電子發(fā)燒友App
一、多數(shù)據(jù)源問題
主要思路是把dataSource、sqlSesstionFactory、MapperScannerConfigurer在配置中區(qū)分開，各Mapper對(duì)應(yīng)的包名、類名區(qū)分開
1 <？xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”？>
2
3 xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xmlns:aop=“http://www.springframework.org/schema/aop”
4 xmlns:tx=“http://www.springframework.org/schema/tx” xmlns:jdbc=“http://www.springframework.org/schema/jdbc”
5 xmlns:context=“http://www.springframework.org/schema/context”
6 xsi:schemaLocation=“
7 http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
8 http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
9 http://www.springframework.org/schema/jdbc http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd
10 http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
11 http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd”
12 default-autowire=“byName”>
13
14
15 destroy-method=“dispose”>
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27 destroy-method=“dispose”>
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
56
57
58
59
60
61
62
上面的配置，一個(gè)連h2的a數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)連h2的b數(shù)據(jù)庫(kù)，至于事務(wù)管理器，大家可參考這個(gè)思路，建二個(gè)，各管各的。
項(xiàng)目中mapper接口及映射文件均用包名區(qū)分開，如下圖：
二、如何使用Map做為參數(shù)及動(dòng)態(tài)條件生成
1
2
3
4
5
6 。..
7
8
9
10
11 D_RECID， D_USER_NAME， D_NAME， D_TYPE， 。..
12
13
14
14-31演示了如何使用Map做為參數(shù)，動(dòng)態(tài)傳入查詢條件，及List參數(shù)生成in（。..）條件
java端代碼示例：
1 PrintLayoutMapper mapper = context.getBean（PrintLayoutMapper.class）;
2
3 Map
4 map.put（“userName”， “ADMIN”）;
5 map.put（“awbType”， “CARGOLABEL_MU”）;
6 map.put（“recId”， 1）;
7
8 List
9 ids.add（0， 1）;
10 ids.add（0， 2）;
11 ids.add（0， 3）;
12
13 map.put（“ids”， ids）;
14
15 List<？> list = mapper.select（map）;
其實(shí)PrintLayoutMapper接口的定義為：
1 public interface PrintLayoutMapper {
2 。..
3
4 List
5 }
最終生成的SQL語(yǔ)句為：
1 select D_RECID， D_USER_NAME， D_NAME， D_TYPE， 。.. from T_PRINT_LAYOUT where D_USER_NAME = ？ and D_TYPE = ？ and D_RECID = ？ or D_RECID in （ ？ ， ？ ， ？ ）
三、兼容不同的數(shù)據(jù)庫(kù)
1
2
3
4 select seq_users.nextval from dual
5
6
7 select nextval for seq_users from sysibm.sysdummy1“
8
9
10 insert into users values （#{id}， #{name}）
11
這是官方文檔上的示例，演示了如何兼容oracle與db2這二種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，來獲取序列的下一個(gè)值
四、加強(qiáng)版的分支、選擇判斷
1
這也是官方文檔上的示例，因?yàn)?if>。..并沒對(duì)應(yīng)的
五、避免Where 空條件的尷尬
1
2 SELECT * FROM BLOG
3 WHERE
4
5 state = #{state}
6
7
如果state參數(shù)為空時(shí)，最終生成SQL語(yǔ)句為
1 SELECT * FROM BLOG
2 WHERE
執(zhí)行會(huì)出錯(cuò)，當(dāng)然，你可以在where 后加一個(gè)1=1，改成
1
2 SELECT * FROM BLOG
3 WHERE 1=1
4
5 and state = #{state}
6
7
但是這個(gè)做法不太“環(huán)?！保ó吘挂肓艘粋€(gè)垃圾條件），其實(shí)只要改成《where>。..《/where>即可
1
2 SELECT * FROM BLOG
3
4
5 and state = #{state}
6
7
8
六、$與#的區(qū)別
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = ${recId}
最后生成的SQL為：
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = 1
即：直接將參數(shù)值替換到了原來${recId}的位置，相當(dāng)于硬拼SQL
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = #{recid，jdbcType=DECIMAL}
最后生成的SQL為：
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = ？
即：#{。..}被識(shí)別為一個(gè)SQL參數(shù)
七、大量數(shù)據(jù)的批量insert
