MyBatisMyBatis的隐形炸弹:selectByExampleWithBLOBs使用不当,让性能下降80%的隐形炸弹

Mybatis的逆向工程generator生成WithBLOBS.java文件原因及解决 Mybatis的反向工程generator生成WithBLOBS.java文件原因及解决 原因1: 当我们在创建数据库表的时候,其中有数据类型时text时,generator就会生成WithBLOBS.java文件。XXWithBLOBS的方法,是用以获取含有该类型的数据的。所以,读取含有text类型的数据的时候,应该使用XXWithBlobs的方法,否则会获取到空值。 解决方法1: 将text类... 阅读详情

01 引言

在MyBatis项目开发中,你是否遇到过查询突然变慢、内存占用飙升的困扰?这很可能是selectByExampleWithBLOBs使用不当导致的性能陷阱。

本文将为你揭秘这个看似简单却暗藏玄机的方法,从使用场景到性能优化,助你掌握BLOB字段查询的精髓,避免常见坑点。

02 缘起

这两天遇到一个线上BUG,就是因为selectByExampleWithBLOBs问题导致的。如图所示:

从报错的日志信息来看,是因为selectByExampleWithBLOBs没有绑定Mapper.xml文件。

问题很快就排查了,因为新加了字段需要使用逆向工程(MBG)重新生成实体。而生成的实体的时候,开发者对Text类型的字段直接指定了类型,导致BLOB字段丢失,Mapper.xml也不会有xxxxWithBLOBs的方法,导致问题产生。

默认的映射是将Text字段单独拿出来,使用xxxWithBLOBs单独接收,对应的xml也会生成类似selectByExampleWithBLOBs的方法,如图:

接下我们将一起探索xxxWithBlobs的用法。

03 概述

selectByExampleWithBLOBs是MyBatis Generator(MBG)自动生成代码时针对包含BLOB(Binary Large Object)字段的表的查询方法。它允许通过Example条件对象进行查询,同时包含对BLOB字段的检索。

当数据库表中包含BLOB、CLOB、TEXT等大字段类型时,MBG会生成两个查询方法:

  • selectByExample:查询时不包含BLOB字段
  • selectByExampleWithBLOBs:查询时包含BLOB字段

04 代码示例

4.1 数据库表结构

CREATE TABLE `article` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) NOT NULL,
  `author` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `content` longtext, -- BLOB类型字段
  `summary` text, -- BLOB类型字段
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

4.2 自动生成实体以及配置

MyBatis Generator自动生成代码工具这里就详细说明了,直接使用工具生成。

我们可以看到ArticleWithBLOBs继承BaseArticle数据库实体类,content和summary已经单独处理了。

xml配置文件也有类似的方法:

4.3 使用

xxxWithBLOBs的使用很简单,就和selectByExample几乎一样。

// 创建Example对象
ArticleExample example = new ArticleExample();
ArticleExample.Criteria criteria = example.createCriteria();

// 设置查询条件
criteria.andAuthorEqualTo("张三")
        .andCreateTimeGreaterThan(DateUtils.addDays(new Date(), -7));

// 排序
example.setOrderByClause("create_time DESC");

// 1. 普通查询(不获取content字段)
List<Article> articles1 = articleMapper.selectByExample(example);

// 2. 包含BLOB字段的查询
List<ArticleWithBLOBs> articles2 = articleMapper.selectByExampleWithBLOBs(example);
// 此时articles2中的每个Article对象都包含content字段的数据

selectByExample和selectByExampleWithBLOBs的返回值不一样哦。

05 注意事项

5.1 性能问题

MBG为什么要把Text类型的字段单独处理呢?会有什么性能问题么?

Text字段通常存储大量数据,如文章内容、协议内容等,大数据量传递会消耗带宽以及IO等,从而影响性能。

所以,查询时不需要Text类型的字段时,尽量不要查询。遵循需要什么查什么的最少资源的模式,可以提高接口性能。

// 不推荐:不必要的BLOB查询
ArticleExample example = new ArticleExample();
example.createCriteria().andStatusEqualTo(1);
// 如果只需要统计数量或非BLOB字段,应使用普通查询
List<Article> articles = articleMapper.selectByExample(example); // 更好

// 需要BLOB数据时才使用WithBLOBs
List<ArticleWithBLOBs> articlesWithBlobs = articleMapper.selectByExampleWithBLOBs(example);

5.2 字段排除与包含

MBG配置中可以控制BLOB字段的生成策略:

<table tableName="article" domainObjectName="Article">
    <property name="useActualColumnNames" value="false" />
    <property name="domainPackage" value="base" />
    <columnRenamingRule searchString="is_" replaceString="" />

    <!-- 默认映射 -->
    <columnOverride column="content" javaType="String" jdbcType="LONGVARCHAR"/>
</table>

columnOverride用来指定生成的字段类型,上述代码为默认映射,可以通过指定jdbcType或者javaType来干涉生成的字段。

5.3 ResultMap差异

MBG会生成两个ResultMap:

  • BaseResultMap:不包含BLOB字段
  • ResultMapWithBLOBs:包含BLOB字段

5.4 Mapper兼容

selectByExampleWithBLOBs为MGB默认方法,生成的xxxMapper可能会不包此方法,这个和MGB这个工具有关系。我的工具里面就没有。

需要手动处理。

06 小结

小编觉得selectByExampleWithBLOBs应该做到非必要不使用,减少资源的消耗。如果存储的数据没有非常大的时候,应该避免使用text等大数据类型的。合理使用才是性能优化的关键,让大数据字段不再成为系统负担。

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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. 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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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