2.核心功能

刚才的案例中都是以id为条件的简单CRUD,一些复杂条件的SQL语句就要用到一些更高级的功能了。

**2.1.**条件构造器

除了新增以外,修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外,还支持更加复杂的where条件。

img

参数中的Wrapper就是条件构造的抽象类,其下有很多默认实现,继承关系如图:

img

Wrapper的子类AbstractWrapper提供了where中包含的所有条件构造方法:

img

而QueryWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个select方法,允许指定查询字段:

img

而UpdateWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个set方法,允许指定SQL中的SET部分:

img

接下来,我们就来看看如何利用Wrapper实现复杂查询。

2.1.1.QueryWrapper

无论是修改、删除、查询,都可以使用QueryWrapper来构建查询条件。接下来看一些例子: 查询:查询出名字中带o的,存款大于等于1000元的人。代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
@Test
void testQueryWrapper() {
// 1.构建查询条件 where name like "%o%" AND balance >= 1000
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
.select("id", "username", "info", "balance")
.like("username", "o")
.ge("balance", 1000);
// 2.查询数据
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}

更新:更新用户名为jack的用户的余额为2000,代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
@Test
void testUpdateByQueryWrapper() {
// 1.构建查询条件 where name = "Jack"
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().eq("username", "Jack");
// 2.更新数据,user中非null字段都会作为set语句
User user = new User();
user.setBalance(2000);
userMapper.update(user, wrapper);
}

2.1.2.UpdateWrapper

基于BaseMapper中的update方法更新时只能直接赋值,对于一些复杂的需求就难以实现。 例如:更新id为1,2,4的用户的余额,扣200,对应的SQL应该是:

1
UPDATE user SET balance = balance - 200 WHERE id in (1, 2, 4)

SET的赋值结果是基于字段现有值的,这个时候就要利用UpdateWrapper中的setSql功能了:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
@Test
void testUpdateWrapper() {
List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L);
// 1.生成SQL
UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<User>()
.setSql("balance = balance - 200") // SET balance = balance - 200
.in("id", ids); // WHERE id in (1, 2, 4)
// 2.更新,注意第一个参数可以给null,也就是不填更新字段和数据,
// 而是基于UpdateWrapper中的setSQL来更新
userMapper.update(null, wrapper);
}

**2.1.3.**LambdaQueryWrapper

无论是QueryWrapper还是UpdateWrapper在构造条件的时候都需要写死字段名称,会出现字符串魔法值。这在编程规范中显然是不推荐的。 那怎么样才能不写字段名,又能知道字段名呢?

其中一种办法是基于变量的gettter方法结合反射技术。因此我们只要将条件对应的字段的getter方法传递给MybatisPlus,它就能计算出对应的变量名了。而传递方法可以使用JDK8中的方法引用Lambda表达式。 因此MybatisPlus又提供了一套基于Lambda的Wrapper,包含两个:

  • LambdaQueryWrapper
  • LambdaUpdateWrapper

分别对应QueryWrapper和UpdateWrapper

其使用方式如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
@Test
void testLambdaQueryWrapper() {
// 1.构建条件 WHERE username LIKE "%o%" AND balance >= 1000
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.lambda()
.select(User::getId, User::getUsername, User::getInfo, User::getBalance)
.like(User::getUsername, "o")
.ge(User::getBalance, 1000);
// 2.查询
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
users.forEach(System.out::println);
}

2.2****自定义SQL

在演示UpdateWrapper的案例中,我们在代码中编写了更新的SQL语句:

img

这种写法在某些企业也是不允许的,因为SQL语句最好都维护在持久层,而不是业务层。就当前案例来说,由于条件是in语句,只能将SQL写在Mapper.xml文件,利用foreach来生成动态SQL。 这实在是太麻烦了。假如查询条件更复杂,动态SQL的编写也会更加复杂。

所以,MybatisPlus提供了自定义SQL功能,可以让我们利用Wrapper生成查询条件,再结合Mapper.xml编写SQL

2.2.1.基本用法

以当前案例来说,我们可以这样写:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
@Test
void testCustomWrapper() {
// 1.准备自定义查询条件
List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L);
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().in("id", ids);

