博客
关于我
Builder模式简单应用与自定义Select的Mapper模板
阅读量:226 次
发布时间:2019-02-28

本文共 2313 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

数据库查询性能优化:从问题到解决方案

在数据库查询中,使用SELECT *来获取所有字段的做法虽然简单,但对性能却有着严重的影响。每次查询都会加载所有字段,即使只需要部分数据,这会导致不必要的IO读写操作。针对这一问题,我们可以通过灵活指定查询字段的方式来优化性能。

Builder模式:构造高效查询

Builder模式(Builder Pattern)是一种将对象的构建与表示分离的设计模式,特别适用于需要多种构造方法且参数不同的场景。在数据库查询优化中,Builder模式可以帮助我们根据需要指定查询的字段,从而减少数据传输量和处理时间。

案例分析:具体实现

原代码问题

在之前的实现中,查询条件Dto中包含了大量字段,且Mapper使用了SELECT *,导致每次查询都加载了所有字段。这不仅影响了性能,还增加了内存占用。以下是原代码的示例:

public class DemoQueryDto {    private Long id;    private List
ids; private List
idNotIn; private Long idLike; private Long idNotEquals; private Long idIsNull; // 其他字段...}

Mapper的实现:

from A where 1=1

这意味着每次查询都会执行类似以下SQL:

select * from A where id in (1,2,3) or id not in (4,5)

Builder模式改造

为了解决性能问题,我们可以通过Builder模式来构造查询条件,指定需要查询的具体字段。以下是改造后的代码示例:

public class DemoBuilderDto {    private DemoQueryDto demoQueryDto;    private boolean isContent;    private boolean isSiteName;    public static class Builder {        private DemoQueryDto demoQueryDto;        private boolean isContent = false;        private boolean isSiteName = false;        public Builder() {}        public Builder DemoQueryDto(DemoQueryDto conditionQueryDto) {            demoQueryDto = conditionQueryDto;            return this;        }        public Builder isContent(boolean flag) {            isContent = flag;            return this;        }        public Builder isSiteName(boolean flag) {            isSiteName = flag;            return this;        }        public DemoBuilderDto build() {            return new DemoBuilderDto(this);        }    }    private DemoBuilderDto(Builder builder) {        demoQueryDto = builder.demoQueryDto;        isContent = builder.isContent;        isSiteName = builder.isSiteName;    }}

Mapper的实现:

id
, content
, site_name

这意味着通过Builder模式,我们可以灵活指定需要查询的字段。例如,只需要查询contentsite_name

DemoQueryDto queryDto = new DemoQueryDto(); queryDto.setIds(ids); DemoBuilderDto buildDto = new DemoBuilderDto.Builder()     .demoQueryDto(queryDto)     .isContent(true)     .isSiteName(true)     .build();

性能优化效果

通过Builder模式,我们可以在查询条件中明确指定需要查询的字段。这样,数据库只会返回所需的字段,减少了不必要的IO读写操作,从而显著提升了查询性能。

总结

数据库查询性能优化是一个长期关注的重点问题。通过灵活指定查询字段和使用Builder模式,我们可以有效减少数据传输量和处理时间,从而提升整体系统性能。在实际应用中,可以根据具体需求扩展Builder模式,支持更多的查询字段和条件。

转载地址:http://iqii.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>