大量數(shù)據(jù)（條數(shù)>10000）做insert時(shí)，如果按常規(guī)方式，每條insert into table（。..） values（。..）;來提交，速度巨慢。改善性能的思路是多條insert批量提交。
oracle環(huán)境中，有一種批量insert的小技巧，原理是 insert into 。.. select from 。..，套在mybatis上，變形為：
1 INSERT INTO T_TEST
2 （ID， COL_A， COL_B）
3 SELECT SEQ_TEST.NEXTVAL， A.*
4 FROM （
5 SELECT ‘A1’， ‘B1’ FROM DUAL
6 UNION ALL SELECT ‘A2’， ‘B2’ FROM DUAL
7 UNION ALL SELECT ‘A3’， ‘B3’ FROM DUAL
8 UNION ALL SELECT ‘A4’， ‘B4’ FROM DUAL
9 UNION ALL SELECT ‘A5’， ‘B5’ FROM DUAL
10 UNION ALL SELECT ‘A6’， ‘B6’ FROM DUAL
11 ） A
中間的部分非常有規(guī)律，可以用foreach標(biāo)簽生成，參考下面的片段：
1
2
3 select SEQ_CTAS_SHARK_FLT.nextval as recId from dual
4
5 insert into CTAS_SHARK_FLT （《include refid=”Base_Column_List“/>） SELECT SEQ_TEST.NEXTVAL， A.*
6 FROM （
7
8 select #{item.awbType，jdbcType=VARCHAR}， #{item.awbPre，jdbcType=VARCHAR}，。.. from dual
9
10 ） A
11
即使這樣，也不能直接run，oracle中一次執(zhí)行的sql語(yǔ)句長(zhǎng)度是有限制的，如果最后拼出來的sql字符串過長(zhǎng)，會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行失敗，所以java端還要做一個(gè)分段處理，參考下面的處理：
1 List
2 for （TSharkFlt f ： sharkFlts） {
3 data.add（getSharkFlt（f））;
4 }
5
6 System.out.println（data.size（））;
7
8 long beginTime = System.currentTimeMillis（）;
9 System.out.println（”開始插入。..“）;
10 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = ctx.getBean（SqlSessionFactory.class）;
11 SqlSession session = null;
12 try {
13 session = sqlSessionFactory.openSession（ExecutorType.BATCH， false）;
14 int a = 2000;//每次提交2000條
15 int loop = （int） Math.ceil（data.size（） / （double） a）;
16
17 List
18 int start， stop;
19 for （int i = 0; i 《 loop; i++） {
20 tempList.clear（）;
21 start = i * a;
22 stop = Math.min（i * a + a - 1， data.size（） - 1）;
23 System.out.println（”range：“ + start + ” - “ + stop）;
24 for （int j = start; j 《= stop; j++） {
25 tempList.add（data.get（j））;
26 }
27 session.insert（”ctas.importer.writer.mybatis.mappper.SharkFltMapper.insertBatch2“， tempList）;
28 session.commit（）;
29 session.clearCache（）;
30 System.out.println（”已經(jīng)插入“ + （stop + 1） + ” 條“）;
31 }
32 } catch （Exception e） {
33 e.printStackTrace（）;
34 session.rollback（）;
35 } finally {
36 if （session ！= null） {
37 session.close（）;
38 }
39 }
40 long endTime = System.currentTimeMillis（）;
41 System.out.println（”插入完成，耗時(shí) “ + （endTime - beginTime） + ” 毫秒！“）;
13，27-29這幾行是關(guān)鍵，這一段邏輯會(huì)經(jīng)常使用，為了重用，可以封裝一下：
1 /**
2 * 批量提交數(shù)據(jù)
3 * @param sqlSessionFactory
4 * @param mybatisSQLId SQL語(yǔ)句在Mapper XML文件中的ID
5 * @param commitCountEveryTime 每次提交的記錄數(shù)
6 * @param list 要提交的數(shù)據(jù)列表
7 * @param logger 日志記錄器
8 */
9 private 《T> void batchCommit（SqlSessionFactory sqlSessionFactory， String mybatisSQLId， int commitCountEveryTime， List《T> list， Logger logger） {
10 SqlSession session = null;
11 try {
12 session = sqlSessionFactory.openSession（ExecutorType.BATCH， false）;
13 int commitCount = （int） Math.ceil（list.size（） / （double） commitCountEveryTime）;
14 List《T> tempList = new ArrayList《T>（commitCountEveryTime）;
15 int start， stop;
16 Long startTime = System.currentTimeMillis（）;
17 for （int i = 0; i 《 commitCount; i++） {
18 tempList.clear（）;
19 start = i * commitCountEveryTime;
