MyBatis Plus 如何优化千万级数据的 CRUD？

摘要：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

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 。

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 。

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Page page = new Page(1, 10);IPage result = userMapper.selectPage(page, new QueryWrapper .eq("status", "active") .orderByDesc("create_time"));

优化点：

QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper;wrapper.lt("id", lastId) .orderByDesc("id") .last("limit 100");List users = userMapper.selectList(wrapper);

比传统 OFFSET 分页快得多，适合批量导出或加载。

List userList = new ArrayList;for (int i = 0; i

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

错误：

userMapper.update(null, new UpdateWrapper.set("status", "inactive"));

优化：

UpdateWrapper wrapper = new UpdateWrapper;wrapper.eq("status", "active");wrapper.set("status", "inactive");userMapper.update(null, wrapper);

永远记住： Update 要加条件！

@TableField(fill = FieldFill.UPDATE)@Versionprivate Integer version;user.setVersion(3);userMapper.updateById(user); // MP 会自动加 version 判断@TableLogicprivate 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！

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

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 + 规范使用 MP + 数据库调优，才能让你的系统在千万级数据面前从容应对。

转自：juejin.cn/post/7519786744259723300

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