springboot mybatis流式查询

<think>好的，用户的问题是关于如何在Java SpringBoot和MyBatis中实现导入Word和PDF格式的法典文档，并按章节及关键词拆分后存储到数据库。我需要先理清用户的具体需求，然后逐步拆解解决方案。 首先，用户提到了法典文档的导入，格式是Word和PDF。所以第一步需要处理的是如何解析这两种文件格式。对于Word文档，常见的解析库有Apache POI，特别是XWPF用于处理.docx文件。而PDF解析的话，Apache PDFBox是一个常用的选择，或者iText，不过iText的商业许可需要注意。可能需要考虑这两个库的使用方法，以及如何处理可能出现的格式问题，比如复杂的排版或表格。 接下来是按章节拆分。法典通常有明确的章节结构，比如标题可能用“第一章”、“第一节”或者数字编号来标识。这里可能需要用到正则表达式来匹配这些标题，从而分割内容。例如，可以定义一个正则表达式模式，如“第[一二三四五六七八九十]+章”，来识别章节的起始位置。然后根据这些匹配点将文档内容分割成不同的章节部分。需要注意的是，PDF解析后的文本可能会有格式上的混乱，比如换行符或空格的不当处理，这可能会影响章节标题的识别，因此需要对解析后的文本进行预处理，比如合并换行或去除多余空格。 然后是关键词拆分。用户可能需要从每个章节中提取特定的关键词，或者根据预设的关键词列表进行匹配。这里可能需要自然语言处理的基础技术，比如分词和关键词提取。中文分词可以使用工具如HanLP、AnsjSeg或jieba分词库。同时，用户可能需要自定义关键词库，尤其是法律领域的专业术语，这需要确保分词工具能够正确识别这些术语。例如，使用HanLP时，可以加载自定义词典来增强分词的准确性。 存储到数据库部分，用户使用MyBatis作为ORM框架。需要设计合适的数据库表结构，比如主表存储法典的基本信息（名称、生效日期等），章节表存储每个章节的内容及所属法典，关键词表记录关键词及其与章节的关联。这里可能需要多表操作，使用MyBatis的Mapper接口进行数据的批量插入。考虑到数据量可能较大，特别是法典文档较大时，需要注意数据库操作的性能，比如使用批量插入而不是逐条插入，或者采用流式处理来减少内存占用。参考引用中提到的流式读取优化，可能需要考虑在写入时也进行类似的分批处理，避免内存溢出。 整合SpringBoot方面，需要创建一个REST接口来上传文件，处理上传的Word或PDF文件，然后调用解析、拆分和存储的逻辑。文件上传可以使用Spring的MultipartFile来处理，同时需要处理可能出现的异常，比如文件格式错误或解析失败。此外，事务管理也很重要，确保在插入数据库的过程中如果发生错误，能够回滚已操作的部分，保持数据一致性。 可能遇到的挑战包括PDF解析的准确性，特别是如果法典文档包含复杂的格式、表格或注释，解析后的文本可能不够干净，影响章节和关键词的识别。此外，中文分词的准确性对关键词提取至关重要，需要选择合适的工具并进行适当的配置和测试。另外，处理大文件时，内存管理和性能优化也是需要考虑的点，可能需要采用流式解析，逐段处理而不是一次性加载整个文档到内存中。 最后，需要验证整个流程，从文件上传到解析、拆分、存储，确保每个步骤都能正确执行，并处理各种边界情况，比如空章节、无匹配关键词的情况，或者文档结构不符合预期时的错误处理。日志记录和单元测试也是确保方案可靠性的重要部分。</think>针对Java SpringBoot与MyBatis实现法典文档导入的完整方案如下： ### 一、技术选型 1. **文档解析** - Word文档：Apache POI（支持`.doc`和`.docx`） - PDF文档：Apache PDFBox（开源免费）或iText（注意商业许可） 2. **文本处理** - 中文分词：HanLP/AnsjSeg/jieba分词库 - 正则表达式：用于章节分割 3. **数据存储** - Spring Data JDBC + MyBatis批量操作 - 数据库连接池配置优化（如HikariCP） ### 二、实现步骤 #### 1. 文档解析模块 ```java // PDF解析示例（Apache PDFBox） public String parsePdf(MultipartFile file) throws IOException { PDDocument document = PDDocument.load(file.getInputStream()); PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper(); return stripper.getText(document); } // Word解析示例（Apache POI） public String parseWord(MultipartFile file) throws IOException { XWPFDocument doc = new XWPFDocument(file.getInputStream()); return doc.getParagraphs().stream() .map(XWPFParagraph::getText) .collect(Collectors.joining("\n")); } ``` #### 2. 章节分割逻辑 ```java // 基于正则表达式的章节分割 public List<ChapterDTO> splitChapters(String content) { Pattern pattern = Pattern.compile("第[一二三四五六七八九十]+章\\s+.*"); Matcher matcher = pattern.matcher(content); List<ChapterDTO> chapters = new ArrayList<>(); int lastEnd = 0; while(matcher.find()) { if(lastEnd != 0) { // 排除首次匹配 String chapterContent = content.substring(lastEnd, matcher.start()); chapters.add(new ChapterDTO(currentTitle, chapterContent)); } currentTitle = matcher.group(); lastEnd = matcher.end(); } // 添加最后一章 chapters.add(new ChapterDTO(currentTitle, content.substring(lastEnd))); return chapters; } ``` #### 3. 