MyBatis框架提供了三种不同的执行器(Executor)类型，用于执行SQL语句和映射语句：
1.SimpleExecutor(简单执行器)
这是默认的执行器类型，它每次执行都会创建一个Statement对象，并立即执行SQL语句。这种执行器不支持事务，每次都会关闭Statement对象，适用于简单的查询场景。
2.ReuseExecutor(重用执行器)
这种执行器重用预处理的Statement对象。它会缓存Statement对象在map中，key为sql，value为Statement对象，当需要执行相同的SQL语句时，会直接使用缓存的Statement对象，而不是每次都创建新的对象。这种执行器也不支持事务。
3.BatchExecutor(批处理执行器)
这种执行器用于批量操作，可以一次执行多个SQL语句。它会将相同类型的SQL语句分组，并使用JDBC的批处理功能执行。这种执行器可以提高性能，尤其适用于需要执行大量相同类型SQL语句的场景，如批量插入或更新操作。
执行器的设置方式
Mybatis 支持全局修改执行器，参数名为：defaultExecutorType，也可以在获取sqlSession对象时设置。
1、局部设置
在获取sqlSession时设置，需要注意的时，如果选择的是批量执行器时，需要手工提交事务。
// 获取指定执行器的sqlSession
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)
// 获取批量执行器时, 需要手动提交事务
sqlSession.commit();
2、全局配置
可在全局配置文件中配置，不推荐。
<settings>
<setting name="defaultExecutorType" value="BATCH" />
</settings>
三种执行器测试
对于单条sql执行，不同的执行器没有太大的差异，所以笔者使用批量插入操作来测试不同执行器的不同行为方式。需要特别注意的是，当选择批量执行器时，纵使在获取sqlSession时，设置了自动提交事务，也需要手动提交事务。
映射文件
为保证测试条件尽可能一致，笔者写里一个清空表的方法，在每个测试用例执行之前，先清空表。
<mapper namespace="org.zongf.learn.mybatis3.l01.mapper.StudentMapper">
<!-- 清空表中数据, 同时重置自增序列从0开始 -->
<delete id="clear">
truncate table t_student
</delete>
<!-- 新增 -->
<insert id="save" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id">
insert into t_student values (null , #{name}, #{age}, #{sex}, #{birth})
</insert>
</mapper>
测试用例
public class TestStudentMapper {
// 批量保存方法
private void batchSave(StudentMapper mapper) {
// 初始化10000个对象
List<StudentPO> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
list.add(new StudentPO("zhangsan_" + i, "M",20 + i % 10, LocalDate.now()));
}
// 批量执行
long start = System.currentTimeMillis();
for (StudentPO studentPO : list) {
mapper.save(studentPO);
}
long end = System.currentTimeMillis();
// 输出执行耗时
System.out.println("耗时:" + (end - start) + " ms!");
}
// 每次执行前,请空表
@Before
public void setUp(){
StudentMapper studentMapper = SqlSessionUtil.getMapper(StudentMapper.class);
studentMapper.clear();
}
// 默认执行器
@Test
public void test_SIMPLE(){
// 获取自动提交事务的Maper
StudentMapper mapper = SqlSessionUtil.getMapperAutoTx(StudentMapper.class);
// 执行批量保存
batchSave(mapper);
}
// 重用预编译执行器
@Test
public void test_REUSE(){
// 获取批量保存sqlSession
SqlSession sqlSession = SqlSessionUtil.openSession(ExecutorType.REUSE, true);
// 获取Mapper 对象
StudentMapper mapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class);
// 执行批量保存
batchSave(mapper);
}
// 批量执行器
@Test
public void test_BATCH(){
// 获取批量保存sqlSession
SqlSession sqlSession = SqlSessionUtil.openSession(ExecutorType.BATCH, true);
// 获取Mapper 对象
StudentMapper mapper = sqlSession.getMapper(StudentMapper.class);
// 执行批量保存
batchSave(mapper);
sqlSession.commit();
}
}
批量日志分析
从测试结果可以看出，在做批量操作时，使用批量执行器，性能会有很大的提升。
simple类型：
从执行日志可以看出，每次插入操作，都会执行编译，设置参数，执行sql操作。
[2019-06-13 11:30:38:812][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Preparing: insert into t_student values (null , ?, ?, ?, ?) [2019-06-13 11:30:38:819][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_0(String), 20(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:30:38:824][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 [2019-06-13 11:30:38:827][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Preparing: insert into t_student values (null , ?, ?, ?, ?) [2019-06-13 11:30:38:828][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_1(String), 21(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:30:38:832][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 [2019-06-13 11:30:38:833][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Preparing: insert into t_student values (null , ?, ?, ?, ?) [2019-06-13 11:30:38:839][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_2(String), 22(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:30:38:841][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 ... 耗时:21575 ms!
reuse方式：
从执行日志可以看出，只有第一次插入操作，执行了sql编译步骤，对其它插入操作执行了设置参数，执行sql的操作。
[2019-06-13 11:31:11:752][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Preparing: insert into t_student values (null , ?, ?, ?, ?) [2019-06-13 11:31:11:757][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_0(String), 20(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:31:11:759][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 [2019-06-13 11:31:11:761][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_1(String), 21(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:31:11:764][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 [2019-06-13 11:31:11:776][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_2(String), 22(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:31:11:778][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- <== Updates: 1 ... 耗时:19322 ms!
batch方式：
从执行日志可以看出，只对第一次插入操作执行了sql编译操作，对其它插入操作仅执行了设置参数操作，最后统一执行。
[2019-06-13 11:31:29:270][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Preparing: insert into t_student values (null , ?, ?, ?, ?) [2019-06-13 11:31:29:276][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_0(String), 20(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:31:29:277][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_1(String), 21(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) [2019-06-13 11:31:29:277][main][DEBUG][o.z.l.m.l.mapper.StudentMapper.save]- ==> Parameters: zhangsan_2(String), 22(Integer), M(String), 2019-06-13(Date) ... 耗时:835 ms!
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