【MyBatis Plus】深入探索 MyBatis Plus 的条件构造器，自定义 SQL语句，Service 接口的实现

前言

在前文中，介绍了 MyBatis Plus 的一些基础功能，我们发现使用MyBatis Plus 可以非常简单的就实现对单表的增删改查操作。但是这些操作对应的 SQL 语句都非常简单，如果是面对一些复杂的 SQL 或者多表查询这样的情况，就需要我们自己来重新组织 SQL 语句了。

本文将重点探索 MyBatis Plus 的条件构造器、自定义SQL语句来解决这些复杂情况，然后实现 MyBatis Plus 提供的通用的 Service 接口，以展示如何在项目中使用 MyBatis Plus。

一、条件构造器

1.1 什么是条件构造器

在数据库中，除了新增操作之外，修改、删除、查询的 SQL 语句中都需要指定 where 条件。在 BaseMapper中提供的相关的方法除了提供以 id 作为 where 的条件之外，也都支持更加复杂的 where 条件。

我们可以看到，在上面的BaseMapper这些方法中，有很多方法都有一个 Wrapper 参数，而这个 Wrapper 就是条件构造器的抽象类，这个类有许多的实现类：

这些类就是条件构造器，它是 MyBatis Plus 中的一种查询条件封装方式，用于构建SQL语句中的WHERE条件部分。这些构造器的主要作用是根据给定的条件构建数据库操作的条件语句，以实现查询、更新、删除等操作。

其中，Wrapper 的子类 AbstractWrapper 提供了where中包含的所有条件构造方法：

而QueryWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个select方法，允许指定查询字段：

而UpdateWrapper在AbstractWrapper的基础上拓展了一个set方法，允许指定SQL中的SET部分：

另外，我们还发现有一组与Lambda相关的条件构造器，为什么会存在这组构造器将在下文进行说明。

下面，让我来演示一下其中一些构造器主要的用法。

1.2 QueryWrapper

QueryWrapper 顾名思义，就是用于构建查询条件的WHERE子句的条件构造器。它提供了多种方法来构建条件，包括等值条件、范围条件、模糊查询等。

示例一：现在要求查询出user表中名字带 o，并且存款不少于 1000 的用户：

@Test
void testQueryMapper() {
    // 1. 构造查询条件 where name like "%o%" and balance >= 1000
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .select("id", "username", "info", "balance")
            .like("username", "o")
            .ge("balance", 1000);
    
    // 2. 根据 where 条件进行查询
    List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

以下是对上述代码示例的说明：

• 在此代码中，我们首先创建了一个QueryWrapper<User>对象，用于构建查询条件的WHERE子句。然后，通过链式方法调用来定义查询条件：

  • .select("id", "username", "info", "balance")：指定了要选择的列，包括id、username、info和balance。

  • .like("username", "o")：设置了查询条件，要查找用户名中包含字母’o’的记录，类似于SQL中的 WHERE username LIKE '%o%'。

  • .ge("balance", 1000)：设置了查询条件，筛选出余额大于或等于1000的记录。

• 接下来，使用userMapper执行查询操作，通过调用selectList(wrapper)方法执行带有指定条件的SQL查询。

运行结果：

查询的结果被存储在一个List<User>对象中，然后通过users.forEach(System.out::println)遍历列表，将每个用户的详细信息打印到控制台。执行代码后，运行结果如下所示：

上述示例演示了如何使用QueryWrapper构建查询条件以检索数据库表中符合特定条件的记录。这对于执行复杂的查询操作非常有用。

另外，QueryWrapper 也可以用于 Update 操作。

示例二：使用 QueryWrapper 进行 update 操作，更新用户名为Jack的用户的余额为 1000：

@Test
void testUpdateByQueryWrapper() {
    // 1. 构造查询条件：where name = "Jack"
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .eq("username", "Jack");
    // 2. 准备更新数据，user 对象中的非空数据会作为 SET 的内容
    User user = new User();
    user.setBalance(1000);
    // 3. 更新
    userMapper.update(user, wrapper);
}

