手写MyBatis第90弹：动态SQL测试策略与验证方法 - 详解
MyBatis动态SQL深度测试：从标签解析到参数处理的完整实现
「MyBatis动态SQL实战全解析：测试驱动下的标签处理与参数差异揭秘」
动态SQL测试策略与验证方法
在完成MyBatis动态SQL解析框架的初步集成后，全面而系统的测试验证成为确保功能正确性的关键环节。动态SQL的复杂性不仅体现在多标签的组合使用上，更在于参数处理时
#{}和${}两种占位符的根本性差异。
目录
MyBatis动态SQL深度测试：从标签解析到参数处理的完整实现
DynamicSqlSource.getBoundSql调用过程
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我们常常在当下感到时间慢，觉得未来遥远，但一旦回头看，时间已经悄然流逝。对于未来，尽管如此，也应该保持一种从容的态度，相信未来仍有许多可能性等待着我们。
测试用例设计与XML配置
为了全面验证动态SQL功能，需要设计包含各种标签组合的Mapper XML配置：
这个测试用例涵盖了<where>、<if>、<foreach>、<choose>、<when>、<otherwise>和<trim>等核心动态标签，能够验证框架在各种场景下的处理能力。
测试代码的层次化设计
有效的测试需要覆盖不同参数组合下的SQL生成结果：
public class DynamicSqlTest {
@Test
public void testComplexDynamicSQL() {
// 测试用例1：完整参数
Map params1 = new HashMap<>();
params1.put("username", "john");
params1.put("status", 1);
params1.put("emailList", Arrays.asList("john@example.com", "john.doe@test.com"));
params1.put("role", "admin");
params1.put("orderBy", "create_time DESC,");
BoundSql boundSql1 = getBoundSql("findUsersByCondition", params1);
assert boundSql1.getSql().contains("username LIKE");
assert boundSql1.getSql().contains("email IN");
assert boundSql1.getSql().contains("role_level = 1");
// 测试用例2：部分参数为空
Map params2 = new HashMap<>();
params2.put("status", 1);
params2.put("role", "user");
BoundSql boundSql2 = getBoundSql("findUsersByCondition", params2);
assert !boundSql2.getSql().contains("username LIKE");
assert boundSql2.getSql().contains("role_level = 2");
// 测试用例3：所有条件都不满足
Map params3 = new HashMap<>();
params3.put("role", "guest");
BoundSql boundSql3 = getBoundSql("findUsersByCondition", params3);
assert boundSql3.getSql().contains("role_level = 3");
}
} 调试跟踪：解析与执行流程深度分析
DynamicSqlSource.getBoundSql调用过程
通过调试跟踪，我们可以深入理解动态SQL的运行时处理机制：
public class DynamicSqlSource implements SqlSource {
@Override
public BoundSql getBoundSql(Object parameterObject) {
// 步骤1：创建动态上下文，用于收集SQL片段和参数
DynamicContext context = new DynamicContext(configuration, parameterObject);
// 步骤2：递归应用SqlNode树，根据运行时条件生成SQL文本
rootSqlNode.apply(context);
// 步骤3：使用SqlSourceParser对生成的SQL进行最终解析
SqlSourceBuilder sqlSourceParser = new SqlSourceBuilder(configuration);
SqlSource sqlSource = sqlSourceParser.parse(
context.getSql(),
parameterObject.getClass(),
context.getBindings()
);
// 步骤4：返回可执行的BoundSql对象
return sqlSource.getBoundSql(parameterObject);
}
}在这个过程中，DynamicContext扮演着关键角色，它不仅存储最终生成的SQL文本，还维护着参数绑定的映射关系。
SqlNode.apply的递归调用机制
SqlNode树的递归应用是动态SQL的核心处理逻辑：
public class MixedSqlNode implements SqlNode {
private final List contents;
@Override
public boolean apply(DynamicContext context) {
// 依次应用所有子SqlNode
for (SqlNode sqlNode : contents) {
sqlNode.apply(context);
}
return true;
}
}
public class IfSqlNode implements SqlNode {
private final ExpressionEvaluator evaluator;
private final String test;
private final SqlNode contents;
@Override
public boolean apply(DynamicContext context) {
// 使用OGNL表达式评估测试条件
