mybatis批量新增数据
数据量大的时候如果在循环中执行单条新增操作,是非常慢的。那么如何在mybatis中实现批量新增数据呢?
方法
insert 标签的 foreach 属性可以用于批量插入数据。您可以使用 foreach 属性遍历一个集合,并为集合中的每个元素生成一条插入语句。
<insert id="insertBatch" parameterType="list">insert into table_name (column1, column2)values<foreach collection="list" item="item" separator=",">(#{item.column1}, #{item.column2})</foreach>
</insert>
实战
表结构
我有一张表结构如下,为了好理解我把结构做了适当的精简:
create table exa_paper_question
(paper_id bigint not null comment '试卷编号',question_id bigint not null comment '试题编号'
)comment '试卷和试题关联表';
实体
public class ExaPaperQuestion
{private static final long serialVersionUID = 1L;/** 试卷编号 */private Long paperId;/** 试题编号 */private Long questionId;// getter setter 略}
maper.java
/*** 批量新增试卷与试题的关系** @param list 试卷和试题关联集合*/public int batchAddQuestionToPage(List<ExaPaperQuestion> list);
mapper.xml
<!--批量新增试卷与试题的关系 --><insert id="batchAddQuestionToPage" parameterType="list">insert into exa_paper_question (paper_id, question_id)values<foreach collection="list" item="item" separator=",">(#{item.paperId}, #{item.questionId})</foreach></insert>
业务调用处示例
List<ExaPaperQuestion> list = new ArrayList<>();
for(Long id:questionIds){ExaPaperQuestion pq = new ExaPaperQuestion();pq.setPaperId(request.getPaperId());pq.setQuestionId(id);list.add(pq);}exaPaperQuestionMapper.batchAddQuestionToPage(list);
批量删除
上面是演示的批量新增,那就也能用到批量删除。
如果是有主键的表,批量删除格式如下:
<delete id="deleteExaQuestionByQuestionIds" parameterType="String">delete from exa_question where question_id in<foreach item="questionId" collection="array" open="(" separator="," close=")">#{questionId}</foreach></delete>
如果是我示例中的这张表,是需要两个条件确实一条记录的,那么就这样写:
<!--批量删除试卷与试题的关系 --><insert id="batchDeleteExaPaperQuestionByPaperId" parameterType="list">delete from exa_paper_questionwhere (paper_id, question_id) in (<foreach collection="list" item="item" separator=",">(#{item.paperId}, #{item.questionId})</foreach>)</insert>
其他的代码参考批量新增,几乎一致不在占用版面。
总结
稍作修改性能提升几十倍,非常的爽
相关文章:
mybatis批量新增数据
数据量大的时候如果在循环中执行单条新增操作,是非常慢的。那么如何在mybatis中实现批量新增数据呢? 方法 insert 标签的 foreach 属性可以用于批量插入数据。您可以使用 foreach 属性遍历一个集合,并为集合中的每个元素生成一条插入语句。…...
webrtcP2P通话流程
文章目录 webrtcP2P通话流程webrtc多对多 mesh方案webrtc多对多 mcu方案webrtc多对多 sfu方案webrtc案例测试getUserMediagetUserMedia基础示例-打开摄像头getUserMedia canvas - 截图 打开共享屏幕 webrtcP2P通话流程 在这里,stun服务器包括stun服务和turn转发服…...
游戏引擎中的物理系统
一、物理对象与形状 1.1 对象 Actor 一般来说,游戏中的对象(Actor)分为以下四类: 静态对象 Static Actor动态对象 Dynamic Actor ---- 可能受到力/扭矩/冲量的影响检测器 TriggerKinematic Actor 运动学对象 ---- 忽略物理法则…...
【C++ STL有序关联容器】map 映射
文章目录 【 1. 基本原理 】【 2. map 的创建 】2.1 调用默认构造函数,创建一个空的 map2.2 map 被构造的同时初始化2.3 通过一个 queue 初始化另一个 queue2.4 取已建 map 中指定区域内的键值对,初始化新的 map2.5 指定排序规则 【 2. map 元素的操作 】…...
【ZZULIOJ】1041: 数列求和2(Java)
目录 题目描述 输入 输出 样例输入 Copy 样例输出 Copy code 题目描述 输入一个整数n,输出数列1-1/31/5-……前n项的和。 输入 输入只有一个整数n。 输出 结果保留2为小数,单独占一行。 样例输入 Copy 3 样例输出 Copy 0.87 code import java.util…...
C++【适配器模式】
简单介绍 适配器模式是一种结构型设计模式 | 它能使接口不兼容的对象能够相互合作。(是适配各种不同接口的一个中间件) 基础理解 举个例子:当你引用了一个第三方数据分析库,但这个库的接口只能兼容JSON 格式的数据。但你需要它…...
go | 上传文件分析 | http协议分析 | 使用openssl 实现 https 协议 server.key、server.pem
是这样的,现在分析抓包数据 test.go package mainimport ("fmt""log""github.com/gin-gonic/gin" )func main() {r : gin.Default()// Upload single filer.MaxMultipartMemory 8 << 20r.POST("/upload", func(c *g…...
