mybatis在springboot项目中的批次操作

jupiter_8882024-10-21 10:51

在 Spring 中，使用 @Transactional 注解管理事务，可以确保多个数据库操作在同一个事务中进行。在 @Transactional 注解的方法中，如果要对两个表执行批量插入操作，并使用 MyBatis 的 BATCH 执行器类型的 SqlSession ，可以通过自定义获取 SqlSession 来实现。

关键点：

  1. @Transactional 注解：用于保证两个批量插入操作在同一个事务中执行，且只会在事务提交时才将数据持久化到数据库。
  2. BATCH 执行器类型的 SqlSession ：通过指定 ExecutorType.BATCH 来执行批量操作。
  3. 手动触发批处理 ：在合适的时机调用 sqlSession.flushStatements() 来执行批量操作，并在事务最后提交。

示例代码

1. Service 层代码：使用 @Transactional 和 BATCH 模式
java 复制代码 
import org.apache.ibatis.session.ExecutorType;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.List;

@Service
public class BatchInsertService {

    @Autowired
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    private static final int BATCH_SIZE = 500;

    // 事务管理注解，确保方法内的操作在同一个事务中
    @Transactional
    public void batchInsertUsersAndOrders(List<User> users, List<Order> orders) {
        // 获取批处理模式的 SqlSession
        try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)) {
            UserMapper userBatchMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
            OrderMapper orderBatchMapper = sqlSession.getMapper(OrderMapper.class);

            // 批量插入用户数据
            for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
                userBatchMapper.insertUser(users.get(i));
                // 达到批次大小时，手动触发批处理执行
                if (i % BATCH_SIZE == 0 && i != 0) {
                    sqlSession.flushStatements();  // 执行批量插入
                }
            }

            // 批量插入订单数据
            for (int i = 0; i < orders.size(); i++) {
                orderBatchMapper.insertOrder(orders.get(i));
                // 达到批次大小时，手动触发批处理执行
                if (i % BATCH_SIZE == 0 && i != 0) {
                    sqlSession.flushStatements();  // 执行批量插入
                }
            }

            // 手动提交所有批量操作
            sqlSession.flushStatements();  // 执行剩余的批处理
            sqlSession.commit();  // 提交事务
        }
    }
}
2. Mapper 层代码：定义单条插入方法

UserMapper 和 OrderMapper 都是 MyBatis 的 Mapper 接口，定义批量插入的单条 SQL 操作。

  • UserMapper.java
java 复制代码 
import org.apache.ibatis.annotations.Insert;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface UserMapper {
    
    // 单条插入用户数据
    @Insert("INSERT INTO user (name, age) VALUES (#{name}, #{age})")
    void insertUser(User user);
}
  • OrderMapper.java
java 复制代码 
import org.apache.ibatis.annotations.Insert;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface OrderMapper {
    
    // 单条插入订单数据
    @Insert("INSERT INTO orders (order_id, user_id, product_id) VALUES (#{orderId}, #{userId}, #{productId})")
    void insertOrder(Order order);
}

关键点解释

  1. @Transactional 注解：

    • 确保整个方法 batchInsertUsersAndOrders 在同一个事务中执行。如果中途出现异常，所有的插入操作都会回滚，不会部分提交。

  2. ExecutorType.BATCH：

    • 使用 ExecutorType.BATCH，MyBatis 将 SQL 语句批量缓存起来，直到 flushStatements() 被调用时才会实际执行。

  3. flushStatements()：

    • 手动触发批处理操作。每当批次达到一定大小（如 500 条记录），或者在所有数据插入完毕时，调用该方法来执行批量插入。

  4. sqlSession.commit()：

    • 在 SqlSession 中的批处理完成后，显式调用 commit() 提交事务。如果不调用 commit()，即使 flushStatements() 执行，数据也不会最终提交到数据库。

  5. 批次大小：

    • 批处理操作是按一定大小来执行的。这里设置每 500 条数据执行一次批处理，防止批处理缓存过大导致内存占用问题。

总结

  • 事务控制 ：@Transactional 确保了两个批量操作都在同一个事务中进行。
  • 批量插入 ：通过 ExecutorType.BATCH 执行批量插入，使用 sqlSession.flushStatements() 和 commit() 来控制批处理的执行和事务提交。
  • 性能优化：批处理可以减少数据库交互次数，显著提升批量插入性能。

