Mybatis批量更新优化方案

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mybatis批量更新优化方案相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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前言

今天在对接客户接口的时候,对方同步数据到我们系统,涉及到数据批量更新,插入的逻辑,出于性能方面的考虑,决定对自己写的逻辑进行优化,下面对几种优化方案进行总结。

需求

同步部门数据到mysql数据库,响应示例:


拿到json后,如果数据库不存在部门数据,则进行插入操作;存在部门数据,则做修改操作。这里演示存在数据进行修改操作。

原方案

使用mybatis-plus的saveOrUpdateBatch接口

修改部分代码逻辑:

启动项目进行测试:

经测试,接收的数据30条左右,耗时 1082ms ,显然达不到预期的性能要求,于是针对此进行优化。

优化方案一

在mybatis的xml文件中,使用foreach标签来拼接SQL语句。

代码示例:

    <update id="updateBatchById">
        <foreach collection="list" item="item" separator=";">
            update
            `sys_dept`
            set
            `DEPT_NAME` = #item.deptName,
            `DEPT_CODE` = #item.deptCode,
            `PARENT_ID` = #item.parentId
            where
            dept_id = #item.deptId
        </foreach>
    </update>

mapper层:

    /**
     * 批量更新
     * @param list
     */
    void updateBatchById(@Param("list") List<SysDept> list);

然后在修改数据的逻辑中,直接调用mapper的接口

重启项目,再次测试:

可以看到,同样的数据,这个方案耗时273ms

优化方案二

foreach标签配合case when拼接SQL语句。

代码示例:

<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
        update sys_dept
        <trim prefix="set" suffixOverrides=",">
            <trim prefix=" `DEPT_NAME` = case " suffix=" end, ">
                <foreach collection="list" item="item">
                    <if test="item.deptName != null">
                        when dept_id = #item.deptId then #item.deptName
                    </if>
                </foreach>
            </trim>
            <trim prefix=" `DEPT_CODE` = case " suffix=" end, ">
                <foreach collection="list" item="item">
                    <if test="item.deptCode != null">
                        when dept_id = #item.deptId then #item.deptCode
                    </if>
                </foreach>
            </trim>
            <trim prefix=" `PARENT_ID` = case " suffix=" end, ">
                <foreach collection="list" item="item">
                    <if test="item.parentId != null">
                        when dept_id = #item.deptId then #item.parentId
                    </if>
                </foreach>
            </trim>
        </trim>
        where
        dept_id in
        <foreach collection="list" item="item" open="(" close=")" separator=",">
            #item.deptId
        </foreach>
    </update>

mapper层:

    /**
     * 批量更新
     * @param list
     */
    void batchUpdate(@Param("list") List<SysDept> list);

修改逻辑处直接调用:


重启项目,再次测试:


可以看到,同样的数据,这个方案耗时131ms。

经过多次测试会发现,在本案例中,优化方案二性能略强于优化方案一

总结

使用mybatisplus的saveOrUpdateBatch操作效率极低,查看sql日志可以发现,实际上还是一条一条插入的,而且在插入之前还要查询数据库是否存在该数据,耗时很久,建议不要使用。优化方案一是多条sql语句,需要数据库执行多次修改操作,而优化方案二是一条sql语句,只需要数据库执行一次修改操作。在数据量不是特别大的情况下,优化方案二优于优化方案一。

在数据量不大的情况下,推荐使用方案二。

MyBatis动态批量插入更新Mysql数据库的通用实现方案

一、业务背景

  由于需要从A数据库提取大量数据同步到B系统,采用了tomikos+jta进行分布式事务管理,先将系统数据源切换到数据提供方,将需要同步的数据查询出来,然后再将系统数据源切换到数据接收方,进行批量的插入和更新操作,

关于数据源的切换可以参考之前的文章《spring+springMVC+Mybatis架构下采用AbstractRoutingDataSource、atomikos、JTA实现多数据源灵活切换以及分布式事务管理