对上述代码的说明：

1. 首先，构建了一个QueryWrapper<User>对象，用于构建查询条件。在这个例子中，使用了.eq("username", "Jack")来设置查询条件，即要查找用户名为Jack的记录。这相当于SQL中的 WHERE username = 'Jack'。

2. 接下来，准备要更新的数据。创建一个User对象，并设置了要更新的字段，其中user.setBalance(1000)将余额设置为1000。在user对象中，非空数据会作为UPDATE语句的SET部分内容。

3. 最后，使用userMapper.update(user, wrapper)来执行更新操作。这将更新满足QueryWrapper条件的记录，将username为Jack的用户的余额更新为1000。

运行结果

执行代码后，运行结果如下所示：

上述示例演示了如何使用QueryWrapper构建查询条件并执行更新操作，将指定条件的记录进行更新。这是一个示例，演示了使用QueryWrapper来进行数据库更新操作。

1.3 UpdateWrapper

UpdateWrapper是用于构建更新操作的WHERE条件构造器。它允许设置更新的字段和更新的条件。以下是一些UpdateWrapper的主要用法示例：

示例：更新id为 1, 2, 4 的用户的余额，每个人的余额都扣 200：

@Test
void testUpdateQuery() {
    // 1. 准备查询条件：where id in (1, 2, 4)
    UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<User>()
            .setSql("balance = balance - 200")
            .in("id", Arrays.asList(1, 2, 4));

    // 2. 更新，注意此时 update 的第一个参数为 null
    userMapper.update(null, wrapper);
}

对上述代码的说明：

1. 首先，创建了一个UpdateWrapper<User>对象，用于构建更新操作的WHERE条件。在这个例子中，我们使用.in("id", Arrays.asList(1, 2, 4))来设置查询条件，即要更新id在1、2、4范围内的记录。这相当于SQL中的 WHERE id IN (1, 2, 4)。

2. 接下来，使用.setSql("balance = balance - 200")来设置更新操作的内容。这表示要将balance字段减少200。这相当于SQL中的 SET balance = balance - 200。

3. 最后，使用userMapper.update(null, wrapper)来执行更新操作。需要注意的是，在这里update方法的第一个参数为null，因为在UpdateWrapper中已经设置了更新的条件和内容。

执行代码后，运行结果如下所示：

上述示例演示了如何使用UpdateWrapper构建更新操作的WHERE条件，并执行更新操作，以减少满足条件的记录的余额。这是一个示例，演示了使用UpdateWrapper进行数据库更新操作。

1.4 LambdaWrapper

通过上面的几个示例可以发现，无论是QueryWrapper还是UpdateWrapper在构造条件的时候都出现了硬编码，导致使用了字符串魔法值。这在编程规范中显然是不推荐的。那怎么样才能不写字段名，又能知道字段名呢？

其中一种办法是基于变量的gettter方法结合反射技术。因此我们只要将条件对应的字段的getter方法传递给条件构造器，就能计算出对应的变量名了。而传递方法可以使用JDK8中的方法引用和Lambda表达式。因此Mybatis Plus又提供了一套基于 Lambda的Wrapper，包含两个类：

• LambdaQueryWrapper
• LambdaUpdateWrapper

分别对应QueryWrapper和UpdateWrapper。、

下面以 LambdaQueryWrapper 为例，演示如何使用Lambda条件构造器进行上文的查询操作。

    @Test
    void testLambdaQueryMapper() {
        // 1. 准备查询条件：where name like "%o%" and balance >= 1000
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<User>()
                .select(User::getId, User::getUsername, User::getInfo, User::getBalance)
                .like(User::getUsername, "o")
                .ge(User::getBalance, 1000);
        // 2. 查询
        List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
        users.forEach(System.out::println);
    }

对上述代码的说明：

1. 创建了一个LambdaQueryWrapper<User>对象，用于构建查询条件。在这个例子中，使用了Lambda表达式，通过User::getXXX方式来引用实体类User的字段，而不需要写字段名的字符串。这大大提高了代码的可读性和可维护性。

