大家知道Hibernate有一个典型的Performance问题，就是N+1问题。为了解决N+1问题，大家提出了各种各样的方案。 这里也简单的描述一种N+1的解决办法。
Hibernate的原理是，
--当使用Get时，首先先在Session中使用PK匹配查找相应的对象，如果对象存在，直接返回该对象，否则
发行SQL语句进行数据库查询，如果数据库中不存在，则返回Null，否则返回该对象。
--当使用Load时，首先先在Session中使用PK匹配查找相应的对象，如果对象存在，直接返回该对象，否则
发行SQL语句进行数据库查询，如果数据库中不存在，则返回ObjectNotFound例外，否则返回该对象。
当使用二级缓存时，在当前Session不存在时，会先在二级缓存进行查找后再查找数据库。
由于二级缓存在使用上容易出现问题，比如绕过Hibernate直接维护数据库，集群环境等，在系统性能未成为瓶颈时一般建议是不使用，因此N+1的问题很容易发生。
为此，我们可以利用Hibernate的get和load原理，以及缓存原理，来进行性能改善，方法如下：
【假设1】 需要将本月的所有订单信息导出成为Excel。 订单信息中包括经销商名称、订单状态、订单类型
等信息。 如果不使用FetchMode=“Join”的方式或类似的方式进行处理，很容易发生N+1问题。
即，查询出本月所有的订单信息，然后发多条Select查询经销商信息，订单状态，订单类型。
【改善方法】
1. 特别为Excel导出功能开发相应的DAO方法，将各子表连接进来查询。
2. 如果经销商的信息不是特别多（数百条以内）,我们可以使用Dao.LoadAll（）方法将
所有的子表数据提前加载在本会话中，这样的话，当基于各条订单信息获取经销商、订单
状态、订单类型等信息时，虽仍然使用Get方法逐个获取，但因为事前LoadAll在本会话中
进行了缓存，因此不会有N+1的现象发生。
【注意事项】
1. 考虑到数据量，不要将大数据量的信息Load到会话中进行缓存。
2、 基于Hibernate Template请准备类似LoadAll()之类的方法。
