MyBatis-Plus 分页查询优化：关联查询与VO对象转换实践
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MyBatis-Plus 分页查询优化：关联查询与VO对象转换实践
1. 引言
在实际开发中，分页查询是常见的需求，尤其是需要关联其他表获取额外信息的场景。例如，在任务管理系统中，查询任务列表时，除了任务基本信息外，还需要显示任务创建者的用户名（通常存储在用户表中）。直接使用循环单条查询会导致性能问题，而合理的优化可以显著提升查询效率。
本文将介绍如何使用 MyBatis-Plus 进行高效分页查询，并结合关联查询优化数据填充，最终封装成 VO（View Object） 返回给前端。我们将分析两种优化方案：
- 单条查询填充（适用于数据量较小的情况）
- 批量查询填充（适用于大数据量，提高性能）
2. 基础分页查询实现
首先，我们回顾基础的 MyBatis-Plus 分页查询实现：
Page<TaskManagement> pageRequest = new Page<>(request.getPage(), request.getPageSize());
// 构建查询条件
LambdaQueryWrapper<TaskManagement> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
if (StringUtils.isNotBlank(request.getStatus())) {
wrapper.like(TaskManagement::getStatus, request.getStatus());
}
// 执行分页查询
IPage<TaskManagement> taskManagementIPage = taskManagementService.page(pageRequest, wrapper);
这段代码完成了：
- 分页参数构建（
Page对象） - 动态条件查询（
LambdaQueryWrapper） - 执行分页查询（
taskManagementService.page()）
但返回的数据仅包含 TaskManagement 表的信息，缺少关联的用户名（creatorUsername），我们需要进一步优化。
3. 优化方案1：单条查询填充（适用于小数据量）
3.1 定义VO对象
首先，定义一个 TaskManagementVO，增加 creatorUsername 字段：
@Data
public class TaskManagementVO {
private Long id;
private String taskName;
private String status;
// 其他任务字段...
private Long userId; // 创建者ID
private String creatorUsername; // 创建者姓名（需关联用户表查询）
}
3.2 转换分页数据并填充用户名
使用 IPage.convert() 方法进行数据转换，并在转换过程中查询用户名：
IPage<TaskManagementVO> voPage = taskManagementIPage.convert(task -> {
TaskManagementVO vo = new TaskManagementVO();
BeanUtils.copyProperties(task, vo); // 使用Spring BeanUtils复制属性
if (task.getUserId() != null) {
// 查询用户信息
User user = userService.getById(task.getUserId());
if (user != null) {
vo.setCreatorUsername(user.getName());
}
}
return vo;
});
return voPage;
3.3 优缺点分析
✅ 优点：
- 代码简单，易于理解
- 适用于数据量较小的场景
❌ 缺点：
- N+1查询问题：如果每页有N条数据，会额外执行N次用户查询，性能较差
- 不适合大数据量分页
4. 优化方案2：批量查询填充（适用于大数据量）
4.1 优化思路
- 先收集所有
userId - 批量查询用户数据，减少数据库交互
- 使用
Map存储用户信息，提高查询效率
4.2 代码实现
// 1. 提取所有不重复的userId
List<Long> userIds = taskManagementIPage.getRecords().stream()
.map(TaskManagement::getUserId)
.filter(Objects::nonNull)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
// 2. 批量查询用户信息，并转为Map<userId, User>
Map<Long, User> userMap = userIds.isEmpty()
? Collections.emptyMap()
: userService.listByIds(userIds).stream()
.collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()));
// 3. 转换分页数据并填充用户名
IPage<TaskManagementVO> voPage = taskManagementIPage.convert(task -> {
TaskManagementVO vo = new TaskManagementVO();
BeanUtils.copyProperties(task, vo);
if (task.getUserId() != null && userMap.containsKey(task.getUserId())) {
vo.setCreatorUsername(userMap.get(task.getUserId()).getName());
}
return vo;
});
return voPage;
4.3 优化点分析
✅ 优点：
- 减少数据库查询次数：无论分页数据有多少条，用户表只查询1次
- 性能更高：适合大数据量场景
❌ 缺点：
- 代码稍复杂，需要额外处理
Map结构 - 如果
userIds过多（如 IN 查询超过1000条），可能需要分批查询
5. 进一步优化：使用JOIN查询（SQL层面优化）
如果 TaskManagement 和 User 表关联频繁，可以在 SQL 层面直接使用 JOIN 查询，避免多次查询：
5.1 自定义SQL查询
<!-- TaskManagementMapper.xml -->
<select id="selectTaskPageWithUser" resultType="TaskManagementVO">
SELECT
t.*,
u.name AS creatorUsername
FROM
task_management t
LEFT JOIN
user u ON t.user_id = u.id
<where>
<if test="status != null and status != ''">
t.status LIKE CONCAT('%', #{status}, '%')
</if>
</where>
</select>
5.2 在Service层调用
// 使用自定义分页查询
IPage<TaskManagementVO> voPage = taskManagementMapper.selectTaskPageWithUser(
pageRequest,
request.getStatus());
5.3 优缺点
✅ 优点：
- 最高效：只需1次SQL查询
- 适合复杂关联查询
❌ 缺点：
- 需要手写SQL，不够灵活
- 如果关联表过多，SQL可能较复杂
6. 总结与最佳实践
| 方案 | 适用场景 | 性能 | 代码复杂度 |
|---|---|---|---|
| 单条查询填充 | 数据量小（<100条/页） | 较差（N+1查询） | 低 |
| 批量查询填充 | 数据量较大（100-1000条/页） | 较好（2次查询） | 中 |
| JOIN查询 | 大数据量、频繁关联查询 | 最优（1次查询） | 高（需手写SQL） |
6.1 推荐选择
- 小型项目/简单查询 → 单条查询填充
- 中大型项目/数据量较大 → 批量查询填充
- 高性能要求/复杂关联 → JOIN查询
6.2 完整优化代码示例
public IPage<TaskManagementVO> getTaskPage(TaskPageRequest request) {
// 1. 构建分页查询
Page<TaskManagement> pageRequest = new Page<>(request.getPage(), request.getPageSize());
LambdaQueryWrapper<TaskManagement> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
if (StringUtils.isNotBlank(request.getStatus())) {
wrapper.like(TaskManagement::getStatus, request.getStatus());
}
// 2. 执行分页查询
IPage<TaskManagement> taskManagementIPage = taskManagementService.page(pageRequest, wrapper);
// 3. 批量查询用户信息
List<Long> userIds = taskManagementIPage.getRecords().stream()
.map(TaskManagement::getUserId)
.filter(Objects::nonNull)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
Map<Long, User> userMap = userIds.isEmpty()
? Collections.emptyMap()
: userService.listByIds(userIds).stream()
.collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()));
// 4. 转换VO并填充用户名
return taskManagementIPage.convert(task -> {
TaskManagementVO vo = new TaskManagementVO();
BeanUtils.copyProperties(task, vo);
if (task.getUserId() != null && userMap.containsKey(task.getUserId())) {
vo.setCreatorUsername(userMap.get(task.getUserId()).getName());
}
return vo;
});
}
7. 结语
优化分页查询的核心在于 减少数据库交互次数，本文介绍了三种优化方案，适用于不同场景。在实际开发中，应根据业务需求和数据量选择最合适的方案。
进一步优化建议：
- 使用 缓存（Redis） 存储用户信息，减少数据库查询
- 对于超大数据量（如10万+），考虑 游标分页 或 Elasticsearch 优化
希望本文能帮助你优化 MyBatis-Plus 分页查询！ 🚀
浙公网安备 33010602011771号