关键词提取实现 ```java // 使用HanLP进行关键词提取 public List<String> extractKeywords(String text, int topN) { List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(text, topN); // 添加自定义法律词典（需提前配置） CustomDictionary.add("不当得利", "n 1024"); return keywordList.stream() .filter(key -> key.length() > 1) // 过滤单字 .collect(Collectors.toList()); } ``` #### 4. 数据库存储设计 ```sql -- 法典主表 CREATE TABLE code_law ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, law_name VARCHAR(255) NOT NULL, effective_date DATE ); -- 章节表 CREATE TABLE law_chapter ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, law_id BIGINT, chapter_title VARCHAR(255), content TEXT, FOREIGN KEY (law_id) REFERENCES code_law(id) ); -- 关键词关联表 CREATE TABLE law_keyword ( chapter_id BIGINT, keyword VARCHAR(50), FOREIGN KEY (chapter_id) REFERENCES law_chapter(id) ); ``` #### 5. MyBatis批量操作优化 ```xml <!-- 批量插入Mapper配置 --> <insert id="batchInsertChapters" parameterType="java.util.List"> INSERT INTO law_chapter (law_id, chapter_title, content) VALUES <foreach collection="list" item="item" separator=","> (#{item.lawId}, #{item.chapterTitle}, #{item.content}) </foreach> </insert> ``` ### 三、性能优化建议 1. **流式处理优化** 对大文件采用分段解析策略，避免全量加载到内存： ```java // PDF分页流式读取 PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper() { @Override public void processPage(PDPage page) throws IOException { // 逐页处理逻辑 } }; ``` 2. **异步处理机制** 使用Spring的`@Async`实现异步处理，防止大文件阻塞请求线程： ```java @Async public Future<ImportResult> processDocumentAsync(MultipartFile file) { // 处理逻辑 } ``` 3. **事务边界控制** 对数据库操作添加事务管理，确保数据一致性： ```java @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, isolation = Isolation.READ_COMMITTED, rollbackFor = Exception.class) public void saveFullLawDocument(LawDocument doc) { // 主表插入 lawMapper.insertMain(doc); // 批量插入章节 chapterMapper.batchInsert(doc.getChapters()); } ``` ### 四、异常处理要点 1. **格式兼容性处理** ```java try { // 文档解析操作 } catch (EncryptedDocumentException ex) { throw new BusinessException("加密文档不支持解析"); } catch (IOException ex) { throw new BusinessException("文件读取失败"); } ``` 2. **章节识别容错机制** 添加备选正则模式： ```java Pattern pattern = Pattern.compile( "(第[一二三四五六七八九十]+章|CHAPTER\\s\\d+)\\s+.*"); ``` ### 五、扩展功能建议 1. **文档版本对比**：存储历史版本实现差异比对 2. **全文检索**：集成Elasticsearch实现法律条文快速检索 3. **自动标注系统**：通过NLP识别条文中的法律要件

<think>好的，我现在需要解决用户的问题，关于如何在Spring Boot和MyBatis中实现法典文件的导入和处理，包括章节拆分、关键词提取、元数据存储，同时支持Word和PDF解析。用户还想要完整的代码示例和相关依赖包的信息。首先，我需要理清用户的需求，然后逐步分解问题，确保每个部分都能得到解决。 首先，用户提到了法典文件的导入和处理，这涉及到文件解析。用户需要支持Word和PDF两种格式，所以需要找到合适的Java库来处理这两种文件。常见的库有Apache POI处理Word（.docx），而PDF的话，可以考虑使用Apache PDFBox。接下来，元数据提取包括名称、分类、发布部门等，可能需要从文件名或文件内容中提取，或者用户可能需要手动输入，这部分需要进一步明确。不过根据问题描述，可能是指从文件内容中自动提取，比如从文件的开头部分识别这些信息。 然后是章节拆分和关键词提取。章节拆分可能需要根据特定的标识符，比如“第一章”、“第一节”等来进行分割。