mybatisplus.stream

### MyBatis Plus 中 Stream 的相关用法与实现 MyBatis Plus 是 MyBatis 的增强工具，在简化开发的同时也提供了更强大的功能支持。关于 `Stream` 的使用，主要体现在批量操作以及大数据量场景下的性能优化上。 #### 1. 批量插入与更新中的流式处理 在 MyBatis Plus 中，可以通过配置分页插件来控制查询结果集的大小，从而减少内存占用并提高效率。对于大批量数据的操作，可以利用 Java 提供的 `Stream API` 来完成高效的流水线处理[^2]。 例如： ```java List<User> userList = userMapper.selectList(new QueryWrapper<>()); userList.stream() .filter(user -> user.getAge() > 18) .forEach(user -> { // 更新逻辑 user.setRemark("Adult"); user.updateById(); }); ``` 上述代码展示了如何通过 `Stream API` 过滤符合条件的数据，并逐一执行更新操作。这种方式特别适合于需要对大量记录进行逐条处理的情况。 --- #### 2. 大数据量导出时的流式处理 当面对海量数据需要导出到文件（如 CSV 或 Excel 文件）时，传统的全量加载方式可能会导致内存溢出。此时可以借助 MyBatis Plus 的分页机制配合 `Stream API` 实现高效的数据流转。 以下是一个简单的例子，展示如何将数据库中的数据逐步写入文件中： ```java Page<User> page; do { page = userMapper.selectPage(new Page<>(pageNum, pageSize), new QueryWrapper<>()); List<User> records = page.getRecords(); if (CollectionUtils.isEmpty(records)) break; try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(Paths.get("output.csv"), StandardCharsets.UTF_8, StandardOpenOption.APPEND)) { records.forEach(user -> { String line = user.getName() + "," + user.getAge() + "\n"; try { writer.write(line); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } }); } pageNum++; } while (!page.isLast()); System.out.println("Data export completed."); ``` 此方法的核心在于每次只获取一页数据并通过 `Stream API` 将其转换成目标格式再写出，有效降低了内存压力。 --- #### 3. 自定义 Mapper 方法返回流 如果希望直接从数据库读取数据作为流的形式，则可以在自定义 SQL 查询的基础上结合 Spring Data JPA 风格的方式实现。具体做法是在 XML 映射文件或者注解形式下指定返回类型为 `Iterator<T>` 而不是集合类。这样框架会自动以游标的形态管理底层资源，进一步提升大表扫描能力[^1]。 示例代码如下所示： ```xml <select id="selectUserAsStream" resultType="com.example.User"> SELECT * FROM users WHERE status = #{status} </select> ``` 调用方只需像下面这样简单地遍历即可： ```java try (Iterator<User> iterator = userMapper.selectUserAsStream(Status.ACTIVE)) { while (iterator.hasNext()) { User user = iterator.next(); System.out.println(user.toString()); } } ``` 注意这里必须显式关闭迭代器以释放连接池中的资源。 --- ### 总结 综上所述，无论是基于业务需求还是技术选型考虑，合理运用 `Stream API` 和其他辅助组件都可以显著改善程序运行表现。特别是在涉及高并发访问或超大规模数据检索的应用场合里显得尤为重要。