SQL片段（20-12-24）
有的时候，我们可能会将一些功能的部分抽取出来，方便复用！
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使用SQL标签抽取公共部分
<sql id="if-title-author"> <if test="title != null"> title = #{title} </if> <if test="author != null"> and author = #{author} </if> </sql> -
在需要使用的地方使用Include标签引用即可
<select id="queryBlogIF" parameterType="map" resultType="blog"> select * from mybatis.blog # where 1=1 <where> <include refid="if-title-author"></include> </where> </select>
注意事项：
- 最好基于单表来定义SQL片段！
- 不要存在where标签
Foreach
select * from user where 1=1 and
<foreach item="id" collection="ids"
open="(" separator="," close=")">
#{id}
</foreach>
(id=1 or id=2 or id=3)
<!--
select * from mybatis.blog where 1=1 and (id=1 or id=2 or id=3)
我们现在传递一个万能的map，这map中可以存在一个集合！
-->
<select id="queryBlogForeach" parameterType="map" resultType="blog">
select * from mybatis.blog
<where>
<foreach collection="ids" item="id" open="and (" close=")" separator="or">
id=#{id}
</foreach>
</where>
</select>
动态SQL就是在拼接SQL语句，我们只要保证SQL的正确性，按照SQL的格式，去排列组合就可以了
建议：
- 先在Mysql中写出完整的SQL，再对应的去修改成为我们的动态SQL实现通用即可！
13、缓存
13.1、简介
- 什么是缓存[Cache]?
- 存在内存中的临时数据。
- 将用户经常查询的数据放在缓存中（内存）中，用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询，从缓存中查询，从而提高查询效率，解决了高并发系统的性能问题。
- 为什么使用缓存？
- 减少和数据库的交互次数，减少系统开销，提高系统效率。
- 什么样的数据能使用缓存？
- 经常查询并且不经常改变大数据。
13.2、Mybatis缓存
- MyBatis包含一个非常强大的查询缓存特性，它可以非常方便地定制和配置缓存。缓存可以极大的提升查询效率。
- MyBatis系统中默认定义了两级缓存：一级缓存和二级缓存。
- 默认情况下，只有一级缓存开启。（SqlSession级别的缓存，也称为本地缓存）
- 二级缓存需要手动开启和配置，它是基于namespace级别的缓存。
- 为了提高扩展性，MyBatis定义了缓存接口Cache。我们可以通过实现Cache接口来自定义二级缓存。
13.3、一级缓存
- 一级缓存也叫本地缓存：SqlSession
- 与数据库同一次会话期间查询到的数据会放在本地缓存中。
- 以后如果需要获取相同的数据，直接从缓存中拿，没必要再去查询数据库。
测试步骤：
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开启日志
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测试在一个SqlSession中查询两次相同的记录
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查看日志输出
Opening JDBC Connection Created connection 811760110. ==> Preparing: select * from mybatis.user where id = ? ==> Parameters: 1(Integer) <== Columns: id, name, pwd <== Row: 1, 狂神, 123456 <== Total: 1 User{id=1, name='狂神', password='123456'} =================== User{id=1, name='狂神', password='123456'} Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@306279ee] Returned connection 811760110 to pool.
