一、多数据源问题
主要思路是把dataSource、sqlSesstionFactory、MapperScannerConfigurer在配置中区分开,各Mapper对应的包名、类名区分开
上面的配置,一个连h2的a数据库,一个连h2的b数据库,至于事务管理器,大家可参考这个思路,建二个,各管各的。
项目中mapper接口及映射文件均用包名区分开,如下图:
![](https://img.laitimes.com/img/_0nNw4CM6IyYiwiM6ICdiwiInBnauEjZ3MWZjljZjJ2MiJjM0IjY5YTYlFWYwIzNjdDZllTNfdWbp9CXt92Yu4GZjlGbh5SZslmZxl3Lc9CX6MHc0RHaiojIsJye.jpg)
二、如何使用Map做为参数及动态条件生成
14-31演示了如何使用Map做为参数,动态传入查询条件,及List参数生成in(...)条件
java端代码示例:
其实PrintLayoutMapper接口的定义为:
最终生成的SQL语句为:
三、兼容不同的数据库
这是官方文档上的示例,演示了如何兼容oracle与db2这二种不同的数据库,来获取序列的下一个值
四、加强版的分支、选择判断
这也是官方文档上的示例,因为<if>...</if>并没对应的<else>标签,所以要达到<if>...<else>...</else> </if>的效果,得借助<choose>、<when>、<otherwise>组合使用。
五、避免Where 空条件的尴尬
如果state参数为空时,最终生成SQL语句为
执行会出错,当然,你可以在where 后加一个1=1,改成
但是这个做法不太“环保”(毕竟引入了一个垃圾条件),其实只要改成<where>...</where>即可
六、$与#的区别
最后生成的SQL为:
即:直接将参数值替换到了原来${recId}的位置,相当于硬拼SQL
即:#{...}被识别为一个SQL参数
七、大量数据的批量insert
大量数据(条数>10000)做insert时,如果按常规方式,每条insert into table(...) values(...);来提交,速度巨慢。改善性能的思路是多条insert批量提交。
oracle环境中,有一种批量insert的小技巧,原理是 insert into ... select from ...,套在mybatis上,变形为:
中间的部分非常有规律,可以用foreach标签生成,参考下面的片段:
即使这样,也不能直接run,oracle中一次执行的sql语句长度是有限制的,如果最后拼出来的sql字符串过长,会导致执行失败,所以java端还要做一个分段处理,参考下面的处理:
13,27-29这几行是关键,这一段逻辑会经常使用,为了重用,可以封装一下:
对应的,如果是批量update,也是类似的思路,只不过要注意一点:oracle环境中,多条语句提交的sql语句为
begin
update xxx set xxx =xxx ;
update xxx set xxx =xxx;
end;
用mytais拼的时候,参考下面的写法:
关于批量提交的性能,Oracle环境下,我大概测试了一下:
insert into ... select xxx
union all select yyy
union all select zzz;
最快,其次是
insert into ... values ...;
insert into ... values ...;
当然最慢是逐条insert提交,最后谈下Spring与mybatis集成后,AOP事务管理 对 批量提交的影响 ,通常情况下,我们会这样配置AOP事务管理:
这样,ctas.service(及子包)下的所有方法都被拦截,而且只有do开头的方法,具有可写的事务(即:能insert/update/delete记录),而其它方法是只读事务(即:只能select数据),但是我们前面谈到的批量提交操作,都是写代码手动提交的,不需要spring管理,所以配置中需要将某些方法排除,可以约定self开头的方法,由开发者自己管理事务,不需要spring代为管理,上面的配置要改成:
通过 and !execution(...) 将self开头的方法排除就可以了,前面的批量操作代码写到selfXXX方法中。
关于批量提交,还有一种情况:父子表的批量插入。思路还是一样的,但是SQL的写法有点区别,原理参考下面的语句(Oracle环境)
xml映射文件中的写法:
List中的Dto定义