i. list只能利用查询缓存(但在交易系统中查询缓存作用不大)，无法利用二级缓存中的单个实体，但list查出的对象会写入二级缓存，但它一般只生成较少的执行SQL语句，很多情况就是一条(无关联)。
ii. iterator则可以利用二级缓存，对于一条查询语句，它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的ID，再通过ID去缓存找，对于缓存中没有的记录，再构造语句从数据库中查出，因此很容易知道，如果缓存中没有任何符合条件的记录，使用iterator会产生N+1条SQL语句(N为符合条件的记录数)
iii. 通过iterator，配合缓存管理API，在海量数据查询中可以很好的解决内存问题，如：
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while(it.hasNext()){ YouObject object = (YouObject)it.next(); session.evict(youObject); sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId()); } |
如果用list方法，很可能就出OutofMemory错误了。 iv. 通过上面的说明，我想你应该知道如何去使用这两个方法了。
7、集合的选用
在HIBERNATE 3.1文档的“19.5. Understanding Collection performance”中有详细的说明。
8、事务控制
事务方面对性能有影响的主要包括:事务方式的选用，事务隔离级别以及锁的选用。
a) 事务方式选用:如果不涉及多个事务管理器事务的话，不需要使用JTA，只有JDBC的事务控制就可以。 b) 事务隔离级别:参见标准的SQL事务隔离级别。 c) 锁的选用:悲观锁(一般由具体的事务管理器实现)，对于长事务效率低，但安全。乐观锁(一般在应用级别实现)，如在HIBERNATE中可以定义VERSION字段，显然，如果有多个应用操作数据，且这些应用不是用同一种乐观锁机制，则乐观锁会失效。因此，针对不同的数据应有不同的策略，同前面许多情况一样，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够的了解。
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9、批量操作
即使是使用JDBC，在进行大批数据更新时，BATCH与不使用BATCH有效率上也有很大的差别。我们可以通过设置batch_size来让其支持批量操作。
举个例子，要批量删除某表中的对象，如“delete Account”，打出来的语句，会发现HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再进行删除，这主要是为了维护二级缓存，这样效率肯定高不了，在后续的版本中增加了bulk delete/update，但这也无法解决缓存的维护问题。也就是说，由于有了二级缓存的维护问题，HIBERNATE的批量操作效率并不尽如人意!
从前面许多要点可以看出，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够的了解，一般的，优化方案应在架构设计期就基本确定，否则可能导致没必要的返工，致使项目延期，而作为架构师和项目经理，还要面对开发人员可能的抱怨，必竟，我们对用户需求更改的控制力不大，但技术/架构风险是应该在初期意识到并制定好相关的对策。
还有一点要注意，应用层的缓存只是锦上添花，永远不要把它当救命稻草，应用的根基(数据库设计，算法，高效的操作语句，恰当API的选择等)才是最重要的。
