1. 流式查询(Stream Query) 流式查询是一种基于Java 8 Stream API的查询方式,它允许你以流式的方式处理查询结果,特别适合处理大量数据。流式查询可以显著减少内存占用,因为它不需要一次性加载所有结果到内存中,而是可以边处理边读取。使用场景:当查询结果集非常大,一次性加载到内存可能导致内存溢出时。 需要对查询...
流式查询是一种处理大量数据的查询方式,它允许开发者在查询结果集上执行流式操作,而不需要一次性将所有数据加载到内存中。这在处理大数据量查询时非常有用,可以有效地减少内存消耗,提高程序的稳定性。在MybatisPlus 3.5.4中,我们为selectList、selectObjs等查询方法添加了流式查询的支持。开发者可以通过使用Java 8的...
如果有一个很大的查询结果需要遍历处理,又不想一次性将结果集装入客户端内存,就可以考虑使用流式查询; 分库分表场景下,单个表的查询结果集虽然不大,但如果某个查询跨了多个库多个表,又要做结果集的合并、排序等动作,依然有可能撑爆内存;详细研究了sharding-sphere的代码不难发现,除了group by与order by字段不一样...
MyBatis 提供了一个叫org.apache.ibatis.cursor.Cursor的接口类用于流式查询，这个接口继承了java.io....
Mybatis-plus mybatis流式查询 传统查询是一次性取出所有数据然后处理,对上百万的数据突出两个问题:1. 处理时间长,阻塞数据库IO; 2. 一次性占用内存多,易OOM; 流式查询则使用数据库游标,查一行处理一行,消耗内存较少,不阻塞数据库IO,在大数据处理场景中推荐使用。
查询sys_user表中的所有数据,数据库中供3条数据,在实际处理类中我设置了具体处理批次的数量为2条数据为一个批次,那么一个批次就只处理2条数据,处理完成后,继续处理下一个批次(2条数据),直至全部处理完成。 大病项目案例:数据库查询1次查询数量为1000条,在实际的逻辑处理中,我设置了本次批次处理的数据数量为500...
在完成工作中会遇到大数据量的查询,比如大量数据的导出,我们直接用list() 方法去查询的话, 会很慢很卡,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的大量数据封装成我们想要的实体类,在这个过程中很可能使我们的项目报内存溢出 OOM(out of memory) 的异常,所以这个时候我们可以采用myBatis-plus/myBatis 流式查询...
流式查询 大数据量操作的场景大致如下: 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,...
myBatis这个开源框架的好处就不再赘述,myBatis-plus则更是myBatis的增强工具,框架给我提供很多查询数据方式,非常方便, 这里就介绍一下流式查询,也就是游标的方式去查询。 我们在完成工作的途中会遇到大数据量的查询,比如大量数据的导出等等,我们直接用list()方法去查询的话, 会很慢很卡,因为框架耗费大量的时间和内...