逐条更新

  这种方式显然是最简单,也最不容易出错的,即便出错也只是影响到当条出错的数据,而且可以对每条数据都比较可控。

代码

 updateBatch(List<MyData> datas){
for(MyData data : datas){
try{
myDataDao.update(data);
}
catch(Exception e){
}
}
}

mybatis中update的实现

 <update>
update mydata
set ...
where ...
</update>

单字段批量更新

  逐条更新最然简单,但是逐次连接断开数据库效率实在不高,因此诞生了批量更新的方法。

 <update id="updateBatch" parameterType="java.util.List">
update mydata_table
set status=
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=" " open="case ID" close="end">
when #{item.id} then #{item.status}
</foreach>
where id in
<foreach collection="list" index="index" item="item" separator="," open="(" close=")">
#{item.id,jdbcType=BIGINT}
</foreach>
</update>

  其中when...then...是sql中的"switch" 语法。这里借助mybatis的<foreach>语法来拼凑成了批量更新的sql,上面的意思就是批量更新id在updateBatch参数所传递List中的数据的status字段。也可以使用<trim>实现同样的功能。

 <update id="updateBatch" parameterType="java.util.List">
update mydata_table
<trim prefix="set" suffixOverrides=",">
<trim prefix="status =case" suffix="end,">
<foreach collection="list" item="item" index="index">
when id=#{item.id} then #{item.status}
</foreach>
</trim>
</trim>
where id in
<foreach collection="list" index="index" item="item" separator="," open="(" close=")">
#{item.id,jdbcType=BIGINT}
</foreach>
</update>

  prefix,suffix 表示在trim标签包裹的部分的前面或者后面添加内容,如果同时有prefixOverrides,suffixOverrides 表示会用prefix,suffix覆盖Overrides中的内容。

如果只有prefixOverrides,suffixOverrides 表示删除开头的或结尾的xxxOverides指定的内容。

 上述代码转化成sql如下:

 update mydata_table
set status =
case
when id = #{item.id} then #{item.status}
...
end
where id in (...);

带条件多字段批量更新

 <update id="updateBatch" parameterType="java.util.List">
update sys_user
<trim prefix="set" suffixOverrides=",">
<trim prefix="userName = case" suffix="end,">
<foreach collection="list" item="item" index="index">
<if test="item.userName != null">
when userId=#{item.userId} then #{item.userName}
</if>
</foreach>
</trim>
<trim prefix="userCode = case" suffix="end,">
<foreach collection="list" item="item" index="index">
<if test="item.userCode != null or item.userName == null">
when userId=#{item.userId} then #{item.userCode}
</if>
</foreach>
</trim>
</trim>
where userId in
<foreach collection="list" index="index" item="item" separator="," open="(" close=")">
#{item.userId}
</foreach>
</update>

  这种批量跟心数据库的方式可以在一次数据库连接中更新所有数据,避免了频繁数据库建立和断开连接的开销,可以很大程度的提高数据更新效率。但是这样的问题是如果这个过程中更新出错,将很难知道具体是哪个数据出错,如果使用数据自身的事务保证,那么一旦出错,所有的更新将自动回滚。而且通常这种方式也更容易出错。因此通常的使用的方案是进行折中,也就是一次批量更新一部分(分页进行更新,比如说一共有1000条数据,一次更新100条)。这样可以分担出错的概率,也更容易定位到出错的位置。 当然如果数据量确实很大的时候,这种批量更新也一样会导致更新效率低下(比如说一次更新100条,那如果10亿条数据呢,一样要批量更新1000万次,建立和断开1000万次数据库,这个效率是无法承受的)。这时候也许只能考虑其他方案了,比如引入缓存机制等。

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