2. 设置了查询条件，使用like方法进行模糊查询，匹配username字段中包含字母"o"的记录，使用ge方法筛选balance字段大于或等于1000的记录。同时，通过select方法指定了查询结果中的字段。

3. 最后，使用userMapper.selectList(wrapper)执行查询操作，将满足条件的记录存储在users列表中，并使用forEach遍历并打印每个用户的详细信息。

运行代码后，运行结果如下所示：

这个示例演示了如何使用LambdaQueryWrapper构建查询条件，不需要硬编码字段名，而是使用Lambda表达式引用实体类的字段，提高了代码的可读性和可维护性。

二、自定义 SQL 语句

在上面的演示 UpdateWrapper 的例子中，直接在代码中编写了更新的 SQL 语句：

这种写法在实际开发中一般都是不允许的，因为 SQL 语句最好都维护在持久层，而不是业务层。就从这个案例来说，由于条件是in语句，只能将SQL写在Mapper.xml文件，利用foreach来生成动态SQL。这实在是太麻烦了，假如查询条件更复杂，动态SQL的编写也会更加复杂。

所以，Mybatis Plus 提供了自定义 SQL 功能，可以让我们利用 Wrapper 生成查询条件，再结合Mapper.xml 编写 SQL 语句。

2.1 自定义 SQL 的基本用法

对于上面的例子，我们可以改写成自定义 SQL 的形式。

首先，在UserMapper 接口中新增一个方法updateBalanceByIds：

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    void updateBalanceByIds(@Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper, @Param("money") int money);
}

然后，在 UserMapper.xml 中编写该方法对应的 SQL 语句：

<update id="updateBalanceByIds">
    UPDATE user SET balance = balance - ${money} ${ew.customSqlSegment}
</update>

注意，最后使用${ew.customSqlSegment}拼接由 Wrapper 构造的查询条件。

然后，创建一个单元测试方法testCustomSQLForUpdate来测试我们的自定义SQL是否生效：

@Test
void testCustomSQLForUpdate() {
    // 1. 要扣减的金额
    int amount = 200;
    // 2. 准备查询条件
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().in("id", Arrays.asList(1, 2, 4));
    // 3. 执行更新
    userMapper.updateBalanceByIds(wrapper, amount);
}

运行结果：

2.2 自定义 SQL 实现多表查询

MyBatis Plus 本身不支持多表查询，但我们可以使用 Wrapper 来自定义多表查询的条件以达到多表查询的效果。例如，现在有一个地址表，其结构如下：

通过用户id与之关联，现在要查询出地址在北京，并且用户id在 1，2，4 之间的用户，如果使用 MyBatis，要编写的SQL语句如下：

<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.demo.mp.domain.po.User">
      SELECT *
      FROM user u
      INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id
      WHERE u.id
      <foreach collection="ids" separator="," item="id" open="IN (" close=")">
          #{id}
      </foreach>
      AND a.city = #{city}
  </select>

可以看出其中最复杂的就是WHERE条件的编写，如果业务复杂一些，这里的SQL会更加复杂。但是基于自定义 SQL 结合 Wrapper 的写法，我们就可以利用 Wrapper 来构建查询条件，然后手写SELECT及FROM部分，实现多表查询。

首先，查询条件可以像下面这样：

@Test
void testCustomJoinAddress() {
    // 1. 准备查询条件
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .in("u.id", Arrays.asList(1, 2, 4))
            .eq("a.city", "北京");

    // 2. 调用自定义方法
    List<User> users = userMapper.queryUserByIdAndAddr(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

其中，u代表user表，a 代表 address 表。

然后，在UserMapper接口中实现queryUserByIdAndAddr方法：

@Select("SELECT u.* FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}")
List<User> queryUserByIdAndAddr(@Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper);

注意，此时可以直接将SQL语句以注解的方式写在对应的方法上面。当然，也可以在UserMapper.xml中写 SQL：

<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.demo.mp.domain.po.User">
    SELECT * FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}
</select>

