【JAVA】黑马MybatisPlus 学习笔记【二】【核心功能】

2.核心功能

刚才的案例中都是以id为条件的简单CRUD，一些复杂条件的SQL语句就要用到一些更高级的功能了。

2.1.条件构造器

除了新增以外，修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外，还支持更加复杂的where条件。

参数中的Wrapper就是条件构造的抽象类，其下有很多默认实现，继承关系如图：

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：

2.1.1.QueryWrapper

无论是修改、删除、查询，都可以使用QueryWrapper来构建查询条件。接下来看一些例子：

1.查询：查询出名字中带o的，存款大于等于1000元的人。代码如下：

@Test
void testQueryWrapper() {
    // 1.构建查询条件 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.查询数据
    List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
    users.forEach(System.out::println);
}

更新：更新用户名为Jack的用户的余额为2000，代码如下：

@Test
void testUpdateByQueryWrapper() {
    // 1.构建查询条件 where name = "Jack"
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().eq("username", "Jack");
    // 2.更新数据，user中非null字段都会作为set语句
    User user = new User();
    user.setBalance(2000);
    userMapper.update(user, wrapper);
}

2.1.2.UpdateWrapper

基于BaseMapper中的update方法更新时只能直接赋值，对于一些复杂的需求就难以实现。
例如：更新id为1,2,4的用户的余额，扣200，对应的SQL应该是：

UPDATE user SET balance = balance - 200 WHERE id in (1, 2, 4)

SET的赋值结果是基于字段现有值的，这个时候就要利用UpdateWrapper中的setSql功能了：

  // 更新id为1,2,4的用户的余额，扣200
    @Test
    void testUpdateWrapper() {
        // List<Long> ids = new ArrayList<>(Arrays.asList(1L, 2L, 4L)); //JDK8 可以使用这种方式
        List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L); // JDK9 之后才有的of方法
        // 1.生成SQL
        UpdateWrapper<User> userUpdateWrapper = new UpdateWrapper<User>()
                .setSql("balance = balance -200")
                .in("id", ids); // WHERE id in (1, 2, 4)

        // 2.更新，注意第一个参数可以给null，也就是不填更新字段和数据，
        // 而是基于UpdateWrapper中的setSql来更新
        userMapper.update(null, userUpdateWrapper);
    }

2.1.3.LambdaQueryWrapper

无论是QueryWrapper还是UpdateWrapper在构造条件的时候都需要写死字段名称，会出现字符串魔法值。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MybatisPlus，它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MybatisPlus又提供了一套基于Lambda的Wrapper，包含两个：
-LambdaQueryWrapper

• LambdaUpdateWrapper
  分别对应QueryWrapper和UpdateWrapper

其使用方式如下：

  @Test
    void testLambdaQueryWrapper() {
        // 1.构建查询条件 where name like "%o%" AND balance >= 1000
        LambdaQueryWrapper<User> userLambdaQueryWrapper = new LambdaQueryWrapper<User>()
                .select(User::getId, User::getUsername, User::getInfo, User::getBalance)
                .like(User::getUsername, "o")
                .ge(User::getBalance, 1000);
        // 2.查询数据
        List<User> users = userMapper.selectList(userLambdaQueryWrapper);
        users.forEach(System.out::println);
    }

    // 更新用户名为jack的用户的余额为2000
    @Test
    void testLambdaUpdateByQueryWrapper() {
        // 1.构建查询条件 where name = "Jack"
        LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<User>()
                .eq(User::getUsername, "Jack");
        // 2.更新数据，user中非null字段都会作为set语句
        User user = new User();
        user.setBalance(2000);
        userMapper.update(user, wrapper);
    }

2.2.自定义SQL

在演示UpdateWrapper的案例中，我们在代码中编写了更新的SQL语句：

这种写法在某些企业也是不允许的，因为SQL语句最好都维护在持久层，而不是业务层。就当前案例来说，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，MybatisPlus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

2.2.1.基本用法

以当前案例来说，我们可以这样写：

@Test
void testCustomWrapper() {
    // 1.准备自定义查询条件
    List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L);
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().in("id", ids);

