简介
MyBatis是一款开源的持久层框架,它封装了JDBC操作数据库时的常用API,并提供了ORM映射的功能,使得开发者可以使用Java对象来操作数据库。开发者可以通过XML配置或注解方式自定义SQL语句和参数映射规则,从而使得应用开发人员无需过多的了解数据库,就可以开发出功能完善应用程序。
但是天下没有免费的午餐,使用MyBatis也使得应用开发人员进行SQL调优变得困难。通过MyBatis开发的应用程序,传统方式下需要通过模拟应用的接口调用、启动数据库的SQL日志、获取应用的SQL查询语句、对获取的SQL进行优化,这让整个SQL调优的流程复杂且费时。
PawSQL为了方便应用开发人员进行SQL性能调优,提供了基于Mybatis的mapper文件创建SQL优化任务的功能,让应用开发人员在页面上通过鼠标操作,完成其应用的SQL性能优化。
工作原理
Mapper文件
在 MyBatis 中,Mapper 文件是一种用于配置 SQL 语句和 SQL 操作的配置文件。
Mapper 文件通常包含四个主要部分:
- 命名空间,用于指定对应操作的实体类或其接口类的全路径名。
- SQL语句片段,可以通过 select、insert、update、delete 等标签来定义不同的 SQL 语句。
- 映射语句定义,可以通过映射语句来将操作的参数和返回值与上述 SQL 语句进行绑定的方式。
- 流程控制标签,如<if>、where、foreach等标签,根据不同的条件动态生成SQL语句,以便满足不同的需求。
通过使用 Mapper 文件,应用开发人员可以实现简便、灵活的 SQL 操作,同时也能更好地维护 SQL 与 Java 代码之间的解耦。
Mapper文件=>SQL语句
为了对Mapper中的SQL进行优化,我们需要对Mapper文件进行解析,排列组合所有可能的合法SQL语句,并对其中的变量进行替换,以便生成合法的SQL语句,并进行优化。
- SQL片段排列组合
譬如对于以下的mapper文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.example.mapper.CustInfoMapper">
<select id="custInfoList">
select * from customer
<where>
<if test="nationkey != null and nationkey != ''">
and c_nationkey = #{nationkey}
</if>
<choose>
<when test="C_MKTSEGMENT != null and C_MKTSEGMENT != ''">
and c_mktsegment = #{C_MKTSEGMENT}
</when>
<otherwise>
and c_phone LIKE '139%'
</otherwise>
</choose>
</where>
</select>
</mapper>
由于<if>标签里的片段满足条件才出现,所以c_nationkey = ? 可出现可不出现;而<choose>标签里的内容必须且只能出现其中一个,所以其排列组合只可能出现下面的四种情况。
select * as cnt from customer where c_phone like '139%';
select * as cnt from customer where c_nationkey = #{nationkey} and c_phone like '139%';
select * as cnt from customer where c_mktsegment = #{C_MKTSEGMENT};
select * as cnt from customer where c_nationkey = #{nationkey} and c_mktsegment = #{C_MKTSEGMENT};
通过排列组合方式产生的SQL,有可能会有一些SQL永远不会在真实的生产环境中出现。但这些SQL可能会对SQL优化的过程产生影响,譬如推荐了一些无用的索引,或是索引中出现了一些不会被使用的列。所以用户需要根据自己具体的业务场景,在PawSQL的SQL筛选预览页面,排除掉那些不会真实出现的SQL组合。
- 变量替换
对于mapper文件中的变量,我们会根据它所在的上下文,推测其数据类型,并根据数据库的统计信息(如有)选择一个合适常量来进行替换。譬如对于以上的四个SQL,我们会将#{nationkey}替换为整型常量,而将#{C_MKTSEGMENT}替换为字符串常量,所以最终提交到PawSQL优化引擎的是这样的SQL。
select * as cnt from customer_n where c_phone like '139%';
select * as cnt from customer_n where c_nationkey = 128 and c_phone like '139%';
select * as cnt from customer_n where c_mktsegment = 'A234913';
select * as cnt from customer_n where c_nationkey = 16 and c_mktsegment = 'B123498';
上手指南 - Mapper文件录入SQL
我们知道,使用PawSQL进行SQL优化分为三步:
第一步定义工作空间,
第二步录入待优化SQL,使用Mapper文件进行SQL优化发生在此步中。
第三步配置优化选项、进行优化。
PawSQL目前支持六种SQL录入方式,包括本文介紹的Mapper文件。
- 这里我们选择Mapper文件的录入方式, 点击上传按钮上传对应的Mapper.xml文件。
- 点击创建查询语句集按钮来到'待优化SQL预览'页面,在此页面中,您需要排查一些永远都不会出现的SQL组合,以避免生成无效的优化建议。
- 后续的步骤是一致的,点击下一步,完成SQL优化任务的执行。
以上就是使用Mapper文件创建PawSQL优化的全部内容了, 到这里创建自己的账号快去试试吧!
关于PawSQL
PawSQL专注数据库性能优化的自动化和智能化,支持MySQL,PostgreSQL,Opengauss等,提供的SQL优化产品包括
- PawSQL Cloud,在线自动化SQL优化工具,支持SQL审查,智能查询重写、基于代价的索引推荐,适用于数据库管理员及数据应用开发人员,
- PawSQL Advisor,IntelliJ 插件, 适用于数据应用开发人员,可以IDEA/DataGrip应用市场通过名称搜索“PawSQL Advisor”安装。
- PawSQL Engine, 是PawSQL系列产品的后端优化引擎,可以独立安装部署,并通过http/json的接口提供SQL优化服务。PawSQL Engine以docker镜像的方式提供部署安装。