PageHelper-Spring-Boot 2.1.0 版本深度解析
PageHelper-Spring-Boot 是一个基于 MyBatis 的分页插件,它能够帮助开发者轻松实现数据库分页功能。作为 MyBatis 生态中的重要组件,PageHelper 通过简单的配置和 API 调用,大大简化了分页查询的开发工作。最新发布的 2.1.0 版本带来了一系列重要的功能升级和优化,值得开发者关注。
核心升级内容
1. PageHelper 升级至 6.1.0
本次版本升级将核心 PageHelper 组件提升到了 6.1.0 版本,这个版本最重要的特性是支持异步 count 查询。在传统分页实现中,获取总记录数(count)和获取分页数据通常是同步执行的,这可能导致性能瓶颈。异步 count 功能允许这两个操作并行执行,显著提高了分页查询的效率,特别是在处理大数据量时效果更为明显。
2. 依赖组件版本升级
项目对关键依赖进行了版本升级:
- MyBatis 升级到 3.5.15 版本,包含了 MyBatis 框架的最新稳定功能和改进
- Spring Boot 升级到 2.7.18 版本,确保与 Spring 生态系统的兼容性
这些升级不仅带来了性能提升,还解决了已知的问题,建议开发者及时更新。
架构灵活性增强
1. 可扩展的 SQL 解析器接口
2.1.0 版本对 SQL 解析器进行了重构,将其设计为可扩展的接口:
OrderBySqlParser改为接口形式,新增orderBySqlParser参数允许开发者注入自定义实现SqlServerSqlParser同样改为接口形式,新增sqlServerSqlParser参数支持自定义实现
这种设计使得开发者可以根据特定业务需求定制 SQL 解析逻辑,而不必受限于框架默认实现。
2. 双重扩展机制
除了通过配置参数指定实现外,这些接口还支持 SPI(Service Provider Interface)机制:
- 开发者可以实现这些接口
- 在
META-INF/services目录下创建对应文件 - 框架会自动发现并使用这些实现
SPI 机制的优先级低于参数直接指定的实现,这为不同场景下的扩展提供了灵活性。
技术实现解析
PageHelper 的分页原理是在 MyBatis 执行 SQL 前,通过拦截器对 SQL 进行改写。2.1.0 版本的可扩展架构使得这一过程更加透明和可控:
- SQL 解析阶段:通过可定制的解析器处理原始 SQL
- 分页改写阶段:根据数据库方言生成分页 SQL
- 计数查询:可配置为同步或异步执行
对于 SQL Server 这类有特殊分页语法的数据库,自定义 SqlServerSqlParser 可以确保生成最优化的分页查询语句。
升级建议
对于正在使用 PageHelper 的项目,升级到 2.1.0 版本可以获得以下优势:
- 性能提升:异步 count 功能显著减少分页查询响应时间
- 更好的兼容性:与最新 MyBatis 和 Spring Boot 版本保持同步
- 更强的灵活性:通过自定义解析器满足特殊业务需求
升级过程通常只需修改依赖版本号即可,但建议在测试环境中验证自定义解析器(如果有)的兼容性。
总结
PageHelper-Spring-Boot 2.1.0 版本通过核心组件升级和架构改进,为 MyBatis 分页功能带来了更优的性能和更强的扩展能力。特别是异步 count 和可定制解析器这两个特性,使得它能够更好地应对各种复杂的分页场景。对于追求高性能和灵活性的项目,这次升级提供了很好的技术支撑。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00