SpringBoot2 MyBatis如何优化大数据量查询

在SpringBoot2和MyBatis中优化大数据量查询可以通过以下方法实现：

1. 分页查询：对于大数据量的查询，可以使用分页查询来减少单次查询的数据量。可以使用MyBatis的RowBounds或SpringDataJpa的Pageable接口实现分页。

示例（使用RowBounds）：

public List<User> findUsersByPage(int pageNum, int pageSize) {
    RowBounds rowBounds = new RowBounds((pageNum - 1) * pageSize, pageSize);
    return userMapper.selectAllUsers(rowBounds);
}

示例（使用Pageable）：

public Page<User> findUsersByPage(int pageNum, int pageSize) {
    Pageable pageable = PageRequest.of(pageNum - 1, pageSize);
    return userRepository.findAll(pageable);
}

2. 使用流式查询：对于大数据量的查询，可以使用流式查询来减少内存占用。MyBatis支持流式查询，可以通过设置fetchSize属性来启用流式查询。

在MyBatis的Mapper XML文件中设置fetchSize：

<select id="selectAllUsers" resultType="User" fetchSize="1000">
    SELECT * FROM users
</select>

在SpringBoot2中配置MyBatis的fetchSize：

mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
    default-fetch-size: 1000

3. 优化SQL查询：优化SQL查询语句，避免使用SELECT *，只查询需要的字段，减少数据传输量。同时，可以使用索引、分区等技术来提高查询效率。

4. 使用缓存：对于不经常变动的数据，可以使用缓存来减少数据库查询次数。SpringBoot2支持多种缓存，如EhCache、Redis等。可以使用SpringBoot2的缓存抽象来实现缓存功能。

示例（使用EhCache）：

@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
    return userMapper.selectUserById(id);
}

5. 数据库连接池优化：使用高性能的数据库连接池，如HikariCP、Druid等，可以提高数据库连接的效率和稳定性。

6. 异步处理：对于大数据量的查询，可以考虑使用异步处理来提高系统响应速度。可以使用SpringBoot2的异步处理功能来实现异步查询。

示例（使用@Async注解）：

@Async
public CompletableFuture<List<User>> findUsersByPageAsync(int pageNum, int pageSize) {
    RowBounds rowBounds = new RowBounds((pageNum - 1) * pageSize, pageSize);
    List<User> users = userMapper.selectAllUsers(rowBounds);
    return CompletableFuture.completedFuture(users);
}

通过以上方法，可以在SpringBoot2和MyBatis中优化大数据量查询，提高系统性能。