大数据量下 MyBatis PageHelper 分页查询性能问题的解决办法

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题。随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题。

前因

项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题。随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题。

几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间。故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式。

一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅。

public ResultContent select(Integer id) {
        Page<Test> blogPage = PageHelper.startPage(1,3).doSelectPage( () -> testDao.select(id));
        List<Test> test = (List<Test>)blogPage.getResult();
        return new ResultContent(0, "success", test);
    }

主要保存由前端传入的pageNum(页数)、pageSize(每页显示数量)和count(是否进行count(0)查询)信息。

这里是简单的创建page并保存当前线程的变量副本心里,不做深究。

public static <E> Page<E> startPage(int pageNum, int pageSize) {
        return startPage(pageNum, pageSize, DEFAULT_COUNT);
    }
    public static <E> Page<E> startPage(int pageNum, int pageSize, boolean count) {
        return startPage(pageNum, pageSize, count, (Boolean)null, (Boolean)null);
    }
    public static <E> Page<E> startPage(int pageNum, int pageSize, String orderBy) {
        Page<E> page = startPage(pageNum, pageSize);
        page.setOrderBy(orderBy);
        return page;
    }
    public static <E> Page<E> startPage(int pageNum, int pageSize, boolean count, Boolean reasonable, Boolean pageSizeZero) {
        Page<E> page = new Page(pageNum, pageSize, count);
        page.setReasonable(reasonable);
        page.setPageSizeZero(pageSizeZero);
        Page<E> oldPage = getLocalPage();
        if(oldPage != null && oldPage.isOrderByOnly()) {
            page.setOrderBy(oldPage.getOrderBy());
        }
        setLocalPage(page);
        return page;
    }

开始执行真正的select语句

public <E> Page<E> doSelectPage(ISelect select) {
        select.doSelect();
        return this;
    }

进入MapperProxy类执行invoke方法获取到方法名称及参数值

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    if (Object.class.equals(method.getDeclaringClass())) {
      try {
        return method.invoke(this, args);
      } catch (Throwable t) {
        throw ExceptionUtil.unwrapThrowable(t);
      }
    }
    final MapperMethod mapperMethod = cachedMapperMethod(method);
    return mapperMethod.execute(sqlSession, args);
  }

接着是MapperMethod方法执行execute语句,判断是增、删、改、查。判断返回值是多个,进入executeForMany方法

public Object execute(SqlSession sqlSession, Object[] args) {
    Object result;
    if (SqlCommandType.INSERT == command.getType()) {
      Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
      result = rowCountResult(sqlSession.insert(command.getName(), param));
    } else if (SqlCommandType.UPDATE == command.getType()) {
      Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
      result = rowCountResult(sqlSession.update(command.getName(), param));
    } else if (SqlCommandType.DELETE == command.getType()) {
      Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
      result = rowCountResult(sqlSession.delete(command.getName(), param));
    } else if (SqlCommandType.SELECT == command.getType()) {
      if (method.returnsVoid() && method.hasResultHandler()) {
        executeWithResultHandler(sqlSession, args);
        result = null;
      } else if (method.returnsMany()) {
        result = executeForMany(sqlSession, args);
      } else if (method.returnsMap()) {
        result = executeForMap(sqlSession, args);
      } else {
        Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
        result = sqlSession.selectOne(command.getName(), param);
      }
    } else if (SqlCommandType.FLUSH == command.getType()) {
        result = sqlSession.flushStatements();
    } else {
      throw new BindingException("Unknown execution method for: " + command.getName());
    }
    if (result == null && method.getReturnType().isPrimitive() && !method.returnsVoid()) {
      throw new BindingException("Mapper method '" + command.getName()
          + " attempted to return null from a method with a primitive return type (" + method.getReturnType() + ").");
    }
    return result;
  }

这个方法开始调用SqlSessionTemplate、DefaultSqlSession等类获取到Mapper.xml文件的SQL语句

private <E> Object executeForMany(SqlSession sqlSession, Object[] args) {
    List<E> result;
    Object param = method.convertArgsToSqlCommandParam(args);
    if (method.hasRowBounds()) {
      RowBounds rowBounds = method.extractRowBounds(args);
      result = sqlSession.<E>selectList(command.getName(), param, rowBounds);
    } else {
      result = sqlSession.<E>selectList(command.getName(), param);
    }
    // issue #510 Collections & arrays support
    if (!method.getReturnType().isAssignableFrom(result.getClass())) {
      if (method.getReturnType().isArray()) {
        return convertToArray(result);
      } else {
        return convertToDeclaredCollection(sqlSession.getConfiguration(), result);
      }
    }
    return result;
  }

