mybatis根据批量id查询批量信息

本文介绍了一种使用MyBatis进行批量查询的方法,通过Mapper接口定义与XML配置相结合的方式实现根据ID列表查询用户信息的功能,并附带了具体的Mapper文件示例代码。
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mapper.java:

Page<UserPoJo> findUserListByIds(@Param("Ids") List<Integer> Ids);

mapper.xml:

  1. <!--根据id列表批量查询职位-->
  2. <select id="findUserListByIds" resultType="com.glory.api.job.pojo.UserPoJo">
  3.     SELECT * from yy_users
  4.         WHERE id in
  5.         <foreach collection="Ids" item="dramaId" open="(" close=")" separator=",">
  6.              #{dramaId}
  7.        </foreach>
  8. </select>

注意sql语句SELECT * FROM ny_jobs WHERE id IN () 这个会报错,所以最后判断一下Ids是有元素的。

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### MyBatis 批量更新性能优化及数据库影响 在高并发、大数据量的场景下,批量更新操作能够显著提高系统的吞吐能力并减少数据库的压力。以下是关于 **MyBatis 批量更新** 的性能优化及其对数据库的影响分析: #### 1. 批量更新的工作原理 MyBatis-Plus 提供了基于动态 SQL 的批量更新机制,通过将多条更新语句组合成一条 SQL 或者利用 JDBC 的批处理功能来执行多个独立的更新操作[^2]。这种方式可以有效降低网络开销和事务管理成本。 #### 2. 对数据库性能的影响 频繁的小型单次更新会增加数据库的日志写入压力,并可能导致锁竞争加剧。而采用批量更新的方式,则可以在一定程度上缓解这些问题: - 减少与数据库之间的交互次数,从而降低了 TCP/IP 协议栈上的延迟。 - 合理控制每批次的数据大小有助于平衡内存消耗与磁盘 I/O 负载[^1]。 然而需要注意的是,在设计批量更新方案时也应考虑如下因素可能带来的负面影响: - 如果一次性提交过多更改可能会引起长时间持有表级或者行级别的锁定资源,进而阻塞其他读取请求; - 大规模修改还容易触发索引维护动作,进一步加重服务器负担。 #### 3. 性能优化的最佳实践 为了最大化发挥批量更新的优势同时规避潜在风险,建议遵循以下几点指导原则: ##### (1) 使用合适的驱动程序特性 确保所选用的关系型数据库客户端支持预编译语句(preparedStatement),这样可以避免重复解析相同的SQL模板字符串,加快执行速度[^4]。 ##### (2) 控制每次批量操作的数量 并非越多越好,需根据具体硬件配置(如CPU核心数,可用RAM容量等)以及目标RDBMS的行为模式调整参数设置。一般推荐范围介于50至几百之间视情况而定[^3]。 ##### (3) 利用事务隔离级别调节一致性需求 如果允许一定限度内的脏读现象存在的话,那么就可以适当下调当前连接默认采用的SERIALIZABLE等级到READ_COMMITTED甚至更低层次,以此换取更快的速度响应时间。 ##### (4) 定期监控系统状态指标变化趋势 持续跟踪关键性能度量标准(例如平均查询耗时时长、等待队列长度),及时发现异常波动并通过回溯定位根本原因所在位置。 ```java // 示例代码展示如何使用 MyBatis-Plus 进行批量更新 List<User> userList = new ArrayList<>(); for(int i=0;i<batchSize;i++) { User user = new User(); user.setId(i); user.setName("User_" + i); userList.add(user); } userMapper.updateBatchById(userList); // 调用内置方法完成批量更新 ``` 上述代码片段展示了借助 `updateBatchById` 方法轻松达成针对指定字段集合实施条件过滤后的集体刷新效果。 ---
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