mybatis大数据处理

今天给大家分享mybatis大数据处理，其中也会对mybatis datasource的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、怎么让Mybatis执行sql速度快些
• 2、Java的批量插入30W的数据竟然可以这么快?
• 3、mybatis大数据查询优化:fetchSize

怎么让Mybatis执行sql速度快些

提升Mybatis执行SQL速度的一个有效策略是优化SQL语句本身。例如，将多次查询合并为一次查询，可以显著减少数据库交互次数，从而提高执行效率。这种优化不仅限于简单的合并查询，还可以通过合理使用索引、减少不必要的列加载以及优化JOIN操作等方式实现。在编写SQL时，确保查询中使用的表和字段都恰当地利用了索引。

首先，分页查询通过设置limit的offset和size来实现。其次，预置SQL查询字段通过引用columns实现。一对多级联查询使用mybatis的collection标签，通过queryparaminstancelist级联查询关联表数据。一对一级联查询则使用association标签实现。

批处理的原理基于减少网络通信时间和优化 SQL 语句执行。JDBC 在执行 SQL 时，会通过网络请求发送 SQL 语句和参数，这种单条语句的执行方式会增加网络通信负担，降低效率。批处理则允许客户端缓存多条 SQL 语句，批量发送到数据库执行，以此降低通信损耗，提高性能。

Java的批量插入30W的数据竟然可以这么快?

首先，验证了使用MyBatis、JDBC等技术插入30万条数据的可行性与效率。通过定义实体类、mapper、配置文件等，设计了验证数据库表结构。尝试不分批次直接插入30万条数据，发现MyBatis一次性批量插入时，超出最大数据包限制，提示通过调整max_allowed_packet变量来提高传输内容上限。

直接使用MyBatis批量插入30万条数据，代码如下：控制台输出显示了异常：超过最大数据包限制（27759038 yun 4194304），可以通过调整max_allowed_packet参数在服务器端解决，但30万数据量超出较多，因此这种方式不可行。既然直接***不行，尝试逐条循环插入。

优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，这样可以显著提高速度。优化2：对于大文件，可以***用异步+多线程读取若干行并分批入库。优化3：对于文件数量过多的情况，可以将每个Excel异步读取与插入，形成双异步操作。通过这些优化，从191秒优化至2秒，效率惊人。

在Oracle中高效批量插入数据的方法主要包括以下几点：Java实现批量插入：使用ojdbcjar包连接Oracle数据库。关闭自动提交功能：这可以减少每次插入后的磁盘I/O操作，提高插入效率。利用PreparedStatement预编译SQL语句：这可以避免SQL语句的重复解析，提高效率。

mybatis大数据查询优化:fetchSize

在使用MyBatis查询大量数据时，面临一个普遍问题就是内存溢出（OOM）。本文将详细阐述如何通过流式查询解决这一问题，避免数据量过大导致的内存问题。首先，需要在`Mapper.xml`配置文件中对`select`语句进行优化，添加`fetchSize`属性。

面对数据量庞大的查询需求，MyBatis提供了流式查询方式，以避免内存溢出（OOM）问题。首先在Mapper.xml中，通过在SQL语句中增加`fetchSize`属性，实现分页式查询。

流式查询实现步骤 配置Mybatis流式查询：选择ResultSetType：在Mybatis的mapper XML文件中，将标签的resultSetType属性设置为SCROLL_INSENSITIVE或SCROLL_SENSITIVE，以减少内存占用。通常选择SCROLL_INSENSITIVE，因为它允许数据在结果集中向前和向后滚动，同时保证数据在滚动期间不变。

在处理大量数据导出时，使用Mybatis的流式查询和游标功能可以有效解决内存溢出问题。以下是实现步骤和注意事项：首先，理解流式查询，它通过提供数据获取管道，客户端按需从管道读取，保持连接，避免一次性加载大量数据到内存。

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