三、Service 接口

3.1 对 Service 接口的认识

Mybatis Plus 不仅提供了 BaseMapper接口，还提供了通用的Service层接口及默认实现，封装了一些常用的service模板方法。

其中通用接口为IService，默认实现为ServiceImpl，其中封装的方法可以分为以下几类：

• save：新增
• remove：删除
• update：更新
• get：查询单个结果
• list：查询集合结果
• count：计数
• page：分页查询

首先让我们来看看 IService接口中增删改查相关功能的方法：
新增：

• save是新增单个元素
• saveBatch是批量新增
• saveOrUpdate是根据id判断，如果数据存在就更新，不存在则新增
• saveOrUpdateBatch是批量的新增或修改

删除：

• removeById：根据id删除
• removeByIds：根据id批量删除
• removeByMap：根据Map中的键值对为条件删除
• remove(Wrapper<T>)：根据Wrapper条件删除

修改：

• updateById：根据id修改
• update(Wrapper<T>)：根据UpdateWrapper修改，Wrapper中包含set和where部分
• update(T，Wrapper<T>)：按照T内的数据修改与Wrapper匹配到的数据
• updateBatchById：根据id批量修改

Get 相关方法：

• getById：根据id查询1条数据
• getOne(Wrapper<T>)：根据Wrapper查询1条数据
• getBaseMapper：获取Service内的BaseMapper实现，某些时候需要直接调用Mapper内的自定义SQL时可以用这个方法获取到Mapper

获取 List 相关方法：

• listByIds：根据id批量查询
• list(Wrapper<T>)：根据Wrapper条件查询多条数据
• list()：查询所有

Count计数相关方法：

• count()：统计所有数量
• count(Wrapper<T>)：统计符合Wrapper条件的数据数量

3.2 实现 Service 接口

由于Service层中经常需要定义与业务有关的自定义方法，因此我们不能直接使用IService，而是自定义Service接口，然后继承IService以拓展方法。同时，让自定义的Service实现类继承ServiceImpl，这样就不用自己实现IService中的接口了。

首先，定义IUserService，继承IService接口：

public interface IUserService extends IService<User> {
}

然后，编写UserServiceImpl类，继承ServiceImpl类，实现UserService接口：

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
}

最终，Service的目录结构如下：

3.3 实现增删改查功能

上面已经实现了Service层的功能，接下来我们就能够快速实现下面 4 个接口：

首先，需要为这些接口实现两个实体类：

• UserFormDTO：代表新增时的用户表单；
• UserVO：代表查询的返回结果。

首先是UserFormDTO：

@Data
@ApiModel(description = "用户表单实体")
public class UserFormDTO {

    @ApiModelProperty("id")
    private Long id;

    @ApiModelProperty("用户名")
    private String username;

    @ApiModelProperty("密码")
    private String password;

    @ApiModelProperty("注册手机号")
    private String phone;

    @ApiModelProperty("详细信息，JSON风格")
    private String info;

    @ApiModelProperty("账户余额")
    private Integer balance;
}

然后是UserVO：

@Data
@ApiModel(description = "用户VO实体")
public class UserVO {

    @ApiModelProperty("用户id")
    private Long id;

    @ApiModelProperty("用户名")
    private String username;

    @ApiModelProperty("详细信息")
    private String info;

    @ApiModelProperty("使用状态（1正常 2冻结）")
    private Integer status;

    @ApiModelProperty("账户余额")
    private Integer balance;
}

最后，按照RESTFul风格编写Controller接口方法：

@Api(tags = "用户管理接口")
@RequestMapping("/user")
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private IUserService userService;

    @PostMapping
    @ApiOperation("新增用户接口")
    public void saveUser(@RequestBody UserFormDTO userFormDTO){
        // 1. 将 DTO 转为 PO
        User user = BeanUtil.copyProperties(userFormDTO, User.class);
        // 2. 保存
        userService.save(user);
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    @ApiOperation("根据id删除用户接口")
    public void removeUserById(@PathVariable("id") Long id){
        userService.removeById(id);
    }
    
