`
IvanLi
  • 浏览: 599718 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

ibatis分页源码分析

阅读更多
在ibatis中有一个很吸引人的方法,queryForPaginatedList(java.lang.String id, int pageSize),可以返回 PaginatedList的对象,
实现翻页,刚才测试了一下PaginatedList,在1-2w行数据的时候还可以工作,但是在一个30w行的表里翻页,一次select用了363.031second
忍不住看了一下源,发现ibatis的分页依赖于数据库的jdbcDriver.

调用次序如下SqlMapClientImpl.queryForPaginatedList->SqlMapSessionImpl.queryForPaginatedList
->SqlMapExecutorDelegate.queryForPaginatedList->GeneralStatement.executeQueryForList
->GeneralStatment.executeQueryWithCallback->GeneralStatment.executeQueryWithCallback
->SqlExecutor.executeQuery->SqlExecutor.handleMultipleResults()
分页处理的函数如下
private void handleResults(RequestScope request, ResultSet rs, int skipResults, int maxResults, RowHandlerCallback callback) throws SQLException {

    try {

      request.setResultSet(rs);

      ResultMap resultMap = request.getResultMap();

      if (resultMap != null) {

        // Skip Results

        if (rs.getType() != ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY) {

          if (skipResults > 0) {

            rs.absolute(skipResults);

          }

        } else {

          for (int i = 0; i < skipResults; i++) {

            if (!rs.next()) {

              return;

            }

          }

        }

// Get Results
int resultsFetched = 0;
while ((maxResults == SqlExecutor.NO_MAXIMUM_RESULTS || resultsFetched < maxResults) && rs.next()) {
Object[] columnValues = resultMap.resolveSubMap(request, rs).getResults(request, rs);
callback.handleResultObject(request, columnValues, rs);
resultsFetched++;
}
}
} finally {
request.setResultSet(null);
}
} 

返回的PaginatedList实际上是PaginatedDataList类的对象,每次翻页的时候最后都会调用
private List getList(int idx, int localPageSize) throws SQLException {

    return sqlMapExecutor.queryForList(statementName, parameterObject, (idx) * pageSize, localPageSize);

  }

这个方法,可见ibatis的分页机制要看jdbcDriver如何实现以及是否支持rs.absolute(skipResults)。
这种实现肯定不如数据库自己支持的分页方式来的快,一旦碰到数据量大的表,马上会死翘翘。
分享到:
评论
1 楼 zhkchi 2007-01-23  
可怕的是取得的数据要放在内存才行...

一多肯定死

问一下 2W的数据翻页用了多少时间>?


msn:zhkchi@hotmail.com

谢谢

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics