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一、多数据源问题
主要思路是把dataSource、sqlSesstionFactory、MapperScannerConfigurer在配置中区分开，各Mapper对应的包名、类名区分开
1 <？xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”？>
2
3 xmlns:xsi=“http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance” xmlns:aop=“http://www.springframework.org/schema/aop”
4 xmlns:tx=“http://www.springframework.org/schema/tx” xmlns:jdbc=“http://www.springframework.org/schema/jdbc”
5 xmlns:context=“http://www.springframework.org/schema/context”
6 xsi:schemaLocation=“
7 http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
8 http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
9 http://www.springframework.org/schema/jdbc http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd
10 http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
11 http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd”
12 default-autowire=“byName”>
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15 destroy-method=“dispose”>
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27 destroy-method=“dispose”>
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上面的配置，一个连h2的a数据库，一个连h2的b数据库，至于事务管理器，大家可参考这个思路，建二个，各管各的。
项目中mapper接口及映射文件均用包名区分开，如下图：
二、如何使用Map做为参数及动态条件生成
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6 。..
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11 D_RECID， D_USER_NAME， D_NAME， D_TYPE， 。..
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14-31演示了如何使用Map做为参数，动态传入查询条件，及List参数生成in（。..）条件
java端代码示例：
1 PrintLayoutMapper mapper = context.getBean（PrintLayoutMapper.class）;
2
3 Map
4 map.put（“userName”， “ADMIN”）;
5 map.put（“awbType”， “CARGOLABEL_MU”）;
6 map.put（“recId”， 1）;
7
8 List
9 ids.add（0， 1）;
10 ids.add（0， 2）;
11 ids.add（0， 3）;
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13 map.put（“ids”， ids）;
14
15 List<？> list = mapper.select（map）;
其实PrintLayoutMapper接口的定义为：
1 public interface PrintLayoutMapper {
2 。..
3
4 List
5 }
最终生成的SQL语句为：
1 select D_RECID， D_USER_NAME， D_NAME， D_TYPE， 。.. from T_PRINT_LAYOUT where D_USER_NAME = ？ and D_TYPE = ？ and D_RECID = ？ or D_RECID in （ ？ ， ？ ， ？ ）
三、兼容不同的数据库
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4 select seq_users.nextval from dual
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7 select nextval for seq_users from sysibm.sysdummy1“
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9
10 insert into users values （#{id}， #{name}）
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这是官方文档上的示例，演示了如何兼容oracle与db2这二种不同的数据库，来获取序列的下一个值
四、加强版的分支、选择判断
1
这也是官方文档上的示例，因为
五、避免Where 空条件的尴尬
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2 SELECT * FROM BLOG
3 WHERE
4
5 state = #{state}
6
7
如果state参数为空时，最终生成SQL语句为
1 SELECT * FROM BLOG
2 WHERE
执行会出错，当然，你可以在where 后加一个1=1，改成
1
2 SELECT * FROM BLOG
3 WHERE 1=1
4
5 and state = #{state}
6
7
但是这个做法不太“环保”（毕竟引入了一个垃圾条件），其实只要改成《where>。..《/where>即可
1
2 SELECT * FROM BLOG
3
4
5 and state = #{state}
6
7
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六、$与#的区别
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = ${recId}
最后生成的SQL为：
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = 1
即：直接将参数值替换到了原来${recId}的位置，相当于硬拼SQL
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = #{recid，jdbcType=DECIMAL}
最后生成的SQL为：
1 select * from T_PRINT_LAYOUT where D_RECID = ？
即：#{。..}被识别为一个SQL参数
七、大量数据的批量insert
大量数据（条数>10000）做insert时，如果按常规方式，每条insert into table（。..） values（。..）;来提交，速度巨慢。改善性能的思路是多条insert批量提交。
oracle环境中，有一种批量insert的小技巧，原理是 insert into 。.. select from 。..，套在mybatis上，变形为：
1 INSERT INTO T_TEST
2 （ID， COL_A， COL_B）
3 SELECT SEQ_TEST.NEXTVAL， A.*
4 FROM （
5 SELECT ‘A1’， ‘B1’ FROM DUAL
6 UNION ALL SELECT ‘A2’， ‘B2’ FROM DUAL
7 UNION ALL SELECT ‘A3’， ‘B3’ FROM DUAL
8 UNION ALL SELECT ‘A4’， ‘B4’ FROM DUAL
9 UNION ALL SELECT ‘A5’， ‘B5’ FROM DUAL
10 UNION ALL SELECT ‘A6’， ‘B6’ FROM DUAL
11 ） A
中间的部分非常有规律，可以用foreach标签生成，参考下面的片段：
1
2
3 select SEQ_CTAS_SHARK_FLT.nextval as recId from dual
4
5 insert into CTAS_SHARK_FLT （《include refid=”Base_Column_List“/>） SELECT SEQ_TEST.NEXTVAL， A.*
6 FROM （
7
8 select #{item.awbType，jdbcType=VARCHAR}， #{item.awbPre，jdbcType=VARCHAR}，。.. from dual
9
10 ） A
11
即使这样，也不能直接run，oracle中一次执行的sql语句长度是有限制的，如果最后拼出来的sql字符串过长，会导致执行失败，所以java端还要做一个分段处理，参考下面的处理：
1 List
2 for （TSharkFlt f ： sharkFlts） {
3 data.add（getSharkFlt（f））;
4 }
5
6 System.out.println（data.size（））;
7
8 long beginTime = System.currentTimeMillis（）;
9 System.out.println（”开始插入。..“）;
10 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = ctx.getBean（SqlSessionFactory.class）;
11 SqlSession session = null;
12 try {
13 session = sqlSessionFactory.openSession（ExecutorType.BATCH， false）;
14 int a = 2000;//每次提交2000条
15 int loop = （int） Math.ceil（data.size（） / （double） a）;
16
17 List
18 int start， stop;
19 for （int i = 0; i 《 loop; i++） {
20 tempList.clear（）;
21 start = i * a;
22 stop = Math.min（i * a + a - 1， data.size（） - 1）;
23 System.out.println（”range：“ + start + ” - “ + stop）;
24 for （int j = start; j 《= stop; j++） {
25 tempList.add（data.get（j））;
26 }
27 session.insert（”ctas.importer.writer.mybatis.mappper.SharkFltMapper.insertBatch2“， tempList）;
28 session.commit（）;
29 session.clearCache（）;
30 System.out.println（”已经插入“ + （stop + 1） + ” 条“）;
31 }
32 } catch （Exception e） {
33 e.printStackTrace（）;
34 session.rollback（）;
35 } finally {
36 if （session ！= null） {
37 session.close（）;
38 }
39 }
40 long endTime = System.currentTimeMillis（）;
41 System.out.println（”插入完成，耗时 “ + （endTime - beginTime） + ” 毫秒！“）;
13，27-29这几行是关键，这一段逻辑会经常使用，为了重用，可以封装一下：
1 /**
2 * 批量提交数据
3 * @param sqlSessionFactory
4 * @param mybatisSQLId SQL语句在Mapper XML文件中的ID
5 * @param commitCountEveryTime 每次提交的记录数
6 * @param list 要提交的数据列表
7 * @param logger 日志记录器
8 */
9 private 《T> void batchCommit（SqlSessionFactory sqlSessionFactory， String mybatisSQLId， int commitCountEveryTime， List《T> list， Logger logger） {
10 SqlSession session = null;
11 try {
12 session = sqlSessionFactory.openSession（ExecutorType.BATCH， false）;
13 int commitCount = （int） Math.ceil（list.size（） / （double） commitCountEveryTime）;
14 List《T> tempList = new ArrayList《T>（commitCountEveryTime）;
15 int start， stop;
16 Long startTime = System.currentTimeMillis（）;
17 for （int i = 0; i 《 commitCount; i++） {
18 tempList.clear（）;
19 start = i * commitCountEveryTime;
20 stop = Math.min（i * commitCountEveryTime + commitCountEveryTime - 1， list.size（） - 1）;
