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1. 引言

在上一篇文章中，我们学习了 Spring Batch 的并行处理机制（多线程 Step、分区、并行 Job）和性能优化技巧，掌握了如何处理海量数据。在批处理任务中，数据库操作是最常见的场景之一，例如从源表读取数据，经过转换后写入目标表（ETL）、批量更新记录或生成报表。Spring Batch 提供了强大的数据库集成支持，与主流 ORM 框架（如 JDBC、JPA、MyBatis）无缝协作。

本文将聚焦以下内容：

• 使用 JDBC 实现高效的数据库读写。
• 使用 JPA 处理复杂实体关系。
• 使用 MyBatis 提供灵活的 SQL 控制。
• 配置事务管理，确保数据一致性。
• 优化数据库性能的实践（如批量操作、分页读取）。
• 通过代码示例和 Mermaid 图表展示数据库集成流程。

通过本文，你将学会如何在 Spring Batch 中高效操作数据库，为生产环境中的 ETL、数据迁移等任务提供可靠支持。

2. 数据库集成的核心概念

Spring Batch 的数据库集成主要涉及以下组件：

• ItemReader：从数据库读取数据，如 JdbcCursorItemReader、JpaPagingItemReader、MyBatisCursorItemReader。
• ItemWriter：将数据写入数据库，如 JdbcBatchItemWriter、JpaItemWriter、MyBatisBatchItemWriter。
• 事务管理：通过 Spring 的事务管理器（PlatformTransactionManager）确保 Chunk 级别的事务一致性。
• JobRepository：存储 Job 和 Step 的元数据，通常使用数据库实现，支持重启和状态追踪。

数据库操作的性能关键在于：

• 批量处理：减少 IO 开销，提高吞吐量。
• 分页或游标：避免一次性加载大数据集。
• 事务优化：合理配置 Chunk 大小和隔离级别。

数据库交互流程图

以下是用 Mermaid 绘制的 Spring Batch 数据库交互流程图，展示从源表读取到目标表写入的过程：

说明：

• ItemReader 从源数据库读取数据。
• ItemProcessor 执行转换或业务逻辑。
• ItemWriter 将处理后的数据写入目标数据库。
• Transaction Manager 在每个 Chunk 结束时提交事务。
• JobRepository 记录作业状态，存储在元数据库（可以与目标数据库相同）。

3. 使用 JDBC 集成数据库

JDBC 是 Spring Batch 最直接的数据库集成方式，提供了高性能的读写能力，适合简单表结构和大规模数据处理。

3.1 JdbcCursorItemReader

JdbcCursorItemReader 使用数据库游标逐行读取数据，适合大数据量，内存占用低。

示例：从 source_product 表读取

package com.example.springbatchdemo.config;import com.example.springbatchdemo.entity.Product;
import org.springframework.batch.item.database.JdbcCursorItemReader;
import org.springframework.batch.item.database.builder.JdbcCursorItemReaderBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import javax.sql.DataSource;@Configuration
public class JdbcReaderConfig {@Beanpublic JdbcCursorItemReader<Product> jdbcReader(DataSource dataSource) {