mybatisplus mapper 批处理

### MyBatisPlus Mapper 批处理插入与更新的示例及配置 MyBatisPlus 是基于 MyBatis 的增强工具，提供了许多便捷的功能以简化开发流程。在批处理操作中，MyBatisPlus 提供了多种方式来实现高效的数据插入和更新操作。以下是详细的配置和代码示例[^2]。 #### 1. 配置文件设置 为了支持批处理操作，需要在 MyBatisPlus 的配置文件中设置合理的数据库连接池参数和批处理大小。以下是一个常见的 `application.yml` 配置示例： ```yaml spring: datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC username: root password: root mybatis-plus: configuration: map-underscore-to-camel-case: true global-config: db-config: id-type: auto mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml # 数据库连接池配置 spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 20 minimum-idle: 5 connection-timeout: 30000 idle-timeout: 600000 max-lifetime: 1800000 ``` 上述配置中，`maximum-pool-size` 和 `minimum-idle` 参数定义了连接池的最大和最小连接数，`connection-timeout` 等参数则用于优化数据库连接性能[^3]。 #### 2. Mapper 接口定义 MyBatisPlus 提供了内置的 `BaseMapper` 接口，可以直接使用其提供的批量插入和更新方法。如果需要自定义方法，则可以在继承 `BaseMapper` 的 Mapper 接口中定义。 ```java import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { } ``` #### 3. 批量插入示例 MyBatisPlus 提供了 `insertBatch` 方法，可以一次性插入多条数据。以下是一个批量插入的代码示例： ```java import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { public void batchInsert() { List<User> userList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { User user = new User(); user.setName("User" + i); user.setAge(20 + i % 10); userList.add(user); } // 每次插入 1000 条数据 this.saveBatch(userList, 1000); } } ``` 在上述代码中，`saveBatch` 方法的第一个参数是待插入的数据列表，第二个参数是每批次插入的数量。通过这种方式，可以有效减少内存占用并提高插入效率[^1]。 #### 4. 批量更新示例 对于批量更新操作，MyBatisPlus 提供了 `updateBatchById` 方法。以下是一个批量更新的代码示例： ```java public void batchUpdate() { List<User> userList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { User user = new User(); user.setId(i + 1L); user.setName("UpdatedUser" + i); user.setAge(30 + i % 10); userList.add(user); } // 每次更新 1000 条数据 this.updateBatchById(userList, 1000); } ``` 在上述代码中，`updateBatchById` 方法同样支持分批次更新，避免一次性加载过多数据导致内存溢出问题[^1]。 #### 5. 异步任务优化 为了进一步提升性能，可以结合 Spring 的线程池机制实现异步任务处理。以下是一个基于 `ThreadPoolTaskExecutor` 的异步任务示例： ```java import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.PostConstruct; import javax.annotation.PreDestroy; @Component public class AsyncTaskExecutor { private final ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor; public AsyncTaskExecutor() { taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor(); taskExecutor.setCorePoolSize(10); taskExecutor.setMaxPoolSize(20); taskExecutor.setQueueCapacity(100); taskExecutor.setThreadNamePrefix("Async-"); } @PostConstruct public void initialize() { taskExecutor.initialize(); } @PreDestroy public void destroy() { taskExecutor.shutdown(); } public void execute(Runnable task) { taskExecutor.execute(task); } } ``` 通过将批量插入或更新操作放入异步任务中执行，可以显著提高系统的并发能力和响应速度[^3]。 --- ### 注意事项 1. 在批处理操作中，建议根据实际硬件资源调整批处理大小（如 1000 或 500），以平衡性能和内存占用。 2. 如果数据量非常大，可以考虑分页读取数据并进行分批次处理。 3. 配置合理的数据库连接池参数，确保数据库能够承受高并发的压力。 ---