Mybatis大数据查询

问题背景

公司里有很多需要跑批数据的场景，这些数据几十万到几千万不等，目前我们采用的是分页查询，但是分页查询有个深度分页问题，上百万的数据就会查询的很慢

常规解决方案

全量查询
分页查询
流式查询
游标查询

一、全量查询

默认情况下，全量查询的话系统会把所有结果集存储在内存中，在数据库中准备了大概200w的数据：

<select id="listUser" resultType="com.sun.DDD.infra.po.User">
        select * from user
</select>

@Test
public void test() {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start("全量查询");
    List<User> users = userService.listUser();
    stopWatch.stop();
    System.out.println(stopWatch.getLastTaskName() + ":" + stopWatch.getLastTaskTimeMillis() + ":代码行数:" + users.size());
}

全量查询:21757:代码行数:2778523

利用JDK自带的Java VisualVM监控全量查询时的内存占用情况

可以很明显的看出200w的数据一次性查询占用总体内存1500MB,这个内存占用还是很大的，如果还有其他服务在运行，很容易导致OOM

二、分页查询

为了解决全量查询占用内存过大，可能导致OOM问题，我们可以选择使用分页查询，这样就不会导致内存溢出问题了

@Override
public List<User> pageUser(Integer pageNum, Integer pageSize) {
    pageNum = (pageNum - 1) * pageSize;
 return userDao.pageUser(pageNum, pageSize);
}

<select id="pageUser" resultType="com.sun.ddd.infra.po.User">
    select * from user limit #{pageNum},#{pageSize}
</select>

@Test
public void test() {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start("分页查询");
        int pageCount = 0;
        for (int i = 1; i < 1000; i++) {
            List<User> users1 = userService.pageUser(i, 2000);
            pageCount = pageCount + users1.size();
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(stopWatch.getLastTaskName() + ":" + stopWatch.getLastTaskTimeMillis() + ":代码行数:" + pageCount);
    }

分页查询:285343:代码行数:1998000

使用分页后，查询内存使用情况，最多占用内存不到500MB，是全量查询占用内存的1/3不到，但是由于深度分页和多次与数据库连接的缘故，导致整个查询时间很长，长达280s,如果数据更多点查询时间则更多

三、流式查询

那有没有什么方式，可以查的又快，占用内存又小呢？答案当然是有的了

客户端 JDBC 发起 SQL 查询，等待服务端准备数据。MySQL 服务端会向 JDBC 代表的客户端内核源源不断的输送数据，直到客户端请求 Socket 缓冲区满，这时的 MySQL服务端会阻塞。对于 JDBC 客户端而言，数据每次读取都是从本机器的内核缓冲区，所以性能会更快一些。类似服务端向客户端不断**push**的过程

是否使用流式的标志：

 /**
     * We only stream result sets when they are forward-only, read-only, and the
     * fetch size has been set to Integer.MIN_VALUE
     * 
     * @return true if this result set should be streamed row at-a-time, rather
     *         than read all at once.
     */
    protected boolean createStreamingResultSet() {
        return ((this.query.getResultType() == Type.FORWARD_ONLY) && (this.resultSetConcurrency == java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)
                && (this.query.getResultFetchSize() == Integer.MIN_VALUE));
    }

其中我们只要关注this.query.getResultFetchSize() == Integer.MIN_VALUE,对应xml配置就是fetchSize="-2147483648"

<select id="listUserByStream" fetchSize="-2147483648" resultType="com.sun.ddd.infra.po.User">
        select * from user
</select>

这里mapper接口不需要返回值，因为数据都存储在ResultHandler<User>中了

void listUserByStream(ResultHandler<User> handler);

@Test
public void test() {
   StopWatch stopWatch = new StopWatch();
   stopWatch.start("流式查询");
        AtomicInteger totalCount = new AtomicInteger(0);
        userService.listUserByStream(context -> {
            // 处理查询结果
            context.getResultObject();
            totalCount.incrementAndGet();
        });
        stopWatch.stop();
        System.out.println(stopWatch.getLastTaskName() + ":" + stopWatch.getLastTaskTimeMillis() + ":代码行数:" + totalCount.get());
    }

流式查询:9967:代码行数:2778523

同样是200w数据，可以明显看出查询时间只要9s多，占用内存也保持在500MB之内

四、游标查询

客户端 JDBC 发起 SQL 查询，等待服务端准备数据。服务端数据准备完成后，进行数据传输，它允许应用程序在数据库服务器上打开一个游标并按需检索数据，而不是一次性获取整个结果集，类似客户端向服务端分批pull的过程。

mapper接口层接收参数方式使用Cursor<User>

Cursor<User> listUserByCursor();

<select id="listUserByCursor"  fetchSize="-2147483648" resultType="com.sun.ddd.infra.po.User">
    select * from user
</select>

@Test
@Transactional
public void test() {
   StopWatch stopWatch = new StopWatch();
 stopWatch.start("游标查询");
        AtomicInteger totalCountCursor = new AtomicInteger(0);
        Cursor<User> users2 = userService.listUserByCursor();
        for (User user : users2) {
            totalCountCursor.incrementAndGet();
        }
        stopWatch.stop();
        System.out.println(stopWatch.getLastTaskName() + ":" + stopWatch.getLastTaskTimeMillis() + ":代码行数:" + totalCountCursor.get());
    }