Mybatis延迟加载

现在有这么一个需求，要查询所有的订单，并且获得该订单的详细信息。

如果一次性把所有需要的数据都请求到，那么对服务器和数据库的开销会很大，所以可以先加载订单信息，需要用到订单详情的时候再请求详情数据。

那么就要用到mybatis的延迟加载

• 开启延迟加载

  在mybaits配置文件中添加设置

<!--延迟加载-->
<setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>
<setting name="aggressiveLazyLoading" value="false"/>

• 配置resultMap

  原本的方式是在sql中连接两张表，然后在resultMap中用collection标签添加级联属性。现在可以把sql分成两部分，第一部分只查询订单表，第二部分通过订单id查询订单详情。

<select id="findOrderUser" resultMap="orderUserResultMap">
   SELECT * FROM orders
</select>

<select id="findDetailByOrdreId" resultType="cn.elinzhou.mybatisTest.pojo.OrderDetailCustom">
    SELECT * FROM orderdetail WHERE orders_id = #{_parameter}
</select>

然后配置orderUserResultMap，传统的方式在orderUserResultMap的collection配置级联属性，例如

<!--订单详情list-->
<collection property="orderDetails" ofType="cn.elinzhou.mybatisTest.pojo.OrderDetailCustom">
    <id column="orderdetail_id" property="id"/>
    <result column="orderdetail_orders_id" property="orders_id"/>
    <result column="orderdetail_items_id" property="items_id"/>
    <result column="orderdetail_items_num" property="items_num"/>
</collection>

如果这样的所有的数据将一次性查询，所以这里可以通过调用之前定义过的findDetailByOrdreId并通过延迟加载订单详情数据。

把上述的collection代码改为

<collection property="orderDetails"
            column="id"
            ofType="cn.elinzhou.mybatisTest.pojo.OrderDetailCustom"
            select="cn.elinzhou.mybatisTest.mapper.OrderDetailMapper.findDetailByOrdreId">

</collection>

这样就实现了延迟加载，下面对代码进行测试。

@Test
public void testFindOrders() throws Exception {
    OrdersMapper orderMapper = sqlSession.getMapper(OrdersMapper.class);
    List<OrdersCustrom> list = orderMapper.findOrderUser();
    /************观察代码执行到此处时控制台日志输出******************/
    System.out.println(list);
    /************观察代码执行到此处时控制台日志输出******************/
}

在上述代码的第一个注释前打一个断点，然后逐行运行代码观察日志

debug运行，在第一个断点停下，然后单步运行过List list = orderMapper.findOrderUser();这一句，可以看到控制台输出类似截图内容

说明此时只是查了orders表，并没有根据id查orderdetail

然后继续执行下一句，可以看到控制台输出类似如图

刚刚执行的代码只是为了打印出list中的内容，就对数据库进行检索，说明这是通过延迟加载实现。在真正需要用到orderdetail时才会去查orderdetail表，实现了按需分配。直到需要的时候才执行必要的代码，提高了服务器和数据库的效率。

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