解决mybatis-plus 查询耗时慢的问题

mybatis-plus 查询耗时慢

1、现象

查出30000多条id

然后用

1 2	`EntityWrapper ew =` `new` `EntityWrapper<>();` `ew.in(TableFieldConstant.F_AUTH_RESULT_ID, ids);`

查询会很慢

2、原因

跟了一下mybatis-plus源码

protected String formatSqlIfNeed(boolean need, String sqlStr, Object... params) {

if (need && !StringUtils.isEmpty(sqlStr)) {

if (ArrayUtils.isNotEmpty(params)) {

for(int i = 0; i < params.length; ++i) {

String genParamName = "MPGENVAL" + this.paramNameSeq.incrementAndGet();

sqlStr = sqlStr.replace(String.format("{%s}", i), String.format("#{%s.paramNameValuePairs.%s}", this.getParamAlias(), genParamName));

this.paramNameValuePairs.put(genParamName, params[i]);

}

return sqlStr;

} else {

return null;

}

问题出现在

1	`sqlStr = sqlStr.replace(String.format("{%s}", i), String.format("#{%s.paramNameValuePairs.%s}",` `this.getParamAlias(), genParamName));`

对replace 测试发现当数据量大时替换会很耗时测试的遍历了30000次拼接从1到30000 替换耗时20多秒

对 apache-commons-lang 的StringUtis.replace测试是耗时7秒多

3、总结

把使用mybaits 批量查询改为手写sql查询之后问题解决

使用mybatis-plus批量操作时要谨慎能写sql尽量写sql

这个跟mybatis-plus 的小伙伴提了问题后已经解决可以升级jar版本 3.x

mybatis-plus 处理大数据量太慢

大批量数据插入方法是Mybatis的foreach拼接SQL

我发现不管改成Mybatis Batch提交或者原生JDBC Batch的方法都不起作用，实际上在插入的时候仍然是一条条记录的插，速度远不如原来Mybatis的foreach拼接SQL的方法。

// 第一步判断更新或添加

String[] splitUserId = userGroup.getUserId().split(",");

String[] spiltUserName = userGroup.getUserName().split(",");

if (StringUtils.isBlank(userGroup.getId())) {

userGroup.setNum(spiltUserName.length);

userGroupMapper.insert(userGroup);

} else {

userGroup.setNum(spiltUserName.length);

userGroupMapper.updateById(userGroup);

}

/* 第二部删除中间表信息，字段冗余 */

Map<String, Object> columnMap = new HashMap<String, Object>();

columnMap.put("USER_GROUP_ID", userGroup.getId());

groupUsersService.removeByMap(columnMap);

/* 第三步，批量保存中间表 */

if (splitUserId.length != 0) {

List<GroupUsers> groupUsersList = Lists.newArrayList();

for (int i = 0; i < splitUserId.length; i++) {

GroupUsers gu = new GroupUsers();

gu.setUserId(splitUserId[i]);

gu.setUserName(spiltUserName[i]);

gu.setUserGroupId(userGroup.getId());

groupUsersList.add(gu);

}

groupUsersService.saveBatch(groupUsersList);

}

1、就是这样的一种情景也很符合大部分的开发场景，可就是1000条数据的情况下用了8秒，这可能与计算机的性能有很大的关系，但就是如此也不至于用八秒钟，那么用户体验会很惨的。

2、JDBC连接URL字符串中需要新增一个参数：

rewriteBatchedStatements=true url: jdbc:mysql://192.168.1.143:3306/rt_xxxxxx_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&rewriteBatchedStatements=true

3、MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入。

4、MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。

只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL

另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持快网idc。

原文链接：https://blog.csdn.net/cuixinzhou/article/details/113030993

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