    // 2.调用mapper的自定义方法，直接传递Wrapper
    userMapper.deductBalanceByIds(200, wrapper);
}

然后在UserMapper中自定义SQL：

package com.itheima.mp.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Update;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    @Select("UPDATE user SET balance = balance - #{money} ${ew.customSqlSegment}")
    void deductBalanceByIds(@Param("money") int money, @Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper);
}

这样就省去了编写复杂查询条件的烦恼了。

总结

在mapper方法参数中用Param注解声明wrapper变量名称，必须是ew。
为什么必须要用ew？mybatisPlus 源码规定的,这也成为一种约定俗成的规范。当然，你也可以手动修改生成的代码，将 ew 改为其他名字，但这样可能导致一些示例代码不适用。

2.2.2.多表关联

理论上来讲MyBatisPlus是不支持多表查询的，不过我们可以利用Wrapper中自定义条件结合自定义SQL来实现多表查询的效果。
例如，我们要查询出所有收货地址在北京的并且用户id在1、2、4之中的用户
要是自己基于mybatis实现SQL，大概是这样的：

<select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.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会更变态。
但是基于自定义SQL结合Wrapper的玩法，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。

查询条件这样来构建：

@Test
void testCustomJoinWrapper() {
    // 1.准备自定义查询条件
    QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>()
            .in("u.id", List.of(1L, 2L, 4L))
            .eq("a.city", "北京");

    // 2.调用mapper的自定义方法
    List<User> users = userMapper.queryUserByWrapper(wrapper);

    users.forEach(System.out::println);
}

然后在UserMapper中自定义方法：

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

当然，也可以在UserMapper.xml中写SQL：

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

2.3.Service接口

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

2.3.1.CRUD

我们先俩看下基本的CRUD接口。

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
• removeBatchByIds：暂不支持

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

查询

Get：

• 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

List：

• 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：

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

getBaseMapper：

当我们在service中要调用Mapper中自定义SQL时，就必须获取service对应的Mapper，就可以通过这个方法：

项目结构如下：

来到 UserService 中创建 测试类

接下来，我们快速实现下面4个接口：

首先，我们在项目中引入几个依赖：
pom.xml

<!--swagger-->
<dependency>
    <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
    <artifactId>knife4j-openapi2-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.0</version>
</dependency>
<!--web-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

然后在application.xml需要配置swagger信息：

knife4j:
  enable: true
  openapi:
    title: 用户管理接口文档
    description: "用户管理接口文档"
    email: zhanghuyi@itcast.cn
    concat: 墨苒孤
    url: https://www.itcast.cn
    version: v1.0.0
    group:
      default:
        group-name: default
        api-rule: package
        api-rule-resources:
          - com.itheima.mp.controller

Alt + 8 选择 springboot 服务，启动，浏览器输入 http://localhost:8080/doc.html#/home

然后，接口需要两个实体：

• 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：

package com.itheima.mp.domain.dto;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@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：

package com.itheima.mp.domain.vo;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@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;
}

用 @Autowired 注入，Spring 并不推荐，而是推荐我们使用构造函数注入

构造函数注入如下：

但是这样会带来一个问题，如果成员很多，构造函数就会很多，看起来很繁琐。那么就可以使用Lombok 注解帮我们简化

上图这样看起来是可以了，但是，一个类可以有很多的成员，并不是每一个都是需要注入的。那么怎么区分哪些需要注入，哪些不需要注入呢？
可以给 成员 加上 final 来区分, 这样就必须在类初始化的时候，对加了 final的成员进行初始化，所以最终写法如下：

@RequiredArgsConstructor表示 会对 final 修饰的成员进行创建构造函数，没有修饰就不会生成构造函数

新增接口实现：

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

由于传入的 是 DTO, 而我们需要保存的是 PO,所以需要先把DTO转换为PO。这里使用胡图工具包，其余接口同理

 @DeleteMapping("/{id}")
    @ApiOperation("删除用户")
    public void removeUserById(@PathVariable("id") Long userId){
        userService.removeById(userId);
    }

