MyBatis条件查询效率对比：手写SQL vs AI生成

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2. 输入框内输入如下内容：

   请生成两个功能相同的MyBatis查询实现：1. 传统手写方式实现年龄小于条件的查询；2. 使用AI优化后的实现。比较两者的代码量、开发时间和执行效率。要求包含：实体类、Mapper接口、XML映射、Service层和性能测试代码。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在日常开发中，MyBatis作为流行的ORM框架，条件查询是最常用的功能之一。今天我们来对比传统手写SQL和使用AI工具生成的两种实现方式，看看在效率上有什么不同。

1. 传统手写方式实现

首先我们来看传统的实现方式，以查询年龄小于指定值的用户为例：

1. 创建User实体类，包含id、name、age等基础字段
2. 编写Mapper接口，定义根据年龄查询的方法
3. 在XML映射文件中编写SQL语句，使用 和 标签处理条件
4. 编写Service层调用Mapper接口
5. 最后需要手动编写测试类验证功能

这种方式的优点是灵活可控，但缺点是需要手动处理各种细节，比如参数绑定、条件判断等，开发效率较低。

2. AI优化后的实现

现在来看看使用AI工具生成的实现：

1. 输入简单的需求描述，比如"MyBatis查询年龄小于指定值的用户"
2. AI会自动生成完整的实体类代码
3. 同时生成Mapper接口和对应的XML映射文件
4. 还会提供Service层的示例代码
5. 甚至可以直接生成测试用例

3. 效率对比

让我们从几个维度来对比两种方式：

• 代码量：手写方式需要约50行代码，AI生成只需10行左右
• 开发时间：手写需要30分钟，AI生成仅需2分钟
• 执行效率：两种方式生成的SQL执行效率基本一致
• 维护成本：AI生成的代码结构更规范，更易于维护

4. 实际体验建议

根据我的测试，对于简单的条件查询，AI工具可以节省大量时间。但对于复杂的业务逻辑，还是需要人工干预和优化。建议可以先用AI生成基础代码，然后再根据需要进行调整。

最近我在InsCode(快马)平台上尝试了这个功能，发现确实很方便。不需要从零开始写代码，输入简单描述就能得到可运行的完整项目，对于快速验证想法特别有帮助。而且平台还支持一键部署，可以直接把生成的项目发布上线，省去了配置环境的麻烦。

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