 

二、批量插入的具体实现

  1.查询需要同步的数据:

    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
    
    public void dataDs(){
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
    }

  2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map,此处有一个前提条件:MySQL中的表字段是按全大写加下划线命名,实体类PO映射字段为对应的标准驼峰命名方式,进行PO到Map

的转换时,会遵循这一规则。

    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
    
    public void dataDs() throws Exception{
        //1.查询需要同步的数据
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
        
        //2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map
        
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> insertItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            Map<String,Object> insertItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            insertItems.add(insertItem);
        }
    }

  

BeanMapUtil类,PO到Map的转换方法,基于类反射技术:
import com.fms.common.utils.other.StringUtil;

import java.beans.BeanInfo;
import java.beans.Introspector;
import java.beans.MethodDescriptor;
import java.beans.PropertyDescriptor;
import java.lang.reflect.Method;
import java.sql.Timestamp;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;


public class BeanMapUtil {

  @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
    public static Map convertBean2MapWithUnderscoreName(Object bean) throws Exception {
        Map returnMap = null;
        try {
            Class type = bean.getClass();
            returnMap = new HashMap();
            BeanInfo beanInfo = Introspector.getBeanInfo(type);
            PropertyDescriptor[] propertyDescriptors = beanInfo
                    .getPropertyDescriptors();
            for (int i = 0; i < propertyDescriptors.length; i++) {
                PropertyDescriptor descriptor = propertyDescriptors[i];
                String propertyName = descriptor.getName();
                if (!propertyName.equalsIgnoreCase("class")) {
                    Method readMethod = descriptor.getReadMethod();
                    Object result = readMethod.invoke(bean, new Object[0]);
                    returnMap.put( StringUtil.underscoreName(propertyName), result);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            // 解析错误时抛出服务器异常 记录日志
            throw new Exception("从bean转换为map时异常!", e);
        }
        return returnMap;
    }

}

 

 StringUtil类,标准驼峰命名与数据库下划线命名之间转换的方法:

public class StringUtil {

   /**
     * 将驼峰式命名的字符串转换为下划线大写方式。如果转换前的驼峰式命名的字符串为空,则返回空字符串。</br>
     * 例如:HelloWorld->HELLO_WORLD
     *
     * @param name 转换前的驼峰式命名的字符串
     * @return 转换后下划线大写方式命名的字符串
     */
    public static String underscoreName(String name) {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        if (name != null && name.length() > 0) {
            // 将第一个字符处理成大写
            result.append(name.substring(0, 1).toUpperCase());
            // 循环处理其余字符
            for (int i = 1; i < name.length(); i++) {
                String s = name.substring(i, i + 1);
                // 在大写字母前添加下划线
                if (s.equals(s.toUpperCase()) && !Character.isDigit(s.charAt(0))) {
                    result.append("_");
                }
                // 其他字符直接转成大写
                result.append(s.toUpperCase());
            }
        }
        return result.toString();
    }
}

 

 

3.编写Mybatis映射文件fmsDataDsMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.fms.common.dao.fmsDataDsMapper">

<!-- 批量插入,传入表名和需要插入的数据的集合 -->
    <insert id="insertDatas" parameterType="map">
       insert into ${table_name}
       <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator="," open="(" close=")">
                ${field}
       </foreach>
               values  
       <foreach collection="list" index="index" item="record" separator="," >
            <foreach collection="record" index="key"  item="item" separator="," open="(" close=")">
                #{item}
            </foreach>
        </foreach> 
    </insert>

</mapper>

 

4.调用sqlsession相关API的insert方法插入数据:

    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
    
    public void dataDs() throws Exception{
        //1.查询需要同步的数据
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
        
        //2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map
        
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> insertItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            Map<String,Object> insertItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            insertItems.add(insertItem);
        }
        