开始进入PageHelper的真正实现,Plugin通过实现InvocationHandler进行动态代理获取到相关信息

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    try {
      Set<Method> methods = signatureMap.get(method.getDeclaringClass());
      if (methods != null && methods.contains(method)) {
        return interceptor.intercept(new Invocation(target, method, args));
      }
      return method.invoke(target, args);
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionUtil.unwrapThrowable(e);
    }
  }

PageInterceptor 实现Mybatis的Interceptor 接口,进行拦截

public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        try {
            Object[] args = invocation.getArgs();
            MappedStatement ms = (MappedStatement)args[0];
            Object parameter = args[1];
            RowBounds rowBounds = (RowBounds)args[2];
            ResultHandler resultHandler = (ResultHandler)args[3];
            Executor executor = (Executor)invocation.getTarget();
            CacheKey cacheKey;
            BoundSql boundSql;
            if(args.length == 4) {
                boundSql = ms.getBoundSql(parameter);
                cacheKey = executor.createCacheKey(ms, parameter, rowBounds, boundSql);
            } else {
                cacheKey = (CacheKey)args[4];
                boundSql = (BoundSql)args[5];
            }
            this.checkDialectExists();
            List resultList;
            if(!this.dialect.skip(ms, parameter, rowBounds)) {
                if(this.dialect.beforeCount(ms, parameter, rowBounds)) {
                    Long count = this.count(executor, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
                    if(!this.dialect.afterCount(count.longValue(), parameter, rowBounds)) {
                        Object var12 = this.dialect.afterPage(new ArrayList(), parameter, rowBounds);
                        return var12;
                    }
                }
                resultList = ExecutorUtil.pageQuery(this.dialect, executor, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql, cacheKey);
            } else {
                resultList = executor.query(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, cacheKey, boundSql);
            }
            Object var16 = this.dialect.afterPage(resultList, parameter, rowBounds);
            return var16;
        } finally {
            this.dialect.afterAll();
        }
    }

转到ExecutorUtil抽象类的pageQuery方法

public static <E> List<E> pageQuery(Dialect dialect, Executor executor, MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql, CacheKey cacheKey) throws SQLException {
        if(!dialect.beforePage(ms, parameter, rowBounds)) {
            return executor.query(ms, parameter, RowBounds.DEFAULT, resultHandler, cacheKey, boundSql);
        } else {
            parameter = dialect.processParameterObject(ms, parameter, boundSql, cacheKey);
            String pageSql = dialect.getPageSql(ms, boundSql, parameter, rowBounds, cacheKey);
            BoundSql pageBoundSql = new BoundSql(ms.getConfiguration(), pageSql, boundSql.getParameterMappings(), parameter);
            Map<String, Object> additionalParameters = getAdditionalParameter(boundSql);
            Iterator var12 = additionalParameters.keySet().iterator();
            while(var12.hasNext()) {
                String key = (String)var12.next();
                pageBoundSql.setAdditionalParameter(key, additionalParameters.get(key));
            }
            return executor.query(ms, parameter, RowBounds.DEFAULT, resultHandler, cacheKey, pageBoundSql);
        }
    }

在抽象类AbstractHelperDialect的getPageSql获取到对应的Page对象

public String getPageSql(MappedStatement ms, BoundSql boundSql, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, CacheKey pageKey) {
        String sql = boundSql.getSql();
        Page page = this.getLocalPage();
        String orderBy = page.getOrderBy();
        if(StringUtil.isNotEmpty(orderBy)) {
            pageKey.update(orderBy);
            sql = OrderByParser.converToOrderBySql(sql, orderBy);
        }
        return page.isOrderByOnly()?sql:this.getPageSql(sql, page, pageKey);
    }

进入到MySqlDialect类的getPageSql方法进行SQL封装,根据page对象信息增加Limit。分页的信息就是这么拼装起来的

public String getPageSql(String sql, Page page, CacheKey pageKey) {
        StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder(sql.length() + 14);
        sqlBuilder.append(sql);
        if(page.getStartRow() == 0) {
            sqlBuilder.append(" LIMIT ? ");
        } else {
            sqlBuilder.append(" LIMIT ?, ? ");
        }
        return sqlBuilder.toString();
    }

将最后拼装好的SQL返回给DefaultSqlSession执行查询并返回

public <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) {
    try {
      MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);
      return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);
    } catch (Exception e) {
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error querying database.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }

至此整个查询过程完成,原来PageHelper的分页功能是通过Limit拼接SQL实现的。查询效率低的问题也找出来了,那么应该如何解决。

首先分析SQL语句,limit在数据量少或者页数比较靠前的时候查询效率是比较高的。(单表数据量百万进行测试)

select * from user where age = 10 limit 1,10;结果显示0.43s

当where条件后的结果集较大并且页数达到一个量级整个SQL的查询效率就十分低下(哪怕where的条件加上了索引也不行)。

select * from user where age = 10 limit 100000,10;结果显示4.73s

那有什么解决方案呢?mysql就不能单表数据量超百万乃至千万嘛?答案是NO,显然是可以的。

SELECT a.* FROM USER a
INNER JOIN
    (SELECT id FROM USER WHERE age = 10 LIMIT 100000,10) b
ON a.id = b.id;

结果0.53s

完美解决了查询效率问题!!!其中需要对where条件增加索引,id因为是主键自带索引。select返回减少回表可以提升查询性能,所以采用查询主键字段后进行关联大幅度提升了查询效率。

PageHelper想要优化需要在拦截器的拼接SQL部分进行重构,由于博主能力有限暂未实现。能力较强的读者可以自己进行重构

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
相关文章
|
3月前
|
存储 大数据 测试技术
用于大数据分析的数据存储格式:Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
在大数据环境中,数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式,在压缩和读取效率方面表现优异,尤其适合分析工作负载;Avro 则适用于需要快速写入和架构演化的场景。通过对不同查询类型(如 SELECT、过滤、聚合和联接)的基准测试,本文提供了在各种使用案例中选择最优存储格式的建议。研究结果显示,Parquet 和 ORC 在读取密集型任务中更高效,而 Avro 更适合写入密集型任务。正确选择存储格式有助于显著降低成本并提升查询性能。
559 1
用于大数据分析的数据存储格式:Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
|
3月前
|
Java 数据库连接 数据库
mybatis查询数据,返回的对象少了一个字段
mybatis查询数据,返回的对象少了一个字段
264 8
|
5天前
|
XML Java 数据库连接
Mybatis实现RBAC权限模型查询
通过对RBAC权限模型的理解和MyBatis的灵活使用,我们可以高效地实现复杂的权限管理功能,为应用程序的安全性和可维护性提供有力支持。
24 5
|
24天前
|
SQL Java 数据库连接
spring和Mybatis的各种查询
Spring 和 MyBatis 的结合使得数据访问层的开发变得更加简洁和高效。通过以上各种查询操作的详细讲解,我们可以看到 MyBatis 在处理简单查询、条件查询、分页查询、联合查询和动态 SQL 查询方面的强大功能。熟练掌握这些操作,可以极大提升开发效率和代码质量。
36 3
|
29天前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具
在数字化时代,企业面对海量数据的挑战,PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具。它不仅支持高速数据读写,还通过数据分区、索引优化等策略提升分析效率,适用于电商、金融等多个行业,助力企业精准决策。
34 4
|
1月前
|
SQL 安全 Java
MyBatis-Plus条件构造器:构建安全、高效的数据库查询
MyBatis-Plus 提供了一套强大的条件构造器(Wrapper),用于构建复杂的数据库查询条件。Wrapper 类允许开发者以链式调用的方式构造查询条件,无需编写繁琐的 SQL 语句,从而提高开发效率并减少 SQL 注入的风险。
31 1
MyBatis-Plus条件构造器:构建安全、高效的数据库查询
|
1月前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区提高查询性能
大数据分区提高查询性能
34 2
|
1月前
|
存储 负载均衡 大数据
大数据水平分区提高查询性能
【11月更文挑战第2天】
39 4
|
2月前
|
SQL JSON Java
mybatis使用三:springboot整合mybatis,使用PageHelper 进行分页操作,并整合swagger2。使用正规的开发模式:定义统一的数据返回格式和请求模块
这篇文章介绍了如何在Spring Boot项目中整合MyBatis和PageHelper进行分页操作,并且集成Swagger2来生成API文档,同时定义了统一的数据返回格式和请求模块。
78 1
mybatis使用三:springboot整合mybatis,使用PageHelper 进行分页操作,并整合swagger2。使用正规的开发模式:定义统一的数据返回格式和请求模块
|
2月前
|
SQL Java 数据库连接
mybatis如何实现分页查询?
【10月更文挑战第19天】mybatis如何实现分页查询?
134 3