if (evaluator.evaluateBoolean(test, context.getBindings())) {
contents.apply(context);
return true;
}
return false;
}
} 每个SqlNode实现都负责特定的逻辑处理，通过组合模式实现了复杂动态SQL的优雅处理。
#{}与${}的深度解析：根本差异与实现机制
语法层面的相似性与本质差异
#{}和${}在表面上都是参数占位符，但它们在解析时机、处理方式和安全性方面存在根本性差异：
#{}：预编译参数占位符，在SQL执行时被替换为?${}：字符串替换占位符，在动态SQL解析阶段直接替换为参数值
解析机制的技术实现
${}的早期处理：TextSqlNode的角色
${}占位符的处理发生在动态SQL解析阶段，由TextSqlNode负责：
public class TextSqlNode implements SqlNode {
private final String text;
@Override
public boolean apply(DynamicContext context) {
// 处理${}占位符的字符串替换
GenericTokenParser parser = new GenericTokenParser("${", "}",
content -> {
// 从参数对象中获取实际值
Object value = OgnlCache.getValue(content, context.getBindings());
return value == null ? "" : String.valueOf(value);
});
String parsedText = parser.parse(text);
context.appendSql(parsedText);
return true;
}
}关键特点：
立即替换：在
SqlNode.apply()调用时立即执行字符串替换直接嵌入：参数值直接嵌入到SQL文本中，可能引起SQL注入风险
无类型处理：不涉及
ParameterMapping或类型处理器
#{}的延迟处理：SqlSourceParser的职责
#{}占位符的处理被延迟到SqlSourceParser阶段：
public class SqlSourceParser {
public SqlSource parse(String originalSql, Class parameterType, Map additionalParameters) {
ParameterMappingTokenHandler handler = new ParameterMappingTokenHandler();
GenericTokenParser parser = new GenericTokenParser("#{", "}", handler);
String sql = parser.parse(originalSql);
return new StaticSqlSource(sql, handler.getParameterMappings());
}
} 关键特点：
预编译占位符：将
#{}转换为JDBC的?占位符参数映射构建：创建
ParameterMapping对象，记录参数元数据类型安全：通过
TypeHandler进行安全的类型转换SQL注入防护：天然防止SQL注入攻击
实际应用场景与选择策略
${}的适用场景
尽管存在安全风险，${}在特定场景下仍有其价值：
动态表名/列名：
SELECT * FROM ${tableName} WHERE ${columnName} = #{value}ORDER BY子句：
ORDER BY ${sortField} ${sortOrder}数据库函数调用：
SELECT ${functionName}(#{param})
#{}的最佳实践
在大多数情况下，应优先使用#{}以确保安全性和性能：
值参数传递：
WHERE username = #{username} AND age > #{minAge}IN查询：
WHERE id IN#{id} LIKE查询：
WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
调试技巧与问题排查
常见问题与解决方案
动态SQL解析错误
症状：SQL生成不符合预期
排查：跟踪
SqlNode.apply()调用序列，验证表达式评估结果
参数处理异常
症状：
#{}或${}替换失败排查：检查
DynamicContext中的绑定参数，验证OGNL表达式
性能问题
症状：动态SQL执行缓慢
排查：分析SQL生成开销，考虑使用
RawSqlSource优化静态部分
调试工具与方法
// 添加调试日志，跟踪SQL生成过程
public class DebugDynamicSqlSource extends DynamicSqlSource {
@Override
public BoundSql getBoundSql(Object parameterObject) {
System.out.println("开始处理动态SQL，参数: " + parameterObject);
DynamicContext context = new DynamicContext(configuration, parameterObject);
rootSqlNode.apply(context);
System.out.println("生成的SQL文本: " + context.getSql());
SqlSource sqlSource = sqlSourceParser.parse(context.getSql(),
parameterObject.getClass(), context.getBindings());
return sqlSource.getBoundSql(parameterObject);
}
}总结与最佳实践
通过全面的测试验证和深入的调试分析，我们不仅确保了动态SQL功能的正确性，更深刻理解了#{}和${}的本质差异。这种理解对于编写安全、高效的MyBatis映射语句至关重要。
核心要点总结：
#{}提供类型安全和SQL注入防护，适用于值参数${}提供字符串替换灵活性，适用于动态SQL结构，但需谨慎使用动态SQL测试应覆盖各种边界条件和参数组合
理解解析时机差异有助于优化SQL性能和排查问题
在实际项目开发中，建议建立严格的代码审查机制，限制${}的使用场景，并编写充分的测试用例来验证动态SQL在各种场景下的正确性。
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