通过这种方式，你可以在 @Transactional 方法中对两个表执行批量插入，并在一个事务中提交所有操作，从而保证数据的一致性和批处理性能。

将 batchInsertUsersAndOrders 方法拆成两个不同的 SqlSession 来执行批量插入，是一种控制粒度更细的方式，可以独立地对 User 和 Order 执行插入操作，甚至可以选择独立提交每个操作的事务。如果仍然需要它们在同一个事务中执行，只需确保使用 @Transactional 注解将这两个 SqlSession 操作包含在同一个事务上下文中。

下面是拆分成两个 SqlSession 来执行的示例：

拆分后的代码结构

java 复制代码 
import org.apache.ibatis.session.ExecutorType;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.List;

@Service
public class BatchInsertService {

    @Autowired
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    private static final int BATCH_SIZE = 500;

    // 事务管理注解，确保两个批量操作在同一个事务中
    @Transactional
    public void batchInsertUsersAndOrders(List<User> users, List<Order> orders) {
        batchInsertUsers(users);  // 使用一个 SqlSession 执行用户批量插入
        batchInsertOrders(orders); // 使用另一个 SqlSession 执行订单批量插入
    }

    // 使用一个 SqlSession 批量插入用户
    private void batchInsertUsers(List<User> users) {
        try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)) {
            UserMapper userBatchMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
            
            for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
                userBatchMapper.insertUser(users.get(i));
                if (i % BATCH_SIZE == 0 && i != 0) {
                    sqlSession.flushStatements();  // 批量提交
                }
            }
            sqlSession.flushStatements();  // 提交剩余的批处理
            sqlSession.commit();  // 提交事务
        }
    }

    // 使用另一个 SqlSession 批量插入订单
    private void batchInsertOrders(List<Order> orders) {
        try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)) {
            OrderMapper orderBatchMapper = sqlSession.getMapper(OrderMapper.class);
            
            for (int i = 0; i < orders.size(); i++) {
                orderBatchMapper.insertOrder(orders.get(i));
                if (i % BATCH_SIZE == 0 && i != 0) {
                    sqlSession.flushStatements();  // 批量提交
                }
            }
            sqlSession.flushStatements();  // 提交剩余的批处理
            sqlSession.commit();  // 提交事务
        }
    }
}

关键点解释：

  1. 两个独立的 SqlSession：

    • batchInsertUsers 和 batchInsertOrders 使用了各自独立的 SqlSession。这意味着每个 SqlSession 负责管理自己的数据库连接和批处理操作。

  2. 同一个事务：

    • 尽管这两个方法使用了不同的 SqlSession，因为在方法上使用了 @Transactional 注解，Spring 会确保这两个 SqlSession 操作仍然在同一个事务中执行。如果一个插入失败，整个事务会回滚，两个表的操作都不会被提交。

  3. flushStatements() 和 commit()：

    • 每个 SqlSession 负责自己批处理的提交。flushStatements() 确保在批量插入操作中定期执行提交，防止内存溢出或SQL语句过长。
    • commit() 方法会提交该 SqlSession 中的事务，但由于使用了 @Transactional，整个事务是在 Spring 的控制下提交的，commit() 相当于在每个 SqlSession 中确认所有插入操作。

  4. 为什么拆分 SqlSession：

    • 这种拆分可以让你更灵活地控制不同表的批量操作，特别是当批量操作非常大或者有复杂的批处理逻辑时，拆分成多个 SqlSession 能更好地控制数据库资源。

拆分成两个 SqlSession 的优缺点

优点：
  • 更灵活的控制：你可以分别控制不同表的插入操作。如果某个表的批量插入出问题，仍然可以选择回滚或处理其他表的数据。
  • 内存控制 ：对于大批量数据，拆分可以减少内存压力。每个 SqlSession 的批处理缓存更容易管理，减少溢出风险。
  • 可扩展性：当表的数据结构和逻辑独立时，拆分可以让代码更清晰，也更容易扩展。
缺点：
  • 更多的复杂性 ：每个 SqlSession 都需要手动管理其批量操作和事务提交。如果业务逻辑要求非常强的原子性（所有操作要么成功要么失败），需要额外小心确保事务的一致性。

