这篇文章主要介绍如何解决mybatis-plus查询耗时慢的问题，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
查出30000多条id
然后用
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
EntityWrapper ew = new EntityWrapper<>();
ew.in(TableFieldConstant.F_AUTH_RESULT_ID, ids);查询会很慢
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
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
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
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
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