    @GetMapping("/{id}")
    @ApiOperation("根据id查询用户接口")
    public UserVO queryUserById(@PathVariable("id") Long id){
        // 1. 查询 PO 对象
        User user = userService.getById(id);
        // 2. 将 PO 转换为 VO 并返回
        return BeanUtil.copyProperties(user, UserVO.class);
    }

    @GetMapping
    @ApiOperation("根据id批量查询用户接口")
    public List<UserVO> queryUserByIds(@RequestParam("ids") List<Long> ids){
        // 1. 查询 PO 对象集合
        List<User> users = userService.listByIds(ids);
        // 2. 将 PO 转换为 VO 并返回
        return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
    }
}

可以看到上述接口都直接在 controller 即可实现，无需编写任何service代码，非常方便。

通过上面的controller类可以发现实现单表简单的增删改查操作非常简单，不过，一些带有业务逻辑的接口则需要在service中自定义实现了。

例如这个需求： 根据id扣减用户余额。

这看起来是个简单修改功能，只要修改用户余额即可。但这个业务包含一些业务逻辑处理：

• 判断用户状态是否正常；
• 判断用户余额是否充足。

这些业务逻辑都要在service层来做，另外更新余额需要自定义 SQL，要在mapper中来实现。因此，我们除了要编写controller以外，具体的业务还要在service和mapper中编写。

1. 首先在UserController中定义一个方法：

@PostMapping("{id}/deduct/{money}")
@ApiOperation("根据id扣减用户余额")
public void deductBalanceById(@PathVariable("id") Long id, @PathVariable("money") Integer money){
    userService.deductBalanceById(id, money);
}

2. 然后是UserService接口：

public interface IUserService extends IService<User> {
    void deductBalanceById(Long id, Integer money);
}

3. 再然后是UserServiceImpl实现类：

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {

    @Override
    public void deductBalanceById(Long id, Integer money) {
        // 1. 查询用户
        User user = getById(id);
        // 2. 判断用户状态
        if(user == null || user.getStatus() == 2){
            throw new RuntimeException("用户状态异常！");
        }
        // 3. 判断用户余额
        if(user.getBalance() < money){
            throw new RuntimeException("用户余额不足！");
        }

        // 4. 扣减余额
        baseMapper.deductBalanceById(id, money);
    }
}

4. 最后是 Mapper：

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    @Update("UPDATE user SET balance = balance - #{money} WHERE id = #{id}")
    void deductBalanceById(@Param("id") Long id, @Param("money") Integer money);
}

3.4 Lambda 功能

IService接口中也提供了Lambda功能来简化我们的复杂查询及更新功能。让我们通过下面两个案例来了解一下如何使用这个 Lambda 功能。

案例一：使用lambdaUpdate 改写上述扣减余额的功能

此时，我们只需要修改 UserServiceImpl 中deductBalanceById方法的实现代码即可：

@Override
public void deductBalanceById(Long id, Integer money) {
    // 1. 查询用户
    User user = getById(id);
    // 2. 判断用户状态
    if(user == null || user.getStatus() == 2){
        throw new RuntimeException("用户状态异常！");
    }
    // 3. 判断用户余额
    if(user.getBalance() < money){
        throw new RuntimeException("用户余额不足！");
    }

    // 4. 扣减余额
    int remainBalance = user.getBalance() - money;
    lambdaUpdate()
            .set(User::getBalance, remainBalance)
            .set(remainBalance == 0, User::getStatus, 2) // 如果用户余额为 0 就冻结
            .eq(User::getId, id)
            .eq(User::getBalance, user.getBalance()) // CAS 乐观锁判断此期间用户余额是否被修改
            .update();
}

此时可以直接使用 lambdaUpdate 来构造我们的SQL语句，并在最后调用 update 执行这些SQL语句。对于上述代码有以下值得注意的地方：

1. 当用户的余额为 0 的时候，就冻结该用户，即改变 status 字段。注意，set方法的第一个参数是一个条件判断语句，如果该条件为真，则在SQL执行该SET操作；
2. 在执行update 操作之前，使用乐观锁 CAS 来判断余额是否被修改，保证在并发时的线程安全问题。

