MyBatis流式查询实战：3步解决大数据处理内存溢出问题

MyBatis流式查询实战：3步解决大数据处理内存溢出问题

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MyBatis Common Mapper 是一款让 MyBatis 使用更加便捷的开源框架，特别在大数据处理场景下，它的流式查询功能能有效解决内存溢出问题。本文将带你了解如何利用 MyBatis Mapper 实现高效的流式查询，轻松应对百万级数据量处理需求。🚀

什么是流式查询？

流式查询是一种特殊的数据查询方式，它不会一次性将所有数据加载到内存中，而是逐条或分批处理数据。这种方式特别适合处理大数据量的场景，比如数据导出、数据迁移、批量处理等。

流式查询的核心优势

🎯 内存优化

传统查询方式会将所有数据一次性加载到内存，当数据量达到百万级别时，很容易导致内存溢出。而流式查询采用逐条处理的方式，大大降低了内存消耗。

⚡ 性能提升

对于大数据处理，流式查询能够边查询边处理，避免了长时间等待所有数据加载完成的情况。

🔄 实时处理

流式查询支持实时数据处理，可以在数据查询过程中进行业务逻辑处理，提高整体处理效率。

实现流式查询的3个关键步骤

1. 配置数据库连接参数

在数据源配置中，需要开启流式查询支持。对于 MySQL，可以在连接 URL 中添加 useCursorFetch=true 参数。

2. 使用 MyBatis Mapper 接口

通过继承 SelectAllMapper 接口，可以轻松实现流式查询功能：

public interface UserMapper extends Mapper<User>, SelectAllMapper<User> {
}

3. 编写流式处理代码

try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
     Cursor<User> cursor = userMapper.selectAll()) {
    cursor.forEach(user -> {
        // 逐条处理数据
        processUser(user);
    });
}

实战应用场景

📊 大数据导出

当需要导出百万条数据到 Excel 或 CSV 文件时，流式查询可以避免内存溢出，保证导出过程的稳定性。

🔄 数据迁移

在数据迁移过程中，流式查询能够高效处理大量数据，确保迁移任务的顺利完成。

📈 数据分析

对于需要逐条分析数据的场景，流式查询提供了最佳的处理方案。

注意事项

• 流式查询需要在事务中执行
• 处理完成后需要及时关闭游标
• 根据业务需求合理设置 fetchSize 参数

通过 MyBatis Common Mapper 的流式查询功能，开发者可以轻松应对大数据处理挑战，构建更加稳定高效的应用程序。

官方文档：base/src/main/java/tk/mybatis/mapper/common/base/select/SelectAllMapper.java

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