Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Bazy danych
Bazy danychmedium

Co to jest problem N+1 w Hibernate?

Tagi
#hibernate#orm#performance#n+1-problem
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Problem N+1 występuje, gdy Hibernate pobiera N encji nadrzędnych jednym zapytaniem, a następnie leniwie dociąga dzieci osobnym zapytaniem dla każdej encji, co daje N dodatkowych selectów. Rozwiązania to fetch joiny/entity graphy, batch fetching lub zmiana strategii pobierania.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

  • Kontekst (tagi): hibernate, orm, performance, n+1-problem
  • Model danych i dostęp: jakie zapytania dominują (read/write ratio, sortowanie, paginacja).
  • Indeksy: kiedy pomagają, a kiedy szkodzą (write amplification, pamięć).
  • Spójność i transakcje: co jest gwarantowane i gdzie trzeba uważać.
  • Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
  • Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
  • Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (kształt zapytania):

-- Example: index + query shape
SELECT *
FROM users
WHERE email = '[email protected]'
LIMIT 1;

Typowe pułapki

  • Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
  • Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
  • Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

  • Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
  • Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
  • Jak byś przetestował(a) edge-case’y?

Powiązane pytania

Bazy danych
Denormalizacja: kiedy warto ją zrobić i jaki jest trade‑off?
#database#denormalization#performance
Bazy danych
Co to jest covering index (index‑only scan) i czemu bywa szybszy?
#database#indexes#covering-index
Bazy danych
Dlaczego optymalizator może wybrać zły plan zapytania i jak pomagają statystyki?
#optimizer
#statistics
#cardinality
Bazy danych
Selektywność indeksu: co to jest i czemu ma znaczenie?
#indexes#selectivity#performance
Bazy danych
Co to jest write amplification i dlaczego wiele indeksów spowalnia zapisy?
#performance#indexes#write-amplification
Bazy danych
Czym jest materialized view i kiedy ma sens?
#views#materialized-view#performance