    @GetMapping("/{id}")
    @ApiOperation("根据id查询用户")
    public UserVO queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){
        // 1.查询用户
        User user = userService.getById(userId);
        // 2.处理po转vo
        return BeanUtil.copyProperties(user, UserVO.class);
    }

    @GetMapping
    @ApiOperation("根据id集合查询用户")
    public List<UserVO> queryUserByIds(@RequestParam("ids") List<Long> ids){
        // 1.查询用户
        List<User> users = userService.listByIds(ids);
        // 2.处理po转vo （集合用copyToList）
        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。

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。例如下面的需求：

• 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。

首先在UserController中定义一个方法：

@PutMapping("{id}/deduction/{money}")
@ApiOperation("扣减用户余额")
public void deductBalance(@PathVariable("id") Long id, @PathVariable("money")Integer money){
    userService.deductBalance(id, money);
}

然后是UserService接口：

package com.itheima.mp.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.itheima.mp.domain.po.User;

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

最后是UserServiceImpl实现类：

这里需要注意的是 在service中 可以使用 this 来调用mybatisplus 提供给我们的 service方法，因此下面的getById 就是mybatisplus 的提供的service方法, 也可以使用baseMapper 来调用 mappeer

package com.itheima.mp.service.impl;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.itheima.mp.domain.po.User;
import com.itheima.mp.mapper.UserMapper;
import com.itheima.mp.service.IUserService;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
    @Override
    public void deductBalance(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(这个deductMoneyById方法是自定义的)
        baseMapper.deductMoneyById(id, money);
    }
}

测试接口

总结

如果需要业务判断就得在 service 中编写,如果mybatisplus 提供的mapper不满足我们的需求就得写自定义mappper

2.3.3.Lambda

IService中还提供了Lambda功能来简化我们的复杂查询及更新功能。我们通过两个案例来学习一下。

案例一：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。

如果用传统写法，差不多长这样

我们首先需要定义一个查询条件实体，UserQuery实体：

package com.itheima.mp.domain.query;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

@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;
}

接下来我们在UserController中定义一个controller方法：

@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List<UserVO> queryUsers(UserQuery query){
    // 1.组织条件
    String username = query.getName();
    Integer status = query.getStatus();
    Integer minBalance = query.getMinBalance();
    Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
    LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().lambda()
            .like(username != null, User::getUsername, username)
            .eq(status != null, User::getStatus, status)
            .ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
            .le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance);
    // 2.查询用户
    List<User> users = userService.list(wrapper);
    // 3.处理vo
    return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}

在组织查询条件的时候，我们加入了 username != null 这样的参数，意思就是当条件成立时才会添加这个查询条件，类似Mybatis的mapper.xml文件中的<if>标签。这样就实现了动态查询条件效果了。

不过，上述条件构建的代码太麻烦了。
因此Service中对LambdaQueryWrapper和LambdaUpdateWrapper的用法进一步做了简化。 我们无需自己通过new的方式来创建Wrapper，而是直接调用lambdaQuery和lambdaUpdate方法：

基于Lambda查询：

@GetMapping("/list")
@ApiOperation("根据id集合查询用户")
public List<UserVO> queryUsers(UserQuery query){
    // 1.组织条件
    String username = query.getName();
    Integer status = query.getStatus();
    Integer minBalance = query.getMinBalance();
    Integer maxBalance = query.getMaxBalance();
    // 2.查询用户
    List<User> users = userService.lambdaQuery()
            .like(username != null, User::getUsername, username)
            .eq(status != null, User::getStatus, status)
            .ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance)
            .le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance)
            .list();
    // 3.处理vo
    return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class);
}

可以发现lambdaQuery方法中除了可以构建条件，还需要在链式编程的最后添加一个list()，这是在告诉MP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
  MybatisPlus会根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果。

