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Mybatis批量更新优化方案

Mybatis批量更新优化方案

目录

  • 前言
  • 需求
  • 方案
  • 优化方案一
  • 优化方案二
  • 总结

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:

在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述

启动项目进行测试:

在这里插入图片描述

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}wheredept_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

在这里插入图片描述

重启项目,再次测试:

在这里插入图片描述

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>wheredept_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:

在这里插入图片描述
重启项目,再次测试:

在这里插入图片描述
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。