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工作中遇到批量更新的场景其实是比较常见的。
但是该如何正确的进行批量UPDATE，很多时候往往有点头大。
这里列2种可用的方式，供选择(请选择方式一，手动狗头。)。
如果使用了MyBatis增强组件MyBatisPlus
如果使用了MyBatisPlus，可以参考官网给出的解决方式(updateBatchById)，或者自己查一下。
批量UPDATE方式一：SQL内foreach
举个??
<update id="updateUserForBatch" parameterType="com.bees.srx.entity.UserEntity"><foreach collection="list" item="entity" separator=";">UPDATE sys_userSET password=#{entity.password},age=#{entity.age}<where>id = #{entity.id}</where></foreach>
</update>
这样写，肯定比 在业务方法中for循环单条update的效率是要高的。
但是如果遇到大批量的更新动作，可能也会产生效率低下的问题。
原因是SQL内的foreach本质上还是循环插入每一条数据，会产生list.size()个单条插入的独立SQL语句，每一条 UPDATE 语句都会被单独发送到数据库服务器执行。
这意味着如果列表中有100个元素，就会产生100次数据库往返通信。
这种方式不仅效率低下，而且对于大型批处理操作来说，可能会导致性能瓶颈和资源浪费。
优化:通过JDBC批处理
通过 MyBatis 的 SqlSession 提供的批处理功能来手动执行批量更新。
try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)) {UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);for (UserEntity user : userList) {mapper.updateUser(user);}session.commit();
}
这里
mapper.updateUser就是单条的UPDATE语句。
通过这种方式，MyBatis 会在内存中积累所有的更新命令，然后在调用session.commit() 时一次性提交给数据库，这比逐条执行要高效得多。
注意：是否存在效率差异，未实践过！！！可能存在误人子弟的嫌疑。
批量UPDATE方式二：INSERT + ON DUPLICATE KEY UPDATE
<update id="updateForBatch" parameterType="com.bees.srx.entity.UserEntity">insert into sys_user(id,username,password) values<foreach collection="list" index="index" item="item" separator=",">(#{item.id},#{item.username},#{item.password})</foreach>ON DUPLICATE KEY UPDATEpassword=values(password)
</update>
不建议使用。要求较多，而且容易出现死锁。
注意事项
- 唯一键约束：确保 sys_user 表中的 id 字段有唯一键约束（通常是主键）。如果 id 不是唯一的，ON DUPLICATE KEY UPDATE 将不会触发更新操作。
- 性能：这种方式在大数据量的情况下比多次单独的 INSERT 和 UPDATE 操作要高效得多。
- 事务管理：确保这个操作在一个事务中执行，以保证数据的一致性。如果中间发生错误，可以回滚整个操作。
- 字段顺序：确保 VALUES 函数中的字段顺序与 ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句中的字段顺序一致。
总结：
建议使用方式一，或者其优化方式(JDBC批处理)。
各位也可以与AI对话看看给出的建议是什么。
有问题一定要留言啊各位。及时发现及时改错。