        //3.插入数据
        insertDatas(insertItems,"sys_person");
    }
    
    
    @Autowired
    SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;
    private String dataDsNameSpace = "com.fms.common.dao.fmsDataDsMapper";
    private void insertDatas(List<Map<String,Object>> insertItems, String tableName){
        if (!insertItems.isEmpty()) {
            Map<String,Object> params = Maps.newHashMap();
       //这里把数据分成每1000条执行一次,可根据实际情况进行调整
int count = insertItems.size() / 1000; int yu = insertItems.size() % 1000; for (int i = 0; i <= count; i++) { List<Map<String,Object>> subList = Lists.newArrayList(); if (i == count) { if(yu != 0){ subList = insertItems.subList(i * 1000, 1000 * i + yu); }else { continue; } } else { subList = insertItems.subList(i * 1000, 1000 * (i + 1)); } params.put("table_name", tableName); params.put("fields", subList.get(0)); params.put("list", subList); sqlSessionTemplate.insert(dataDsNameSpace+".insertDatas", params); } } }

 

三 、批量更新的具体实现

  通常我们根据主键更新时的语句是 update  table_name set column1 = val1 , column2 = val2 [,......] where id = ?  或者使用Mybatis提供的updateByPrimaryKey接口,

  当我们希望一次性更新大量数据时,每条SQL只能执行一条更新,MySQL支持另外一种更新方式,让我们可以实现通过一条SQL语句一次性更新多条 根据主键更新的记录:

  ON DUPLICATE KEY UPDATE

  注意:这不同于在满足where条件时将某个table中的某一字段全部更新为同一各值,而是每条记录修改后的值都不一样。

 

1.构建需要更新的数据,需要注意的是如果PO中存在不想要更新的字段,你有两种处理方式,一种是将该字段的值在此处设为数据库中原来的值,另一种方式就是在进行Map转换时,

不将此字段构建到Map中,这只需要对convertBean2MapWithUnderscoreName方法做一些小的修改,你可以把不需要保留的字段作为参数传给它,然后在转换的时候过滤掉(主键不能省略)。

        //4.构建批量更新的数据
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> updateItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            sysPersonPO.setCode(sysPersonPO.getCode()+"updateTest");
            Map<String,Object> updatetItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            updateItems.add(updatetItem);
        }

 

2.编写Mybatis映射文件fmsDataDsMapper.xml

  <!-- 根据主键批量更新某个字段,传入表名和需要更新的数据的集合 -->
    <insert id="updateDatas" parameterType="map">
       INSERT INTO ${table_name}
       <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator="," open="(" close=")">
                ${field}
       </foreach>
               VALUES  
       <foreach collection="list" index="index" item="record" separator="," >
            <foreach collection="record" index="key"  item="item" separator="," open="(" close=")">
                #{item}
            </foreach>
        </foreach> 
        ON DUPLICATE KEY UPDATE 
        <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator=",">
                ${field}=VALUES(${field})
       </foreach>
    </insert>

 

3.更新数据

//5.更新数据
updateDatas(updateItems,"sys_person");


private void updateDatas(List<Map<String,Object>> updateItems, String tableName){
        if (!updateItems.isEmpty()) {
            Map<String,Object> params = Maps.newHashMap();
       //这里将数据分成每1000条执行一次,可根据实际情况调整
int count = updateItems.size() / 1000; int yu = updateItems.size() % 1000; for (int i = 0; i <= count; i++) { List<Map<String,Object>> subList = Lists.newArrayList(); if (i == count) { if(yu != 0){ subList = updateItems.subList(i * 1000, 1000 * i + yu); }else { continue; } } else { subList = updateItems.subList(i * 1000, 1000 * (i + 1)); } params.put("table_name", tableName); params.put("fields", subList.get(0)); params.put("list", subList); sqlSessionTemplate.insert(dataDsNameSpace+".updateDatas", params); } } }

 



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