使用mybatis进行批量处理sql语句

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  1. 使用注解:
    以此注解为例@UpdateProvider:
    注解参数:@UpdateProvider(type = SqlProvider.class, method = “update”)
    type: SqlProvider 对应的sql提供者java类;
    method : 此方法对应 sql提供者类中的专门给此方法提供sql的方法;
    做法:首先在你的dao层接口方法上添加这个注解,然后method中使用可以直接进行sql的拼接,拼成你要批量更新的sql语句即可。

  2. 使用xml配置文件形式完成(第一种)
    同样已更新为例:
    sql语句:

    update table_name set name='小强', sex = '男' where id in(1,2,3,4)
    

    mybatis的xml配置形式完成:

    <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">  
    		update table_name set name='小强', sex='男' where id in
    		<foreach collection="list" item="item" separator="," open="(" close=")">
                #{item.id}
            </foreach>
    </update> 
    

    参数解释: collection=“list” list 即为 传过来的参数集合;item=“item” 代表每次循环到的集合中的记录(或者说是参数/实体); separator=","每次循环拼接时的分割符号。

  3. 使用xml配置文件形式完成(第二种)
    还是以更新为例:
    sql语句:

    UPDATE table_name  SET name = 
    CASE
    WHEN id = 1 THEN '小强'
    WHEN id = 2 THEN '露露'
    END,
    sex = 
    CASE
    WHEN id = 1 THEN '男'
    WHEN id = 2 THEN '女'
    END
    where  id in (1,2,3,4)
    
    
     mybatis的xml配置形式完成:
     假设参数List集合中存放的是对象
    
    <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
        UPDATE
            table_name
        <trim prefix="set" suffixOverrides=",">
            <trim prefix="name =case" suffix="end,">
                <foreach collection="list" item="xx">
                    WHEN id = #{xx.id} THEN #{xx.name}
                </foreach>
            </trim>
    
            <trim prefix="sex =case" suffix="end,">
                <foreach collection="list" item="xx">
                    WHEN id = #{xx.id} THEN #{xx.sex}
                </foreach>
            </trim>
        </trim>
        WHERE id IN
        <foreach collection="list" item="xx" separator="," open="(" close=")">
            #{xx.id}
        </foreach>
    </update>
    

    参数解释:
    trim标记是一个格式化的标记 ;
    prefix=“set” 是前缀为set ;
    suffix=“end,” 后缀为end, ;
    suffixOverrides="," :
    举例说明,例如 a,b,c, :
    去除这个字符串最后面那个‘,‘, 使字符串变成 a,b,c;
    如果是字符串是 a,b,c:
    则不会有任何改变
    open="(": 开始时添加 ( ;
    close=")" 结束时添加 ) ;

注意⚠️:当数据量过多时,慎用foreach,当表的列数较多(20+),以及一次性插入的行数较多(5000+)时,整个插入的耗时十分漫长;

循环后生成的批量插入语句如下:

INSERT INTO `table1` (`field1`, `field2`) VALUES ("data1", "data2"),
                                                 ("data1", "data2"),
                                                 ("data1", "data2");

因为MyBatis对于含有的语句,无法采用缓存,那么在每次调用方法时,都会重新解析sql语句。所以当数据量特别大,且字段很多时,PreparedStatement会特别长,包含了很多占位符,对于占位符和参数的映射尤其耗时;单次最好在20-50左右。

mybatis推荐的批量插入方式:
可参考:http://www.mybatis.org/mybatis-dynamic-sql/docs/insert.html

SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
    try {
        SimpleTableMapper mapper = session.getMapper(SimpleTableMapper.class);
        List<SimpleTableRecord> records = getRecordsToInsert(); // not shown

        BatchInsert<SimpleTableRecord> batchInsert = insert(records)
                .into(simpleTable)
                .map(id).toProperty("id")
                .map(firstName).toProperty("firstName")
                .map(lastName).toProperty("lastName")
                .map(birthDate).toProperty("birthDate")
                .map(employed).toProperty("employed")
                .map(occupation).toProperty("occupation")
                .build()
                .render(RenderingStrategy.MYBATIS3);

        batchInsert.insertStatements().stream().forEach(mapper::insert);

        session.commit();
    } finally {
        session.close();
    }
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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批量修改代码如下UPDATE VST_HOTEL_REAL_TIME_PRICEREAL_TIME_PRICE1 = #{item.realTimePrice1},REAL_TIME_PRICE2 = #{item.realTimePrice2},REAL_TIME_REMAIN1 = #{item.realTimeRemain1},REAL_TIME_REMAIN2 = #{item.realT...

weixin_39946313的博客 334

Mybatis教程 | 第六篇:批量新增、批量修改、批量删除

前言 在上一篇中提到了这么一个问题: for(Integer id : ids) { userDao.deleteUserById(id); } 但我们需要批量删除的时候,这样会不停的获取数据库连接,资源消耗是很大的。 接下来就利用Mybatis的动态SQL功能,去验证一下这个问题(传送门:动态SQL)。 首先搭建Mybatis环境和日志环境搭建mybatis环境和日志环境(参考第一...

好记性不如烂笔头 2339

Mybatis批量插入问题解决

原文:https://my.oschina.net/zjllovecode/blog/1818716 一、首先对于批量数据的插入有两种解决方案(下面内容只讨论和Mysql交互的情况) 1)for循环调用Dao中的单条插入方法 2)传一个List参数,使用Mybatis的批量插入 (foreach) 对于批量插入它的Mapper看起来向这样 &lt;insert id="addUser" param...

老顽头·进击 2万+

mybatis学习笔记(12):Mybatis批量Insert

Mybatis提供两种方式进行批量插入操作 1. 使用foreach标签 foreach主要用在构建in条件中,它可以在SQL语句中迭代一个集合。 foreach元素的属性主要有: item,index,collection,open,separator,close。 item表示集合中每一个元素进行迭代时的别名 index指 定一个名字,用于表示在迭代过程中,每次迭代到的位置 ...

YellowStar的博客 2万+
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code1Boy
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