关键词提取可能需要使用一些自然语言处理的技术，比如分词，或者简单的正则表达式匹配。考虑到用户可能希望简单的实现，可以先使用基于规则的方法，比如预定义的关键词列表，或者利用现有的分词库，如HanLP。 存储到数据库的话，需要使用Spring Boot整合MyBatis，用户已经提供了一个application.yml的示例，所以可以基于这个配置来设计数据表结构。可能需要设计两个表，一个存储法典的元数据（如名称、分类、发布部门、文件路径等），另一个存储章节和关键词信息，与元数据表关联。 接下来是依赖包的问题。Spring Boot的起步依赖包括spring-boot-starter-web、mybatis-spring-boot-starter，数据库驱动如mysql-connector-java。文件解析方面，需要添加Apache POI和PDFBox的依赖。此外，可能还需要lombok来简化实体类的编写。 代码结构方面，需要实体类（法典元数据、章节）、Mapper接口、Service层处理文件解析和数据处理，Controller层提供上传接口。文件上传可以使用Spring的MultipartFile，然后根据文件类型调用不同的解析器。 在文件解析部分，对于Word文档，使用Apache POI的XWPFDocument来处理.docx文件，提取文本内容。对于PDF，使用PDFBox的PDFTextStripper来提取文本。提取到文本后，进行章节拆分，可能需要正则表达式匹配章节标题，比如“第[一二三四五六七八九十]+章”来分割章节。关键词提取可能需要先定义一些关键词，然后使用分词工具或者正则表达式匹配。 存储到数据库时，需要将元数据存入主表，然后每个章节和关键词存入关联表中。这里需要注意事务管理，确保数据的一致性。 现在需要检查是否有遗漏的部分。比如，用户可能需要示例代码，所以需要提供实体类、Mapper接口、Service和Controller的代码示例，以及文件解析的具体实现。此外，依赖包的版本需要正确，避免冲突。 可能遇到的问题包括文件解析的性能，特别是大文件处理时，可能需要流式读取或分块处理。另外，PDF的解析可能因为格式问题导致提取的文本不准确，需要处理这种情况。章节拆分的正则表达式可能需要根据实际法典的格式进行调整，用户可能需要自定义规则。 最后，需要生成相关问题，可能涉及性能优化、更复杂的元数据提取方法、如何处理不同格式的文件解析异常等。</think>### SpringBoot+MyBatis实现法典文件解析与存储 #### 一、技术栈与依赖包 ```xml <!-- SpringBoot核心依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- MyBatis集成 --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.0.3</version> </dependency> <!-- 数据库驱动 --> <dependency> <groupId>com.mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-j</artifactId> </dependency> <!-- 文件解析依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <!-- Word解析 --> <version>5.2.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.pdfbox</groupId> <artifactId>pdfbox</artifactId> <!-- PDF解析 --> <version>3.0.2</version> </dependency> ``` #### 二、数据库设计（MySQL） ```sql CREATE TABLE law_metadata ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, law_name VARCHAR(255) NOT NULL, category VARCHAR(100), publish_dept VARCHAR(100), file_path VARCHAR(500), file_type ENUM('WORD','PDF'), create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE law_chapter ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, law_id BIGINT, chapter_number INT, chapter_title VARCHAR(255), content TEXT, keywords VARCHAR(500), FOREIGN KEY (law_id) REFERENCES law_metadata(id) ); ``` #### 三、核心代码实现 1. 实体类定义 ```java @Data public class LawMetadata { private Long id; private String lawName; private String category; private String publishDept; private String filePath; private String fileType; private Date createTime; } @Data public class LawChapter { private Long id; private Long lawId; private Integer chapterNumber; private String chapterTitle; private String content; private String keywords; } ``` 2. Mapper接口 ```java @Mapper public interface LawMapper { @Insert("INSERT INTO law_metadata(law_name,category,publish_dept,file_path,file_type) " + "VALUES(#{lawName},#{category},#{publishDept},#{filePath},#{fileType})") @Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "id") void insertMetadata(LawMetadata metadata); @Insert("INSERT INTO law_chapter(law_id,chapter_number,chapter_title,content,keywords) " + "VALUES(#{lawId},#{chapterNumber},#{chapterTitle},#{content},#{keywords})") void insertChapter(LawChapter chapter); } ``` 3. 