Table(name = "COORDCONNECTIONS")
    public class CoordConnection {

        @Id
        @GeneratedValue
        @Column(name = "COORDCONNECTIONID")
        private Integer CoordinateID;

        /**
         * From Coordinate_id value
         */
        @Column(name = "FROMCOORDID", nullable = false)
        private int fromCoordID;

        /**
         * To Coordinate_id value
         */
        @Column(name = "TOCOORDID", nullable = false)
        private int toCoordID;
        //private Coordinate toCoordID;
    }

Hashmap -> coodinatedid для координат кода

private void setupCoordinateIDToCoordinate() {
    HashMap<Integer, Coordinate> coordinateIDToCoordinate = new HashMap<Integer, Coordinate>();
    List<Coordinate> coordinates = coordinateDao.findAll();
    Iterator <Coordinate> itr = coordinates.iterator();
    Coordinate c;
    while(itr.hasNext()) {
        c = itr.next();
        coordinateIDToCoordinate.put(c.getCoordinateID(),c);
    }
}

Answer 1

Реализация Ehcache с Hibernate помогла мне улучшить производительность

Answer 2

Посмотрите на использование команды «Объяснение в MySQL», чтобы дать вам некоторое представление о том, где бы лучше поставить индексы.

Ссылка ниже объясняет это довольно хорошо.

http://forums.spry.com/howtos/1345-us-mysqls-explain-command.html.