20 stop = Math.min（i * commitCountEveryTime + commitCountEveryTime - 1， list.size（） - 1）;
21 for （int j = start; j 《= stop; j++） {
22 tempList.add（list.get（j））;
23 }
24 session.insert（mybatisSQLId， tempList）;
25 session.commit（）;
26 session.clearCache（）;
27 }
28 Long endTime = System.currentTimeMillis（）;
29 logger.debug（”batchCommit耗時(shí)：“ + （endTime - startTime） + ”毫秒“）;
30 } catch （Exception e） {
31 logger.error（”batchCommit error！“， e）;
32 e.printStackTrace（）;
33 session.rollback（）;
34 } finally {
35 if （session ！= null） {
36 session.close（）;
37 }
38 }
39 }
對(duì)應(yīng)的，如果是批量update，也是類似的思路，只不過要注意一點(diǎn)：oracle環(huán)境中，多條語(yǔ)句提交的sql語(yǔ)句為
begin
update xxx set xxx =xxx ;
update xxx set xxx =xxx;
end;
用mytais拼的時(shí)候，參考下面的寫法：
1
2
3 update xxx set x=#{item.x，jdbcType=VARCHAR} where x =#{item.x，jdbcType=VARCHAR};
4
5
關(guān)于批量提交的性能，Oracle環(huán)境下，我大概測(cè)試了一下：
insert into 。.. select xxx
union all select yyy
union all select zzz;
最快，其次是
begin
insert into 。.. values 。..;
insert into 。.. values 。..;
end;
當(dāng)然最慢是逐條insert提交，最后談下Spring與mybatis集成后，AOP事務(wù)管理 對(duì) 批量提交的影響 ，通常情況下，我們會(huì)這樣配置AOP事務(wù)管理：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
這樣，ctas.service（及子包）下的所有方法都被攔截，而且只有do開頭的方法，具有可寫的事務(wù)（即：能insert/update/delete記錄），而其它方法是只讀事務(wù)（即：只能select數(shù)據(jù)），但是我們前面談到的批量提交操作，都是寫代碼手動(dòng)提交的，不需要spring管理，所以配置中需要將某些方法排除，可以約定self開頭的方法，由開發(fā)者自己管理事務(wù)，不需要spring代為管理，上面的配置要改成：
1
2
3
4
通過 and ！execution（。..） 將self開頭的方法排除就可以了，前面的批量操作代碼寫到selfXXX方法中。
關(guān)于批量提交，還有一種情況：父子表的批量插入。思路還是一樣的，但是SQL的寫法有點(diǎn)區(qū)別，原理參考下面的語(yǔ)句（Oracle環(huán)境）
1 DECLARE
2 BASE_ID INTEGER;
3 DETAIL_ID INTEGER;
4 BEGIN
5 --第1組記錄
6 SELECT SEQ_T_BASE.NEXTVAL INTO BASE_ID FROM DUAL;
7 INSERT INTO T_BASE （ID， FEE） VALUES （BASE_ID， ？）;
8
9 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
10 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
11 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
12 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
13
14 --第2組記錄
15 SELECT SEQ_T_BASE.NEXTVAL INTO BASE_ID FROM DUAL;
16 INSERT INTO T_BASE （ID， FEE） VALUES （BASE_ID， ？）;
17
18 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
19 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
20 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
21 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
22
23 --。..
24 END;
xml映射文件中的寫法：
1
2 DECLARE
3 base_id INTEGER ;
4 detail_id INTEGER ;
5
6 select seq_t_base.nextval into base_id from dual;
7 insert into t_base（id， fee） values（base_id， #{item.baseEntity.fee，jdbcType=DECIMAL}）;
8
9 select seq_t_detail.nextval into detail_id from dual;
10 insert into t_detail（id， base_id， fee） values（detail_id，base_id，#{detail.fee，jdbcType=DECIMAL}）;
11
12
13
List中的Dto定義
1 public class BaseDetailDto {
2
3 private TBase baseEntity;
4
5 private List
6
7 public TBase getBaseEntity（） {
8 return baseEntity;
9 }
10
11 public void setBaseEntity（TBase baseEntity） {
12 this.baseEntity = baseEntity;
13 }
14
15
16 public List
17 return details;
18 }
19
20 public void setDetails（List《TDetail> details） {
21 this.details = details;
22 }
23 }
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論