MyBatis Plus 如何优化千万级数据的 CRUD?
liuian 2025-07-27 21:58 35 浏览
背景
做 Java 开发 8 年,接触过 Hibernate、JPA、MyBatis,到现在主力框架 MyBatis Plus(简称 MP)。一路踩坑无数,从最初写死 SQL 到现在用 Lambda 链式操作,感触最深的是:CRUD 看似简单,数据量一大,性能问题就来了。
最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行 CRUD 都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警。本文就结合这个项目的实战经验,聊聊 MyBatis Plus 在千万级数据场景下如何优化 CRUD 操作。
一、MyBatis Plus 简介
MP 是 MyBatis 的增强工具,主打“无侵入、低门槛、强增强”,提供了一整套优雅的 CRUD 封装,尤其适合中后台系统的开发。
但性能优化这件事,MP 提供了钩子,还得靠我们自己去掌握底层逻辑与场景判断。
二、千万级数据的挑战
当数据达到千万级时,常见的问题有:
- 查询慢、分页卡顿
- 更新/删除误操作影响大
- 数据迁移困难
- 索引策略不合理
- 乐观锁/悲观锁未启用带来并发问题
三、优化 CRUD 的关键策略
下面我从 增、删、改、查 四个维度,结合 MP 的用法,逐一拆解优化策略。
1.查询优化(Select)
使用分页插件 + 索引优化
Page<User> page = new Page<>(1, 10);
IPage<User> result = userMapper.selectPage(page, new QueryWrapper<User>()
.eq("status", "active")
.orderByDesc("create_time"));优化点:
- 创建复合索引 (status, create_time),避免文件排序
- 设置合理的 limit 范围,避开深分页(推荐游标分页)
游标分页(Keyset Pagination)案例:
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.lt("id", lastId)
.orderByDesc("id")
.last("limit 100");
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);比传统 OFFSET 分页快得多,适合批量导出或加载。
2.插入优化(Insert)
批量插入代替单条插入
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
userList.add(new User("user" + i));
}
userMapper.insertBatchSomeColumn(userList); // 需自定义方法或 MyBatis 扩展建议:
- 单次批量插入控制在 1000 条以内,避免 SQL 超长
- 使用原生 JDBC 批处理,性能更优
3.更新优化(Update)
避免全表更新
错误:
userMapper.update(null, new UpdateWrapper<User>().set("status", "inactive"));优化:
UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<>();
wrapper.eq("status", "active");
wrapper.set("status", "inactive");
userMapper.update(null, wrapper);永远记住:Update 要加条件!
乐观锁控制并发更新
@TableField(fill = FieldFill.UPDATE)
@Version
private Integer version;user.setVersion(3);
userMapper.updateById(user); // MP 会自动加 version 判断4.删除优化(Delete)
逻辑删除替代物理删除
@TableLogic
private Integer isDeleted;userMapper.deleteById(123L); // 实际执行的是 UPDATE 操作逻辑删除的优势:
- 避免误删
- 保留数据审计
- 与回收站机制兼容
注意:逻辑删除字段要加索引!
四、批处理与异步处理
在千万级数据场景,批处理 + 异步化 是性能优化的核心手段:
- 使用 Stream 分批处理大数据集合
- 配合 Spring Batch 或自定义线程池实现异步任务
- 使用定时任务(如 XXL-JOB)分时段处理数据
五、数据库层面的优化建议
- 合理建索引(避免过多/重复索引)
- 垂直/水平分表(ShardingSphere、MyCat)
- 使用中间件缓存热点数据(Redis)
- 慎用视图和子查询,优先考虑 JOIN 重构
六、总结:CRUD 优化是一场系统工程
MyBatis Plus 提供了优雅的接口,但数据量上来之后,框架只是工具,根本还在底层 SQL 和设计策略上。
作为一个写了 8 年 Java 的程序员,我最大的体会是:
性能不是调出来的,是设计出来的。
合理建模 + 规范使用 MP + 数据库调优,才能让你的系统在千万级数据面前从容应对。
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