Chatgpt掘金之旅—有爱AI商业实战篇|专业博客|(六)
演示站点: https://ai.uaai.cn 对话模块 官方论坛: www.jingyuai.com 京娱AI 一、AI技术创业博客领域有哪些机会? 人工智能(AI)技术作为当今科技创新的前沿领域,为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技…...
单例模式 JAVA
单例模式 什么是单例模式? 1、单例类只能有一个实例。2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 应用:数据库的连接类,这样就可以确保只创建一次。节省资源。 单例模式代码:涉及懒加载…...
C++从入门到精通——初步认识面向对象及类的引入
初步认识面向对象及类的引入 前言一、面向过程和面向对象初步认识C语言C 二、类的引入C的类名代表什么示例 C与C语言的struct的比较成员函数访问权限继承默认构造函数默认成员初始化结构体大小 总结 前言 面向过程注重任务的流程和控制,适合简单任务和流程固定的场…...
GitHub入门与实践
ISBN: 978-7-115-39409-5 作者:【日】大塚弘记 译者:支鹏浩、刘斌 页数:255页 阅读时间:2023-08-05 推荐指数:★★★★★ 好久之前读完的了,一直没有写笔记。 这本入门Git的书籍还是非常推荐的,…...
centos 安装 stable-diffusion 详细流程
一、安装git 新版 先安装git 工具来更新git源码 , 载下源码后卸载git 版本(centos 默认1.8版本,说是安装会引起失败) 安装git 命令,可使用 git --version查看版本 sudo yum install git -y 卸载git命令 sudo yum remove git 正式源码安装…...
CSS编写登录框样式
/* 重置浏览器默认样式 */ * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } /* 设置登录框的基本样式 */ .login-box { width: 100%; max-width: 400px; margin: 50px auto; background-color: #f4f4f4; padding: 20px; box-shad…...
Python|OpenCV-获取鼠标点击位置的坐标,并绘制图像(13)
前言 本文是该专栏的第14篇,后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识,记得关注。 本文主要来详细说明,基于OpenCV来获取鼠标点击位置的坐标,并按坐标的位置进行自动绘制图像。具体怎么实现,笔者在正文中将结合实际代码案例进行详细说明。 具体细节部分以及完整代码的实…...
设计模式(14):命令模式
介绍 将一个请求封装为一个对象,从而使我们可用不同的请求对象客户进行参数化;对请求排队或者记录请求日志,以及支持可撤销的操作。也称之为:动作Action模式,事务transaction模式。 命令模式角色 抽象命令类(Comman…...
关于阿里云云数据库自动扩缩容和自动SQL优化的20道面试题
1. 请解释阿里云云数据库自动扩缩容的概念及其工作原理。 阿里云云数据库自动扩缩容是一种基于数据库实例的实时性能数据,能够发现流量异常并提供合理的数据库规格建议和磁盘容量建议的功能。其工作原理如下: 性能监控:系统会实时监控数据库…...
mkcert生成ssl证书+nginx部署局域网内的https服务访问问题
文章目录 mkcert生成ssl证书nginx部署局域网内的https服务访问问题1、下载mkcert查看自己的电脑是arm还是amd架构 2、安装mkcert3、测试mkcert是否安装成功4、查看CA证书存放位置5、打开windows的证书控制台6、生成自签证书,可供局域网内使用其他主机访问以下是nginx部署https服…...
PTA C 1050 螺旋矩阵(思路与优化)
本题要求将给定的 N 个正整数按非递增的顺序,填入“螺旋矩阵”。所谓“螺旋矩阵”,是指从左上角第 1 个格子开始,按顺时针螺旋方向填充。要求矩阵的规模为 m 行 n 列,满足条件:mn 等于 N;m≥n;且…...
神经网络分类和回归任务实战
学习方法:torch 边用边学,边查边学 真正用查的过程才是学习的过程 直接上案例,先来跑,遇到什么解决什么 数据集Minist 数据集 做简单的任务 Minist 分类任务 总体代码(可以跑通) from pathlib import …...
【数据结构】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 4 篇:串
前言 本文基础知识部分来自于b站:分享笔记的好人儿的思维导图与王道考研课程,感谢大佬的开源精神,习题来自老师划的重点以及考研真题。此前我尝试了完全使用Python或是结合大语言模型对考研真题进行数据清洗与可视化分析,本人技术…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
Java 语言特性(面试系列1)
一、面向对象编程 1. 封装(Encapsulation) 定义:将数据(属性)和操作数据的方法绑定在一起,通过访问控制符(private、protected、public)隐藏内部实现细节。示例: public …...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中,我们不断探索如何提升模型的性能。今天,我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程,我不仅提升…...
MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...
多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验
一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】
1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)
宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...