缓存失效的情况：
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查询不同的东西
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增删改操作，可能会改变原来的数据，所以必定会刷新缓存！
User user = mapper.queryUserById(1); System.out.println(user); mapper.updateUser(new User(2,"aaaa","bbbbb")); System.out.println("==================="); User user2 = mapper.queryUserById(1); System.out.println(user2); -
查询不同的Mapper.xml
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手动清理缓存
User user = mapper.queryUserById(1); System.out.println(user); //mapper.updateUser(new User(2,"aaaa","bbbbb")); sqlSession.clearCache(); System.out.println("==================="); User user2 = mapper.queryUserById(1); System.out.println(user2);
小结：一级缓存默认是开启的，只在一次SqlSession中有效，也就是拿到连接到关闭连接这个区间段！
一级缓存就是一个Map (集合)
13.4、二级缓存
- 二级缓存也叫全局缓存，一级缓存作用域太低，所以诞生了二级缓存
- 基于namespace级别的缓存，一个名称空间，对应一个二级缓存。
- 工作机制
- 一个会话查询一条数据，这个数据就会被放在当前会话的一级缓存中。
- 如果当前会话关闭了，这个会话对应的一级缓存就没了；但是我们想要的是，会话关闭了，一级缓存中的数据被保存到二级缓存中了。
- 新的会话查询信息，就可以从二级缓存中获取内容。
- 不同的mapper查出的数据会放在自己对应的缓存（map）中。
步骤：
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开启全局缓存
<!--显示的开启全局缓存--> <setting name="cacheEnabled" value="true"/> -
在要使用二级缓存的Mapper中开启
<!--在当前mapper.xml中开启二级缓存--> <cache/>也可以自定义参数
<!--在当前mapper.xml中开启二级缓存--> <cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" size="512" readOnly="true"/> -
测试
SqlSession sqlSession = MybatisUtils.getSqlSession(); SqlSession sqlSession2 = MybatisUtils.getSqlSession(); UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class); UserMapper mapper2 = sqlSession2.getMapper(UserMapper.class); User user = mapper.queryUserById(1); System.out.println(user); sqlSession.close(); User user2 = mapper2.queryUserById(1); System.out.println(user2); System.out.println(user==user2); sqlSession2.close(); /* result Opening JDBC Connection Created connection 1434041222. ==> Preparing: select * from mybatis.user where id = ? ==> Parameters: 1(Integer) <== Columns: id, name, pwd <== Row: 1, 狂神, 123456 <== Total: 1 User{id=1, name='狂神', password='123456'} Closing JDBC Connection [com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@5579bb86] Returned connection 1434041222 to pool. Cache Hit Ratio [com.kuang.dao.UserMapper]: 0.5 User{id=1, name='狂神', password='123456'} true */-
问题：我们需要将实体类序列化！否则报错！
Cause by: java.io.NotSerializableException: com.kuang.pojo.User
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小结：
- 只要开启了二级缓存，在同一个Mapper下就有效
- 所有的数据都会先放在一级缓存中
- 只有当回话提交，或者关闭时，才会提交到二级缓存中！
13.5、缓存原理
13.6、自定义缓存-ehcache
Ehcache是一种广泛使用的Java分布式缓存。主要面向通用缓存
要在程序中使用ehcache，先要导包！
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.caches/mybatis-ehcache -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.caches</groupId>
<artifactId>mybatis-ehcache</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
在mapper中指定使用我们的ehcache缓存实现！
<!--在当前mapper.xml中开启二级缓存-->
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/>
ehcache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<!--
diskStore：为缓存路径，ehcache分为内存和磁盘两级，此属性定义磁盘的缓存位置。参数解释如下：
user.home – 用户主目录
user.dir – 用户当前工作目录
java.io.tmpdir – 默认临时文件路径
-->
<diskStore path="./tmpdir/Tmp_EhCache"/>
<defaultCache
eternal="false"
maxElementsInMemory="10000"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="1800"
timeToLiveSeconds="259200"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<cache
name="cloud_user"
eternal="false"
maxElementsInMemory="5000"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="1800"
timeToLiveSeconds="1800"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
<!--
defaultCache：默认缓存策略，当ehcache找不到定义的缓存时，则使用这个缓存策略。只能定义一个。
-->
<!--
name:缓存名称。
maxElementsInMemory:缓存最大数目
maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。
eternal:对象是否永久有效，一但设置了，timeout将不起作用。
overflowToDisk:是否保存到磁盘，当系统当机时
timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。
timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间（单位：秒）。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，默认是0.，也就是对象存活时间无穷大。
diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。
memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU（最近最少使用）。你可以设置为FIFO（先进先出）或是LFU（较少使用）。
clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。
memoryStoreEvictionPolicy:可选策略有：LRU（最近最少使用，默认策略）、FIFO（先进先出）、LFU（最少访问次数）。
FIFO，first in first out，这个是大家最熟的，先进先出。
LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲，缓存的元素有一个hit属性，hit值最小的将会被清出缓存。
LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。
-->
</ehcache>
以后大多数用Redis数据库来做缓存！ K-V