总结

通过拆分成两个 SqlSession，你可以对批量插入操作进行更灵活的控制，同时仍然可以利用 @Transactional 来确保两个表的操作在同一个事务中执行。

sqlsession.flushStatements()的作用

仅执行 sqlSession.commit() 而不执行 sqlSession.flushStatements() 是可以的，但是这样做有一些潜在的影响，需要根据具体情况来判断是否合适。

1. sqlSession.commit() vs sqlSession.flushStatements()

  • sqlSession.flushStatements()：这是 MyBatis 提供的一个方法，用于在批量操作时将缓存中的 SQL 语句立即发送到数据库执行。它不会提交事务，而是执行批量缓存的 SQL 语句。你可以在批处理过程中多次调用它，确保 SQL 不会一次性缓存太多。

  • sqlSession.commit() ：这个方法不仅会执行所有的批处理操作，还会提交事务，意味着你在这个 SqlSession 中所有的数据库更改都会被提交并永久生效。如果调用 commit() 时尚未调用 flushStatements()，MyBatis 会自动在 commit() 时先执行 flushStatements()，然后提交事务。

2. 是否可以只使用 commit() 而不调用 flushStatements()

是可以的，因为在调用 commit() 的时候，MyBatis 会自动执行批处理操作 ，即它会自动调用 flushStatements() 将所有缓存的 SQL 语句发送到数据库。

关键点：

  • 自动触发 flushStatements() ：当你调用 sqlSession.commit() 时，MyBatis 会自动先将缓存的 SQL 语句通过 flushStatements() 发送到数据库，然后再提交事务。因此，如果你直接调用 commit()，它实际上已经隐式地执行了 flushStatements()。

  • 事务提交 ：commit() 不仅会将缓存的 SQL 发送到数据库，还会提交事务。如果你的整个批处理只需要在最后一次执行所有 SQL 并提交事务，那调用 commit() 就足够了。

3. 何时需要显式调用 flushStatements()

你显式调用 flushStatements() 的场景通常是在你需要对批处理的执行进行更细粒度的控制时，比如以下情况：

  • 大批量操作 ：如果你正在批量插入大量数据，例如几千甚至上万条记录，可能希望在处理一部分数据后就将它们发送到数据库，而不是一次性缓存所有的 SQL。这可以防止内存占用过大或 SQL 语句缓存溢出的问题。显式调用 flushStatements() 允许你在批次内分阶段执行 SQL。

  • 逐步执行批次：在处理大数据集时，可以按批次将 SQL 语句发送到数据库，而不必等到整个操作结束再统一提交。

示例：

java 复制代码 
for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
    userMapper.insertUser(users.get(i));
    if (i % BATCH_SIZE == 0 && i != 0) {
        sqlSession.flushStatements();  // 手动触发批处理
    }
}
sqlSession.commit();  // 提交事务

在这个例子中，flushStatements() 用于分批执行插入操作，确保不会一次性缓存过多的 SQL 语句，而最后的 commit() 用于提交整个事务。

4. 仅使用 commit() 的场景

如果数据量相对较小（例如几百条记录以内），缓存的 SQL 语句不会占用太多资源，那么你可以直接调用 sqlSession.commit()，而不必担心显式调用 flushStatements()。MyBatis 会在提交时自动处理缓存的 SQL。

示例：

java 复制代码 
for (User user : users) {
    userMapper.insertUser(user);
}
sqlSession.commit();  // 提交事务并自动执行批量操作

在这个例子中，你不需要手动调用 flushStatements()，因为 commit() 会自动执行缓存的 SQL 并提交事务。

5. 总结

  • 可以不调用 flushStatements() ：如果你只在最后调用 sqlSession.commit()，MyBatis 会自动在提交前执行所有缓存的 SQL 语句，相当于隐式调用了 flushStatements()。

  • 什么时候需要调用 flushStatements() ：如果你处理的数据量非常大，或者需要在事务提交之前分批执行部分 SQL，显式调用 flushStatements() 是必要的。

  • 直接调用 commit() 的适用场景 ：对于小规模批处理或不需要分阶段执行 SQL 的操作，直接调用 sqlSession.commit() 即可。

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