文件解析服务 ```java @Service public class LawFileParser { @Autowired private LawMapper lawMapper; public void processFile(MultipartFile file) throws Exception { String content = switch (FilenameUtils.getExtension(file.getOriginalFilename())) { case "docx" -> parseWord(file.getInputStream()); case "pdf" -> parsePdf(file.getInputStream()); default -> throw new IllegalArgumentException("Unsupported file type"); }; LawMetadata metadata = extractMetadata(content); lawMapper.insertMetadata(metadata); List<LawChapter> chapters = splitChapters(content); chapters.forEach(chapter -> { chapter.setLawId(metadata.getId()); chapter.setKeywords(extractKeywords(chapter.getContent())); lawMapper.insertChapter(chapter); }); } private String parseWord(InputStream is) throws Exception { XWPFDocument doc = new XWPFDocument(is); return doc.getParagraphs().stream() .map(XWPFParagraph::getText) .collect(Collectors.joining("\n")); } private String parsePdf(InputStream is) throws Exception { PDDocument document = Loader.loadPDF(is.readAllBytes()); return new PDFTextStripper().getText(document); } // 实现元数据提取和章节拆分的具体逻辑 private LawMetadata extractMetadata(String content) { // 示例：从首行提取名称 LawMetadata metadata = new LawMetadata(); metadata.setLawName(content.split("\n")[0].replaceAll("《|》", "")); metadata.setFileType("WORD"); // 根据实际文件类型设置 return metadata; } private List<LawChapter> splitChapters(String content) { // 使用正则表达式拆分章节，示例模式："第[一二三四五六七八九十]+章" Pattern pattern = Pattern.compile("第[\\u4e00-\\u9fa5]+章"); Matcher matcher = pattern.matcher(content); // 具体拆分逻辑实现... return new ArrayList<>(); } private String extractKeywords(String content) { // 使用HanLP等NLP库实现关键词提取 return String.join(",", HanLP.extractKeyword(content, 5)); } } ``` 4. 控制器层 ```java @RestController @RequestMapping("/api/laws") public class LawController { @Autowired private LawFileParser fileParser; @PostMapping("/upload") public ResponseEntity<String> uploadLaw(@RequestParam("file") MultipartFile file) { try { fileParser.processFile(file); return ResponseEntity.ok("文件解析成功"); } catch (Exception e) { return ResponseEntity.status(500).body("解析失败: " + e.getMessage()); } } } ``` #### 四、配置文件示例 ```yaml spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/law_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: yourpassword driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver mybatis: type-aliases-package: com.example.domain configuration: map-underscore-to-camel-case: true ```