// 2.调用mapper的自定义方法,直接传递Wrapper
userMapper.deductBalanceByIds(200, wrapper);
}

然后在UserMapper中自定义SQL:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
package com.itheima.mp.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Update;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
@Select("UPDATE user SET balance = balance - #{money} ${ew.customSqlSegment}")
void deductBalanceByIds(@Param("money") int money, @Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper);
}

这样就省去了编写复杂查询条件的烦恼了。

2.2.2.多表关联

理论上来讲MyBatisPlus是不支持多表查询的,不过我们可以利用Wrapper中自定义条件结合自定义SQL来实现多表查询的效果。 例如,我们要查询出所有收货地址在北京的并且用户id在1、2、4之中的用户 要是自己基于mybatis实现SQL,大概是这样的:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.mp.domain.po.User">
SELECT *
FROM user u
INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id
WHERE u.id
<foreach collection="ids" separator="," item="id" open="IN (" close=")">
#{id}
</foreach>
AND a.city = #{city}
</select>

可以看出其中最复杂的就是WHERE条件的编写,如果业务复杂一些,这里的SQL会更变态。

但是基于自定义SQL结合Wrapper的玩法,我们就可以利用Wrapper来构建查询条件,然后手写SELECT及FROM部分,实现多表查询。

查询条件这样来构建:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
@Test
void testCustomJoinWrapper() {
// 1.准备自定义查询条件
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
.in("u.id", List.of(1L, 2L, 4L))
.eq("a.city", "北京");

// 2.调用mapper的自定义方法
List<User> users = userMapper.queryUserByWrapper(wrapper);

users.forEach(System.out::println);
}

然后在UserMapper中自定义方法:

1
2
@Select("SELECT u.* FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}")
List<User> queryUserByWrapper(@Param("ew")QueryWrapper<User> wrapper);

当然,也可以在UserMapper.xml中写SQL:

1
2
3
<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.mp.domain.po.User">
SELECT * FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}
</select>

**2.3.**Service接口

MybatisPlus不仅提供了BaseMapper,还提供了通用的Service接口及默认实现,封装了一些常用的service模板方法。 通用接口为IService,默认实现为ServiceImpl,其中封装的方法可以分为以下几类:

  • save:新增
  • remove:删除
  • update:更新
  • get:查询单个结果
  • list:查询集合结果
  • count:计数
  • page:分页查询

**2.3.1.**CRUD

我们先俩看下基本的CRUD接口。 新增

img

  • save是新增单个元素
  • saveBatch是批量新增
  • saveOrUpdate是根据id判断,如果数据存在就更新,不存在则新增
  • saveOrUpdateBatch是批量的新增或修改

删除:

img

  • removeById:根据id删除
  • removeByIds:根据id批量删除
  • removeByMap:根据Map中的键值对为条件删除
  • remove(Wrapper<T>):根据Wrapper条件删除
  • ~~removeBatchByIds~~:暂不支持

修改:

img

  • updateById:根据id修改
  • update(Wrapper<T>):根据UpdateWrapper修改,Wrapper中包含setwhere部分
  • update(T,Wrapper<T>):按照T内的数据修改与Wrapper匹配到的数据
  • updateBatchById:根据id批量修改

Get:

img

  • getById:根据id查询1条数据
  • getOne(Wrapper<T>):根据Wrapper查询1条数据
  • getBaseMapper:获取Service内的BaseMapper实现,某些时候需要直接调用Mapper内的自定义SQL时可以用这个方法获取到Mapper

List:

img

  • listByIds:根据id批量查询
  • list(Wrapper<T>):根据Wrapper条件查询多条数据
  • list():查询所有

Count

img

  • count():统计所有数量
  • count(Wrapper<T>):统计符合Wrapper条件的数据数量

getBaseMapper: 当我们在service中要调用Mapper中自定义SQL时,就必须获取service对应的Mapper,就可以通过这个方法:

img

2.3.2.基本用法

由于Service中经常需要定义与业务有关的自定义方法,因此我们不能直接使用IService,而是自定义Service接口,然后继承IService以拓展方法。同时,让自定义的Service实现类继承ServiceImpl,这样就不用自己实现IService中的接口了。

