mybatisplus查询6万条数据优化

在MyBatisPlus中处理大量数据（如6万条）的查询，优化通常涉及到以下几个方面：

1. **分页查询**：避免一次性加载所有数据，使用`PageHelper`进行分页，每次只获取需要的页面数据。可以设置合理的每页大小，比如1000条。

Page(page, limit); // page是Page对象，limit是每页大小

2. **懒加载**：对于关联的对象，可以开启懒加载，只有真正需要的时候才去数据库加载，减少IO操作。

3. **缓存**：利用MyBatisPlus内置的全局缓存或二级缓存，将经常查询的结果存储起来，下次请求可以直接从缓存中获取。

4. **索引优化**：确保SQL查询涉及的字段有合适的索引，提高查询效率。

5. **批量插入/更新**：如果查询结果需要进一步修改并保存，考虑使用批量操作，而不是逐条执行。

6. **延迟加载**：当数据量过大时，可以选择只加载部分关键信息，其他详细信息在用户需要时再动态加载。

7. **查询条件优化**：尽量细化查询条件，减少全表扫描，使用`like`, `in`等高效的操作符。

8. **数据库层面优化**：查看数据库的性能统计，如有必要调整查询策略、增加索引或优化表结构。

相关问题

mybatisplus大数据量 缓慢

mybatisplus在处理大数据量时可能会出现缓慢的情况。这是因为在处理大量数据时，会对数据库执行大量的查询操作，而数据库的读写性能可能会受到限制，从而导致mybatisplus的执行速度变慢。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 设计合理的数据库索引：在处理大数据量时，索引的设计至关重要。通过创建适当的索引，可以提高查询效率，从而加快mybatisplus的执行速度。

2. 分批处理数据：将大数据量的查询拆分成多个小的查询任务，通过分批处理数据可以减轻数据库的负担，从而加快查询速度。

3. 合理使用缓存：通过使用缓存技术，可以将查询结果缓存起来，提高查询效率。可以使用Redis等缓存工具来缓存查询结果，减少数据库的读取次数。

4. 优化SQL语句：通过优化SQL语句，可以减少数据库的查询次数，从而提高查询效率。可以通过分析查询执行计划，找到耗时的SQL语句，并进行优化。

5. 数据库优化：通过调整数据库参数，优化数据库性能，可以提高mybatisplus的执行速度。可以配置数据库连接池、调整缓冲区大小等。

总之，针对mybatisplus处理大数据量缓慢的问题，可以通过合理的数据库设计、分批处理数据、缓存、优化SQL语句和数据库优化等方法来提高查询效率，以加快mybatisplus的执行速度。