本文主要是介绍MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl...
背景
做 Java 开发 8 年，接触过 Hibernate、JPA、MyBatis，到现在主力框架 MyBatis Plus（简称 MP）。一路踩坑无数，从最初写死 SQL 到现在用 Lambda 链式操作，感触最深的是：CRUD 看似简单，数据量一大，性能问题就来了。
最近负责的一个项目，数据库表量级破千万，每次执行 CRUD 都像走钢丝，稍有不慎就引起数据库报警。本文就结合这个项目的实战经验，聊聊 MyBatis Plus 在千万级数据场景下如何优化 CRUD 操作。
一、MyBatis Plus 简介
MP 是 MyBatis 的增强工具，主打“无侵入、低门槛、强增强”，提供了一整套优雅的 CRUD 封装，尤其适合中后台系统的开发。
但性能优化这件事，MP 提供了钩子，还得靠我们自己去掌握底层逻辑与场景判断。
二、千万级数据的挑战
当数据达到千万级时，常见的问题有：
- 查询慢、分页卡顿
- 更新/删除误操作影响大
- 数据迁移困难
- 索引策略不合理
- 乐观锁/悲观锁未启用带来并发问题
三、优化 CRUD 的关键策略
下面我从 增、删、改、查 四个维度，结合 MP 的用法，逐一拆解优化策略。
1. 查询优化（Select）
使用分页插件 + 索引优化
Page<User> page = new Page<>(1, 10);
IPage<User> result = userMapper.selectPage(page, new QueryWrapper<User>()
.eq("status", "active")
.orderByDesc("create_time"));
优化点：
- 创建复合索引
(status, create_time)，避免文件排序 - 设置合理的
limit范围，避开深分页（推荐游标分页）
游标分页（Keyset Pagination）案例：
QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.lt("id", lastId)
.orderByDesc("id")
.last("limit 100");
List<User> users = userMapper.selectList(wrapper);
比传统 OFFSET 分页快得多，适合批量导出或加载。
2. 插入优化（Insert）
批量插入代替单条插入
List<User> userList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
userList.add(new User("user" + i));
}
userMapper.insertBatchSomeColumn(userList); // 需自定义方法或 MyBatis 扩展
建议：
- 单次批量插入控制在 1000 条以内，避免 SQL 超长
- 使用原生 JDBC 批处理，性能更优
3. 更新优化（Update）
避免全表更新
错误：
userMapper.update(null, new UpdateWrapper<User>().set("status", "inactive"));
优化：
UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<>();
wrapper.eq("status", "active");
wrapper.set("status", "inactive");
userMapper.update(null, wrapper);
永远记住：Update 要加条件！
乐观锁控制并发更新
@China编程TableField(fill = FieldFill.UPDATE) @Version private Integer version;
user.setVersion(3); userMapper.updateById(user); // MP 会自动加 version 判断
4. 删除优化（Delete）
逻辑删除替代物理删除
@TableLogic private Integer isDeleted;
userMapper.deleteById(123L); // 实际执行的是 UPDATE 操作
逻辑删除的优势：
- 避免误删
- 保留数据审计
- 与回收站机制兼容
注意：逻辑删除字段要加索引！
四、批处理与异步处理
在千万级数据场景，批处理 + 异步化 是性能优化的核心手段：
- 使用
Stream分批处理大数据集合 - 配合 Spring Batch 或自定义线程池实现异步任务
- 使用定时任务（如 XXL-JOB）分时段处理数据
五、数据库层面的优化建议
六、总结：CRUD 优化是一场系统工程
MyBatis Plus 提供了优雅的接口，但数据量上来之后，框架只是工具，根本还在底层 SQL 和设计策略上。
作为一个写了 8 年 Java 的程序员，我最大的体会是：
性能不是调出来的，是设计出来的。
合理建模 编程+ 规范使用 MP + 数据库调优，才能让你的系编程统在千万级数据面前从容应对。
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