MyBatis iterate优化大数据批量更新

在处理大数据批量更新时，MyBatis 提供了一些方法来优化性能。以下是一些建议：

1. 使用批量更新：在 MyBatis 的 XML 映射文件中，可以使用 <foreach> 标签进行批量更新。这样可以将多个更新操作合并为一个 SQL 语句，从而减少数据库的交互次数。

<update id="batchUpdate" parameterType="list">
    <foreach collection="list" item="item" index="index" open="(" close=")" separator=",">
        #{item.id}, #{item.name}, #{item.age}
    </foreach>
</update>

2. 设置合适的批次大小：当处理大量数据时，可以将数据分成多个批次进行处理。通过设置合适的批次大小，可以在保证性能的同时，避免内存溢出。

int batchSize = 1000;
for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
    List<Data> subList = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size()));
    mapper.batchUpdate(subList);
}

3. 使用 JDBC 批处理：在 MyBatis 的配置文件中，可以开启 JDBC 批处理功能，以提高批量操作的性能。

<settings>
    <setting name="useGeneratedKeys" value="false"/>
    <setting name="useColumnLabel" value="true"/>
    <setting name="jdbcTypeForNull" value="OTHER"/>
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
    <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>
    <setting name="aggressiveLazyLoading" value="false"/>
    <setting name="multipleResultSetsEnabled" value="true"/>
    <setting name="useJdbcBatchUpdate" value="true"/> <!-- 开启 JDBC 批处理 -->
</settings>

4. 使用存储过程：在某些情况下，可以考虑使用存储过程来处理大量数据。存储过程可以在数据库服务器上执行，从而减少网络传输的开销。

5. 调整数据库参数：根据实际情况，可以调整数据库的相关参数，例如增加innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等，以提高批量操作的性能。

6. 使用事务：在执行批量更新操作时，可以使用事务来确保数据的一致性。这样可以避免因为部分更新失败导致的数据不一致问题。

SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
try {
    DataMapper mapper = sqlSession.getMapper(DataMapper.class);
    int batchSize = 1000;
    for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
        List<Data> subList = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size()));
        mapper.batchUpdate(subList);
    }
    sqlSession.commit();
} catch (Exception e) {
    sqlSession.rollback();
    throw e;
} finally {
    sqlSession.close();
}

通过以上方法，可以在一定程度上优化 MyBatis 在处理大数据批量更新时的性能。但请注意，具体的优化方法和效果可能因实际情况而异，需要根据实际需求进行调整和测试。