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性能优化说明：判断数据表里是否有数据，用limit 1/top 1取代求count，这一点对于大表来说相当明显。思路一转，春暖花开！
近期，数据中心系统负荷大，mysql服务器的CPU动辄高达90%以上。代码和数据表存在很大优化空间。
这里分享一个定时同步数据的Job任务的优化过程。
先上代码
public void executeJob(String jobParameter) {
//获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
int sohoCount = sbhSohoManager.count();
if (sohoCount == 0) {
// 首次同步数据
} else {
// 非首次，增量同步数据
}
从这段代码不难看出来，根据表的数据量来走不同的分支处理逻辑。
其中，sbhSohoManager#count是mybatisplus原生的count方法。对应SQL是：SELECT COUNT(1) FROM sbh_soho
查log，发现这么一个count，耗时竟然2s~15s。
从数据库知识看解释，也不难理解，因为这个宽表的数据量已经快上千万条记录了（24个字段，9,059,527条记录），求count自然就会慢下来。只不过，是我们没有及时意识到这个数据量级，因此也就没有采取优化。
要实现这样一个判断，不用求count，取一条记录的耗时就小到数个ms了。对应的SQL是：SELECT * FROM sbh_soho limit 1
因此改一下逻辑。
public void executeJob(String jobParameter) {
//获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
int sohoCount = sbhSohoManager.hasRecord();
if (sohoCount == 0) {
// 首次同步数据
} else {
// 非首次，增量同步数据
}
其中，sbhSohoManager#hasRecord 巧用mybatisplus的QueryWrapper#last("limit 1")实现SQL里的limit，定义如下
/**
* 仅判断表里有没有数据
* @return
public boolean hasRecord(){
QueryWrapper SbhSoho objectQueryWrapper = new QueryWrapper ();
objectQueryWrapper.last("limit 1");
SbhSoho sbhSoho =getOne(objectQueryWrapper); //baseMapper.selectOne( null);
return sbhSoho!=null;
}
View Code
还有优化空间
这是一个同步数据的job。定期从源库同步一个表的增量数据到当前库。
基于此，作为高端程序员的你，也许会想到， 判断当前数据表里是否存在数据其实不用每次查库。
所以，内存/缓存又派上用场了。———————————— 另起一段。
当前JobService里定义一个static boolean 的field： isFirstTime，默认值为false。 job首次跑的时候.... ——还是写代码吧，描述起来太费脑子费文字费眼球还不易懂。
@Service
public class SbhSohoSyncBizJobImpl {
private static boolean isFirstTime = true;
public void executeJob(String jobParameter) {
if ( isFirstTime == true) {
isFirstTime = ! CacheUtil.getCache("onlyoncekey" + getClass().getSimpleName(), TimeUnit.DAYS.toSeconds(30), () - sbhSohoManager.hasRecord());
//获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
if (isFirstTime == true) {
// 首次同步数据
} else {
// 非首次，增量同步数据
}
CacheUtil.getCache是利用Redist#get、Redis#set、Supplier T 封装一个缓存util方法。
当看到一些不好的代码时，会发现我还算优秀；当看到优秀的代码时，也才意识到持续学习的重要！--buguge
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