首先,定义IUserService,继承IService

1
2
3
4
5
6
7
8
package com.itheima.mp.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;

public interface IUserService extends IService<User> {
// 拓展自定义方法
}

然后,编写UserServiceImpl类,继承ServiceImpl,实现UserService

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
package com.itheima.mp.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.domain.po.service.IUserService;
import com.itheima.mp.mapper.UserMapper;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User>
implements IUserService {
}

接下来,我们快速实现下面4个接口:

编号 接口 请求方式 请求路径 请求参数 返回值
1 新增用户 POST /users 用户表单实体
2 删除用户 DELETE /users/{id} 用户id
3 根据id查询用户 GET /users/{id} 用户id 用户VO
4 根据id批量查询 GET /users 用户id集合 用户VO集合

首先,我们在项目中引入几个依赖:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
<!--swagger-->
<dependency>
<groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
<artifactId>knife4j-openapi2-spring-boot-starter</artifactId>
<version>4.1.0</version>
</dependency>
<!--web-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

然后需要配置swagger信息:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
knife4j:
enable: true
openapi:
title: 用户管理接口文档
description: "用户管理接口文档"
email: zhanghuyi@itcast.cn
concat: 虎哥
url: https://www.itcast.cn
version: v1.0.0
group:
default:
group-name: default
api-rule: package
api-rule-resources:
- com.itheima.mp.controller

然后,接口需要两个实体:

  • UserFormDTO:代表新增时的用户表单
  • UserVO:代表查询的返回结果

首先是UserFormDTO:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
package com.itheima.mp.domain.dto;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@Data
@ApiModel(description = "用户表单实体")
public class UserFormDTO {

@ApiModelProperty("id")
private Long id;

@ApiModelProperty("用户名")
private String username;

@ApiModelProperty("密码")
private String password;

@ApiModelProperty("注册手机号")
private String phone;

@ApiModelProperty("详细信息,JSON风格")
private String info;

@ApiModelProperty("账户余额")
private Integer balance;
}

然后是UserVO:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
package com.itheima.mp.domain.vo;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@Data
@ApiModel(description = "用户VO实体")
public class UserVO {

@ApiModelProperty("用户id")
private Long id;

@ApiModelProperty("用户名")
private String username;

@ApiModelProperty("详细信息")
private String info;

@ApiModelProperty("使用状态(1正常 2冻结)")
private Integer status;

@ApiModelProperty("账户余额")
private Integer balance;
}

最后,按照Restful风格编写Controller接口方法:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
package com.itheima.mp.controller;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.itheima.mp.domain.dto.UserFormDTO;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.domain.vo.UserVO;
import com.itheima.mp.service.IUserService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@Api(tags = "用户管理接口")
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("users")
public class UserController {

private final IUserService userService;

@PostMapping
@ApiOperation("新增用户")
public void saveUser(@RequestBody UserFormDTO userFormDTO){
// 1.转换DTO为PO
User user = BeanUtil.copyProperties(userFormDTO, User.class);
// 2.新增
userService.save(user);
}

@DeleteMapping("/{id}")
@ApiOperation("删除用户")
public void removeUserById(@PathVariable("id") Long userId){
userService.removeById(userId);
}

@GetMapping("/{id}")
@ApiOperation("根据id查询用户")
public UserVO queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){
// 1.查询用户
User user = userService.getById(userId);
// 2.处理vo
return BeanUtil.copyProperties(user, UserVO.class);
}

@GetMapping
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List<UserVO> queryUserByIds(@RequestParam("ids") List<Long> ids){
// 1.查询用户
List<User> users = userService.listByIds(ids);
// 2.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}
}

可以看到上述接口都直接在controller即可实现,无需编写任何service代码,非常方便。

不过,一些带有业务逻辑的接口则需要在service中自定义实现了。例如下面的需求:

  • 根据id扣减用户余额

这看起来是个简单修改功能,只要修改用户余额即可。但这个业务包含一些业务逻辑处理:

  • 判断用户状态是否正常
  • 判断用户余额是否充足

这些业务逻辑都要在service层来做,另外更新余额需要自定义SQL,要在mapper中来实现。因此,我们除了要编写controller以外,具体的业务还要在service和mapper中编写。

首先在UserController中定义一个方法:

1
2
3
4
5
@PutMapping("{id}/deduction/{money}")
@ApiOperation("扣减用户余额")
public void deductBalance(@PathVariable("id") Long id, @PathVariable("money")Integer money){
userService.deductBalance(id, money);
}

然后是UserService接口:

1
2
3
4
5
6
7
8
package com.itheima.mp.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;

public interface IUserService extends IService<User> {
void deductBalance(Long id, Integer money);
}

最后是UserServiceImpl实现类:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
package com.itheima.mp.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.mapper.UserMapper;
import com.itheima.mp.service.IUserService;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
@Override
public void deductBalance(Long id, Integer money) {
// 1.查询用户
User user = getById(id);
// 2.判断用户状态
if (user == null || user.getStatus() == 2) {
throw new RuntimeException("用户状态异常");
}
// 3.判断用户余额
if (user.getBalance() < money) {
throw new RuntimeException("用户余额不足");
}
// 4.扣减余额
baseMapper.deductMoneyById(id, money);
}
}

最后是mapper:

1
2
@Update("UPDATE user SET balance = balance - #{money} WHERE id = #{id}")
void deductMoneyById(@Param("id") Long id, @Param("money") Integer money);

**2.3.3.**Lambda

IService中还提供了Lambda功能来简化我们的复杂查询及更新功能。我们通过两个案例来学习一下。

案例一:实现一个根据复杂条件查询用户的接口,查询条件如下:

  • name:用户名关键字,可以为空
  • status:用户状态,可以为空
  • minBalance:最小余额,可以为空
  • maxBalance:最大余额,可以为空

可以理解成一个用户的后台管理界面,管理员可以自己选择条件来筛选用户,因此上述条件不一定存在,需要做判断。

我们首先需要定义一个查询条件实体,UserQuery实体:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
package com.itheima.mp.domain.query;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@Data
@ApiModel(description = "用户查询条件实体")
public class UserQuery {
@ApiModelProperty("用户名关键字")
private String name;
@ApiModelProperty("用户状态:1-正常,2-冻结")
private Integer status;
@ApiModelProperty("余额最小值")
private Integer minBalance;
@ApiModelProperty("余额最大值")
private Integer maxBalance;
}

接下来我们在UserController中定义一个controller方法:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List<UserVO> queryUsers(UserQuery query){
// 1.组织条件
String username = query.getName();
Integer status = query.getStatus();
Integer minBalance = query.getMinBalance();
Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().lambda()
.like(username != null, User::getUsername, username)
.eq(status != null, User::getStatus, status)
.ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
.le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance);
// 2.查询用户
List<User> users = userService.list(wrapper);
// 3.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}

在组织查询条件的时候,我们加入了 username != null 这样的参数,意思就是当条件成立时才会添加这个查询条件,类似Mybatis的mapper.xml文件中的<if>标签。这样就实现了动态查询条件效果了。

不过,上述条件构建的代码太麻烦了。 因此Service中对LambdaQueryWrapperLambdaUpdateWrapper的用法进一步做了简化。我们无需自己通过new的方式来创建Wrapper,而是直接调用lambdaQuerylambdaUpdate方法:

基于Lambda查询:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List<UserVO> queryUsers(UserQuery query){
// 1.组织条件
String username = query.getName();
Integer status = query.getStatus();
Integer minBalance = query.getMinBalance();
Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
// 2.查询用户
List<User> users = userService.lambdaQuery()
.like(username != null, User::getUsername, username)
.eq(status != null, User::getStatus, status)
.ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
.le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance)
.list();
// 3.处理vo
return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}

可以发现lambdaQuery方法中除了可以构建条件,还需要在链式编程的最后添加一个list(),这是在告诉MP我们的调用结果需要是一个list集合。这里不仅可以用list(),可选的方法有:

  • .one():最多1个结果
  • .list():返回集合结果
  • .count():返回计数结果

MybatisPlus会根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果。

与lambdaQuery方法类似,IService中的lambdaUpdate方法可以非常方便的实现复杂更新业务。

例如下面的需求:

需求:改造根据id修改用户余额的接口,要求如下

  • 如果扣减后余额为0,则将用户status修改为冻结状态(2)

也就是说我们在扣减用户余额时,需要对用户剩余余额做出判断,如果发现剩余余额为0,则应该将status修改为2,这就是说update语句的set部分是动态的。

实现如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
@Override
@Transactional
public void deductBalance(Long id, Integer money) {
// 1.查询用户
User user = getById(id);
// 2.校验用户状态
if (user == null || user.getStatus() == 2) {
throw new RuntimeException("用户状态异常!");
}
// 3.校验余额是否充足
if (user.getBalance() < money) {
throw new RuntimeException("用户余额不足!");
}
// 4.扣减余额 update tb_user set balance = balance - ?
int remainBalance = user.getBalance() - money;
lambdaUpdate()
.set(User::getBalance, remainBalance) // 更新余额
.set(remainBalance == 0, User::getStatus, 2) // 动态判断,是否更新status
.eq(User::getId, id)
.eq(User::getBalance, user.getBalance()) // 乐观锁
.update();
}

**2.3.4.**批量新增

IService中的批量新增功能使用起来非常方便,但有一点注意事项,我们先来测试一下。 首先我们测试逐条插入数据:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
@Test
void testSaveOneByOne() {
long b = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
userService.save(buildUser(i));
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:" + (e - b));
}

private User buildUser(int i) {
User user = new User();
user.setUsername("user_" + i);
user.setPassword("123");
user.setPhone("" + (18688190000L + i));
user.setBalance(2000);
user.setInfo("{\"age\": 24, \"intro\": \"英文老师\", \"gender\": \"female\"}");
user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
user.setUpdateTime(user.getCreateTime());
return user;
}

执行结果如下:

img

可以看到速度非常慢。

然后再试试MybatisPlus的批处理:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
@Test
void testSaveBatch() {
// 准备10万条数据
List<User> list = new ArrayList<>(1000);
long b = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
list.add(buildUser(i));
// 每1000条批量插入一次
if (i % 1000 == 0) {
userService.saveBatch(list);
list.clear();
}
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时:" + (e - b));
}

执行最终耗时如下:

img

可以看到使用了批处理以后,比逐条新增效率提高了10倍左右,性能还是不错的。

不过,我们简单查看一下MybatisPlus源码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}
// ...SqlHelper
public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
Assert.isFalse(batchSize < 1, "batchSize must not be less than one");
return !CollectionUtils.isEmpty(list) && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
int size = list.size();
int idxLimit = Math.min(batchSize, size);
int i = 1;
for (E element : list) {
consumer.accept(sqlSession, element);
if (i == idxLimit) {
sqlSession.flushStatements();
idxLimit = Math.min(idxLimit + batchSize, size);
}
i++;
}
});
}

可以发现其实MybatisPlus的批处理是基于PrepareStatement的预编译模式,然后批量提交,最终在数据库执行时还是会有多条insert语句,逐条插入数据。SQL类似这样:

1
2
3
4
Preparing: INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )
Parameters: user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01

而如果想要得到最佳性能,最好是将多条SQL合并为一条,像这样:

1
2
3
4
5
6
INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time )
VALUES
(user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_4, 123, 18688190004, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01);

该怎么做呢?

MySQL的客户端连接参数中有这样的一个参数:rewriteBatchedStatements。顾名思义,就是重写批处理的statement语句。参考文档:

https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.0/en/connector-j-connp-props-performance-extensions.html#cj-conn-prop_rewriteBatchedStatements

这个参数的默认值是false,我们需要修改连接参数,将其配置为true

修改项目中的application.yml文件,在jdbc的url后面添加参数&rewriteBatchedStatements=true:

1
2
3
4
5
6
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: MySQL123

再次测试插入10万条数据,可以发现速度有非常明显的提升:

img

ClientPreparedStatementexecuteBatchInternal中,有判断rewriteBatchedStatements值是否为true并重写SQL的功能:

最终,SQL被重写了:

img