与lambdaQuery方法类似，IService中的lambdaUpdate方法可以非常方便的实现复杂更新业务。
例如下面的需求：

需求：改造根据id修改用户余额的接口，要求如下

• 如果扣减后余额为0，则将用户status修改为冻结状态（2）

也就是说我们在扣减用户余额时，需要对用户剩余余额做出判断，如果发现剩余余额为0，则应该将status修改为2，这就是说update语句的set部分是动态的。

实现如下：

@Override
@Transactional
public void deductBalance(Long id, Integer money) {
    // 1.查询用户
    User user = getById(id);
    // 2.校验用户状态
    if (user == null || user.getStatus() == 2) {
        throw new RuntimeException("用户状态异常！");
    }
    // 3.校验余额是否充足
    if (user.getBalance() < money) {
        throw new RuntimeException("用户余额不足！");
    }
    // 4.扣减余额 update tb_user set balance = balance - ?
    // 4.1.先计算剩余的余额
    int remainBalance = user.getBalance() - money;
    lambdaUpdate()
            .set(User::getBalance, remainBalance) // 更新余额
            .set(remainBalance == 0, User::getStatus, 2) // 动态判断，是否更新status
            .eq(User::getId, id)
            .eq(User::getBalance, user.getBalance()) // 乐观锁
            .update();
}

由于我们上面是先查用户，再对查到的用户进行更新数据，如果有多个线程进来，会有并发风险，假设有两个线程同时进来，同时都是扣减100块钱，由于操作的是同一个，最终只会扣减100块
因此需要加上锁，这里加的是乐观锁，是先比较再更新 .eq(User::getBalance, user.getBalance()) ,判断用户的余额是否为查到的余额，如果是，才进行修改，最后在方法上加上事务注解@Transactional

总结

如果条件比较复杂，可以使用 lambda来构造sql语句

2.3.4.批量新增

IService中的批量新增功能使用起来非常方便，但有一点注意事项，我们先来测试一下。
首先我们测试逐条插入数据：

@Test
void testSaveOneByOne() {
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        userService.save(buildUser(i));
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("耗时：" + (e - b));
}

private User buildUser(int i) {
    User user = new User();
    user.setUsername("user_" + i);
    user.setPassword("123");
    user.setPhone("" + (18688190000L + i));
    user.setBalance(2000);
    user.setInfo("{\"age\": 24, \"intro\": \"英文老师\", \"gender\": \"female\"}");
    user.setCreateTime(LocalDateTime.now());
    user.setUpdateTime(user.getCreateTime());
    return user;
}

执行结果如下：

可以看到速度非常慢。
然后再试试MybatisPlus的批处理：

@Test
void testSaveBatch() {
    // 准备10万条数据
    List<User> list = new ArrayList<>(1000);
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        list.add(buildUser(i));
        // 每1000条批量插入一次
        if (i % 1000 == 0) {
            userService.saveBatch(list);
            list.clear();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("耗时：" + (e - b));
}

执行最终耗时如下：

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MybatisPlus源码：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
    String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
    return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}
// ...SqlHelper
public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
    Assert.isFalse(batchSize < 1, "batchSize must not be less than one");
    return !CollectionUtils.isEmpty(list) && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
        int size = list.size();
        int idxLimit = Math.min(batchSize, size);
        int i = 1;
        for (E element : list) {
            consumer.accept(sqlSession, element);
            if (i == idxLimit) {
                sqlSession.flushStatements();
                idxLimit = Math.min(idxLimit + batchSize, size);
            }
            i++;
        }
    });
}

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

就好比上面我分10次插入，就会有10条insert 的sql 语句

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);

该怎么做呢？

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。参考文档：
https://dev.mysql.com/doc/connector-j/8.0/en/connector-j-connp-props-performance-extensions.html#cj-conn-prop_rewriteBatchedStatements

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

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?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: root

再次测试插入10万条数据，可以发现速度有非常明显的提升：

在ClientPreparedStatement的executeBatchInternal中，有判断rewriteBatchedStatements值是否为true并重写SQL的功能：

最终，10万条数据的插入，SQL被重写为一条sql语句。

代码在github https://github.com/RanGuMo/mp-demo