前言

当我们使用mybatis的时候，可能经常会碰到一批数据的批量更新问题，因为如果一条数据一更新，那每一条数据就需要涉及到一次数据库的操作，包括网络IO以及磁盘IO，可想而知，这个效率是非常低下的。而平时我们很少直接使用原生jdbc直接操作数据库，而是会使用比较成熟的ORM框架，那么今天我们就来总结一下，如何使用mybatis做批量更新。

方案一（个人推荐）

在mybatis的xml文件中，使用foreach动态标签拼接SQL语句，每一条数据的更新语句对应一条update语句，多条语句最终使用";"号进行拼接。

<update id="updateBatchById">
    <foreach collection="list" item="item" separator=";">
        update
            `t_student`
        set
            `name` = #{item.name},
            `age` = #{item.age}
        where
            id = #{item.id}
    </foreach>
</update>

测试执行的时候，通过控制台打印，我们可以很方便地看到上述代码最终生成的SQL语句就是按照我们的本意是由";"号拼接的语句串。

这条SQL长串会一次性发送给数据库执行，只需要进行一次网络IO，提高了效率。当然，默认情况下，数据库是不支持执行这样由";“号拼接的长串的，执行的时候会报错，提示说执行的SQL有语法错误

我们需要通过在数据库连接URL中指定allowMultiQueries参数值为true告诉数据库以支持”;"号分隔的多条语句的执行。

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?allowMultiQueries=true

方案二（个人不推荐）

同样是使用foreach动态标签拼接SQL语句，但是这种方案是最终拼接成一条SQL，而不是多条SQL的长串。

update `t_student`
<trim prefix="set" suffixOverrides=",">
    <trim prefix=" `name` = case " suffix=" end, ">
        <foreach collection="list" item="item">
            <if test="item.name != null">
                when `id` = #{item.id} then #{item.name}
            </if>
        </foreach>
    </trim>
    <trim prefix=" `age` = case " suffix=" end, ">
        <foreach collection="list" item="item">
            <if test="item.age != null">
                when `id` = #{item.id} then #{item.age}
            </if>
        </foreach>
    </trim>
</trim>
where
    `id` in
<foreach collection="list" item="item" open="(" close=")" separator=",">
    #{item.id}
</foreach>

最终控制台打印出的SQL如下

UPDATE `t_student` 
SET `name` =
CASE
		
		WHEN `id` = 1 THEN
		'张三' 
		WHEN `id` = 2 THEN
		'李四' 
		WHEN `id` = 3 THEN
		'王五' 
		WHEN `id` = 4 THEN
		'赵六' 
	END,
	`age` =
CASE
		
		WHEN `id` = 1 THEN
		40 
		WHEN `id` = 2 THEN
		34 
		WHEN `id` = 3 THEN
		55 
		WHEN `id` = 4 THEN
		76 
	END 
WHERE
	`id` IN ( 1, 2, 3, 4 )

可以发现，如果批量数据量太大，要更新的字段太多，那这个SQL就会非常难看且复杂，充斥大量的case when判断，而且这种case when感觉也会增大数据库压力，因为这种case when都需要数据库自己去做判断，所以个人感觉不太好，所以不推荐。