mybatis-sql-viewer插件主要提供能力:
❝
将mybatis xml转成真实SQL语句、参数mock、SQL规范检查、SQL索引检查、SQL运行、SQL压测及Mybatis SQL语句扫描。
❞
1. 简介
虽然写了很久的CRUD,但是依旧觉得写好CRUD是一件非常难且麻烦的事情,以下的情况在开发过程中应该都遇到过:
SQL的编写需要细心,写错了SQL字段或者表名称,修改完要重启(几分钟过去了)
SQL编写好后进行测试时,造数据也好麻烦,特别是还存在表关联的情况,数据内容不真实,还容易超出字段长度,让人抓狂
SQL好不容易能跑了,又会有以下的疑问
-
符不符合SQL开发规范? -
是否能命中索引?又可能命中哪个索引? -
日常环境数据太少,如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况? -
性能怎么样,最大TPS可以达到多少?数量大时是否会存在慢SQL? -
TP99/TP90、最大RT/平均RT、平均TPS是多少呢?
对于使用Mybatis的开发者还会存在这些问题:
-
Mapper接口方法和XML标签不对应,修改完要重启(又几分钟过去了) -
XML中多写了一个逗号或者分号,又没有错误提示,接口测试调用时才发现,修改完又又要重启(好多个几分钟过去了) -
这个Mapper接口对应的是哪个XML文件?找找十几秒过去了 -
这个XMl文件对应的是哪个Mapper接口?找找十几秒又过去了 -
这个项目中有多少个XML文件?有多少SQL语句?里面是否存在慢SQL?是否都符合开发规范?

按照这种开发模式,需要重启好多次应用,对于每次启动都需要几分钟的应用来说开发体验简直就是灾难。基于上述的问题,开发了mybatis-sql-viewer插件,基于此插件可以实现以下能力而不需要启动应用:

基于此插件以上的问题在编码阶段即可解决:
SQL的编写好麻烦,写错了SQL字段或者表名称,修改完需要重启 –> 语法校验
SQL编写好后进行测试时,造数据麻烦,特别是存在表关联的情况,数据内容不真实,容易超出字段长度报错 –> 多种数据mock方式,自动关联
SQL好不容易跑起来了,又会有以下的疑问:
-
符不符合SQL开发规范?–> SQL规范检查 -
是否能命中索引,可能命中哪个索引?–> SQL索引检查&SQL执行计划 -
日常环境数据量太少,如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况?–> 支持大批量数据mock -
性能怎么样,最大TPS可以达到多少?数量大时是否会存在慢SQL?–> SQL语句压测,结果一目了然
基于此插件可以提高CRUD的效率及SQL质量,开发流程可以转换为如下模式:

上述的规约均来自《阿里巴巴Java开发手册》中的MySQL数据库章节。
2. 安装
IDEA中安装:
❝
Preferences(Settings) > Plugins > Marketplace > Search”mybatis sql viewer” > