Mybatis与Jpa区别和性能 Mybatis与Jpa的区别和性能对比总结

时间:2021-06-23 Kakki 人气:0

想了解Mybatis与Jpa的区别和性能对比总结的相关内容吗，Kakki在本文为您仔细讲解Mybatis与Jpa区别和性能的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：mybatis,jpa区别,mybatis与jpa同时使用,jpa与mybatis整合，下面大家一起来学习吧。

前言

这几天听朋友说JPA很好用，根本不用写sql。我在想一个程序员不写sql还能叫程序员？而且越高级的工具封装越多的工具，可拓展性和效率就非常的低，况且我本身非常不喜欢过于封装的东西，平时喜欢手写sql，所以一直都是用mybatis去写业务。然后发现jpa的saveAll()批量插入批量更新速度太慢了，导致一些用excel导入的一些东西非常慢，弄得原本同步可以解决的事情每次导入都要开启一个异步，个人感觉这种做法非常不好。因为异步其实就是对当前的业务不影响去另外的时间段去做，例如跑定时任务，异步更新增量信息等。代码里非常多异步包异步的东西，也就是说excel导入是异步，然后jpa又慢，异步里面又包涵异步，整个链路非常长，可能发生问题都要排查半天。

安装jpa和mybatis

<dependency>
	<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
	<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>mysql</groupId>
	<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

这些东西只要引入一个springboot的xml作为父类就行

创建一个类

@Data
public class TestMybatis {
    private Long id;
    /**
     * 域账号
     */
    private String userId;
    /**
     * 主度量
     */
    private String mainMetric;
    /**
     * 子度量
     */
    private String subMetric;
    /**
     * 度量条目
     */
    private String metricItem;
}
@SuppressWarnings("serial")
@javax.persistence.Entity
@javax.persistence.Table(name = "test")
@lombok.Data
public class TestJpa {
    @javax.persistence.Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    /**
     * 域账号
     */
    private String userId;
    /**
     * 主度量
     */
    private String mainMetric;
    /**
     * 子度量
     */
    private String subMetric;
    /**
     * 度量条目
     */
    private String metricItem;
}
/**
 * @author Kakki
 * @version 1.0
 * @create 2021-06-17 17:39
 * 这个是用来Jpa跟Mapper差不多
 */
@Repository
public interface TestRee extends JpaRepository<TestRe, String> {

}

这是mybatis的xml

<insert id="insertList">
    insert into test(user_id,main_metric, sub_metric, metric_item) values
    <foreach collection="param" item="item" separator=",">
            (#{item.userId}, #{item.mainMetric}, #{item.subMetric}, #{item.metricItem})
    </foreach>
</insert>

下面我们来看看速度

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ColaDemoApplication.class})
class ColaDemoApplicationTests {
    @Autowired
    private TestRee testRee;
    @Autowired
    private MetricMapper metricMapper;

    @Test
    void contextLoads() {
        List<TestJpa> jpaList = new ArrayList<>(1000);
        List<com.kakki.colademo.gatewayimpl.database.dataobject.TestMybatis> mybatisList = new ArrayList<>(1000);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            TestJpa testJpa = new TestJpa();
            testJpa.setMainMetric(String.format("mainMetric%d", i));
            testJpa.setSubMetric(String.format("subMetric%d", i));
            testJpa.setUserId(String.format("userId%d", i));
            testJpa.setMetricItem(String.format("metricItem%d", i));
            jpaList.add(testRe);
            com.kakki.colademo.gatewayimpl.database.dataobject.TestMybatis testMybatis = new com.kakki.colademo.gatewayimpl.database.dataobject.TestMybatis();
            testMybatis.setMainMetric(String.format("mainMetric%d", i));
            testMybatis.setSubMetric(String.format("subMetric%d", i));
            testMybatis.setUserId(String.format("userId%d", i));
            testMybatis.setMetricItem(String.format("metricItem%d", i));
            mybatisList.add(testR);
        }
        StopWatch jpa = new StopWatch();
        jpa.start();
        testRee.saveAll(jpaList);
        jpa.stop();
        log.info("[jpa]{}ms", jpa.getTotalTimeMillis());

        StopWatch m = new StopWatch();
        m.start();
        metricMapper.insertList(mybatisList);
        m.stop();
        log.info("[m]{}ms", m.getTotalTimeMillis());

    }

}

22:35:10.708 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [jpa]10576ms
22:35:31.366 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [m]138ms

可以说相差差不多10倍了吧？这仅仅只是1000条数据。让我们试试10000条

22:36:48.505 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [jpa]8081ms
22:37:05.005 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [m]613ms
# 再试试10w条
22:38:49.085 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [jpa]65710ms
22:39:09.844 [main] INFO c.e.c.ColaDemoApplicationTests - [m]9448ms

那么这样能看出来很大的差距了吧？为什么会差距这么大呢？我们看看saveAll()源码

    @Transactional
	@Override
	public <S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities) {

		Assert.notNull(entities, "Entities must not be null!");

		List<S> result = new ArrayList<S>();

		for (S entity : entities) {
			result.add(save(entity));
		}

		return result;
	}
    @Transactional
	@Override
	public <S extends T> S save(S entity) {

		if (entityInformation.isNew(entity)) {
			em.persist(entity);
			return entity;
		} else {
			return em.merge(entity);
		}
	}

从上面可以看出来是一条条save进去的并且save里面还会去判断这个主键是否为空也就是说n条循环n条if判断，那样性能肯定是衰减得非常多的拉

结论

我在网上看到加入以下这些参数可以变成批量的，但是笔者试过根本没用，可能想要解决这个问题，需要重写他的saveAll()方法然后分片去插入或者更新这样性能会好很多。

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=10000
spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_versioned_data=true
spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true
spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true

当然今天我仅仅是用jpa的性能跟mybatis比较，但是作为一个码农深知，技术是为业务服务的。Jpa当然也有他的好处，例如创建一些方法findAllByIdIn(List ids)就可以直接获取到以这个条件查询的列表，还有findAllByOrderIdAndOrderType(String orderId, String orderType)这种一样也可以，可以说非常的方便，也不需要再去写sql，他会全自动的完成你的查询操作。

小结

开发一个小型项目，Jpa效率肯定是比Mybatis高的，但是因为业务需求迭代更新越来越快，Jpa明显是满足不了很多东西，而且维护起来看Sql也是比MyBatis难。所以我更偏向于Mybatis，写的Sql也更加简洁更容易维护。

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