案例二：使用 lambdaQuery 实现一个根据复杂条件查询用户的接口，查询条件如下：

• name：用户名关键字，可以为空
• status：用户状态，可以为空
• minBalance：最小余额，可以为空
• maxBalance：最大余额，可以为空

可以将上述需求理解成一个用户的后台管理界面，管理员可以自己选择条件来筛选用户，因此上述条件不一定存在，需要做判断。

此时，由于前端的参数传入的可能性比较多，因此就直接使用一个 UserQuery 的实体来进行接收：

@Data
@ApiModel(description = "用户查询条件实体")
public class UserQuery {
    @ApiModelProperty("用户名关键字")
    private String name;
    @ApiModelProperty("用户状态：1-正常，2-冻结")
    private Integer status;
    @ApiModelProperty("余额最小值")
    private Integer minBalance;
    @ApiModelProperty("余额最大值")
    private Integer maxBalance;
}

Controller 方法：

@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据复杂条件查询用户集合接口")
public List<UserVO> queryUsers(UserQuery userQuery){
    // 1. 查询 PO 对象集合
    List<User> users = userService.queryUsers(userQuery);
    // 2. 将 PO 转换为 VO 并返回
    return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}

IUserService接口：

public interface IUserService extends IService<User> {
    List<User> queryUsers(UserQuery userQuery);
}

UserServiceImpl实现类：

@Override
public List<User> queryUsers(UserQuery userQuery) {
    String name = userQuery.getName();
    Integer status = userQuery.getStatus();
    Integer minBalance = userQuery.getMinBalance();
    Integer maxBalance = userQuery.getMaxBalance();

    return lambdaQuery()
            .like(name != null, User::getUsername, name)
            .eq(status != null, User::getStatus, status)
            .ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
            .le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance)
            .list();
}

在链式编程的最后添加一个list()，这是在告诉 MyBatis Plus 我们的调用结果需要是一个list集合。这里不仅可以用list()，可选的方法有：

• .one()：最多1个结果；
• .list()：返回集合结果；
• .count()：返回计数结果。

Mybatis Plus会根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果。

3.5 实现数据的批量插入

逐一插入 10000 条数据：

@Test
void testSaveOneByOne() {
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        userService.save(buildUser(i));
    }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("逐一插入 10000 条数据耗时：" + (end - start));
}

执行耗时：
可以发现，再逐一插入数据 10000 条耗时大约 27 秒。

使用saveBatch批量插入 10000 条数据：

void testSaveBatch() {
    // 一次插入 1000
    List<User> list = new ArrayList<>(1000);
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        list.add(buildUser(i));
        if(i % 1000 == 0){
            userService.saveBatch(list);
            list.clear();
        }
    }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("批量插入 10000 条数据耗时：" + (end - start));
}

这里为了防止内存不足，每积累一千条数据批量插入一次。

执行耗时：

而使用 saveBatch 批量插入仅耗时大约 2 秒。

可以看到使用了批处理以后，比逐条新增效率提高了10倍左右，性能还是不错的。不过，我们简单查看一下 Mybatis Plus 的saveBatch 的源码：

首先是 saveBatch的实现方法：
然后是 executeBatch 方法：

可以发现其实MybatisPlus的批处理是基于PrepareStatement的预编译模式，然后批量提交，最终在数据库执行时还是会有多条insert语句，逐条插入数据。SQL类似这样：

Preparing: INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )
Parameters: user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01
Parameters: user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01

而如果想要得到最佳性能，最好是将多条SQL合并为一条，像这样：

INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time )
VALUES 
(user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01),
(user_4, 123, 18688190004, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01);

而正好 MySQL 的客户端连接参数中有这样的一个参数：rewriteBatchedStatements。顾名思义，就是重写批处理的 statement 语句。

这个参数的默认值是false，我们需要修改连接参数，将其配置为 true，具体来说就是修改项目中的application.yml文件，在jdbc的url后面添加参数&rewriteBatchedStatements=true:

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp_demo?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true

设置完成之后，让我们再次执行一下上面批量插入的测试方法：

发现此时耗时只有一秒多了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-725938.html

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