redismybatis同步的简单介绍

mybatis大数据查询优化:fetchSize

1、经过排查发现是通过mybatis查询数据的耗时超过了总耗时的99%，我这台机器上是每查询一万条数据返回耗时87s左右。

2、自己写SQL快。mybatisselectList返回结果集比较大时FETCHSIZE设置接近结果集大小一般会影响查询的速度，没有自己写SQL快。

3、建议以这样的思路解决问题： 如果这3个查询的逻辑不复杂，可以在mybatis的mapper文件中将sql合并。 1无法解决问题，而三个list结果集的map结构相同，在后台可以用list.addAll()进行合并。

4、mybatis查询慢，为什么？估计是返回的数据记录太多导致的，sqldeveloper默认返回前面一些数据，而你用mybatis返回了所有记录，你用sqldeveloper往后拖，返回所有记录肯定也会很慢的。

5、在一对多的使用中，只能使用resultMap进行结果映射 Collection标签：定义了一对多关联的结果映射。 property=orders：关联查询的结果集存储在User对象的上哪个属性。

相关问答

Q1: ...框架是springmvc/mybatis/mysql/redis,求大神给个流程和步骤或实例...

1、基于这段时间折腾redis遇到了各种问题，想着整理一下。本文主要介绍基于Spring+Mybatis以注解的形式整合Redis。

2、#jdbc.url=jdbc：mysql：//localhost：3306/springmvcdemojdbc.username=sajdbc.password=sasa#dbcp settingsdbcp.maxIdle=5dbcp.maxActive=20到这里，一个spring mvc的基本框架就已经搭建起来了。

3、配置来源于两个地方，一处是配置文件，一处是Java代码的注解，将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象（包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置），存储在内存中。

4、包括SpringMVC的框架部署配置、创建控制器、前端请求控制器或者静态资源配置、控制器接收前端数据、并对前端请求作出响应等全流程全细节的讲解。最后将会完成三大框架（Spring、SpringMVC、Mybatis）终极整合。

Q2: mybatis有必要用redis作缓存么

通常为了减轻数据库的压力，我们会引入缓存。在Dao查询数据库之前，先去缓存中找是否有要找的数据，如果有则用缓存中的数据即可，就不用查询数 据库了。如果没有才去数据库中查找。这样就能分担一下数据库的压力。

因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。

Redis是一种开源的内存数据结构存储，被广泛应用于数据库、缓存和消息代理等领域。它具有高性能、持久化和原子操作等特性，适合用作云杉操作系统的缓存解决方案。

因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

Q3: 为什么用redis+mybatis+spring设计方案

使用Maven做项目管理，项目模块化，提高项目的易开发性、扩展性以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流引擎等。

，容器提供了众多的辅助类，能够加快应用的开发。6，spring对于主流的应用框架提供了很好的支持，例如mybatis等。7，spring属于低入侵式设计。8，独立于各种应用服务器。9，spring的DI机制降低了业务对象替换的复杂性。

通常为了减轻数据库的压力，我们会引入缓存。在Dao查询数据库之前，先去缓存中找是否有要找的数据，如果有则用缓存中的数据即可，就不用查询数 据库了。如果没有才去数据库中查找。这样就能分担一下数据库的压力。

定义 MyBatis是一个支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。使用原因 MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装。

因为springMVC和Mybatis组合，逐渐代替了SSH中的hibernate和Struts，hibernate入门起来比较难与繁琐。

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