21 for （int j = start; j 《= stop; j++） {
22 tempList.add（list.get（j））;
23 }
24 session.insert（mybatisSQLId， tempList）;
25 session.commit（）;
26 session.clearCache（）;
27 }
28 Long endTime = System.currentTimeMillis（）;
29 logger.debug（”batchCommit耗时：“ + （endTime - startTime） + ”毫秒“）;
30 } catch （Exception e） {
31 logger.error（”batchCommit error！“， e）;
32 e.printStackTrace（）;
33 session.rollback（）;
34 } finally {
35 if （session ！= null） {
36 session.close（）;
37 }
38 }
39 }
对应的，如果是批量update，也是类似的思路，只不过要注意一点：oracle环境中，多条语句提交的sql语句为
begin
update xxx set xxx =xxx ;
update xxx set xxx =xxx;
end;
用mytais拼的时候，参考下面的写法：
1
2
3 update xxx set x=#{item.x，jdbcType=VARCHAR} where x =#{item.x，jdbcType=VARCHAR};
4
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关于批量提交的性能，Oracle环境下，我大概测试了一下：
insert into 。.. select xxx
union all select yyy
union all select zzz;
最快，其次是
begin
insert into 。.. values 。..;
insert into 。.. values 。..;
end;
当然最慢是逐条insert提交，最后谈下Spring与mybatis集成后，AOP事务管理 对 批量提交的影响 ，通常情况下，我们会这样配置AOP事务管理：
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这样，ctas.service（及子包）下的所有方法都被拦截，而且只有do开头的方法，具有可写的事务（即：能insert/update/delete记录），而其它方法是只读事务（即：只能select数据），但是我们前面谈到的批量提交操作，都是写代码手动提交的，不需要spring管理，所以配置中需要将某些方法排除，可以约定self开头的方法，由开发者自己管理事务，不需要spring代为管理，上面的配置要改成：
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通过 and ！execution（。..） 将self开头的方法排除就可以了，前面的批量操作代码写到selfXXX方法中。
关于批量提交，还有一种情况：父子表的批量插入。思路还是一样的，但是SQL的写法有点区别，原理参考下面的语句（Oracle环境）
1 DECLARE
2 BASE_ID INTEGER;
3 DETAIL_ID INTEGER;
4 BEGIN
5 --第1组记录
6 SELECT SEQ_T_BASE.NEXTVAL INTO BASE_ID FROM DUAL;
7 INSERT INTO T_BASE （ID， FEE） VALUES （BASE_ID， ？）;
8
9 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
10 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
11 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
12 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
13
14 --第2组记录
15 SELECT SEQ_T_BASE.NEXTVAL INTO BASE_ID FROM DUAL;
16 INSERT INTO T_BASE （ID， FEE） VALUES （BASE_ID， ？）;
17
18 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
19 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
20 SELECT SEQ_T_DETAIL.NEXTVAL INTO DETAIL_ID FROM DUAL;
21 INSERT INTO T_DETAIL （ID， BASE_ID， FEE） VALUES （DETAIL_ID， BASE_ID， ？）;
22
23 --。..
24 END;
xml映射文件中的写法：
1
2 DECLARE
3 base_id INTEGER ;
4 detail_id INTEGER ;
5
6 select seq_t_base.nextval into base_id from dual;
7 insert into t_base（id， fee） values（base_id， #{item.baseEntity.fee，jdbcType=DECIMAL}）;
8
9 select seq_t_detail.nextval into detail_id from dual;
10 insert into t_detail（id， base_id， fee） values（detail_id，base_id，#{detail.fee，jdbcType=DECIMAL}）;
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List中的Dto定义
1 public class BaseDetailDto {
2
3 private TBase baseEntity;
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5 private List
6
7 public TBase getBaseEntity（） {
8 return baseEntity;
9 }
10
11 public void setBaseEntity（TBase baseEntity） {
12 this.baseEntity = baseEntity;
13 }
14
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16 public List
17 return details;
18 }
19
20 public void setDetails（List《TDetail> details） {
21 this.details = details;
22 }
23 }
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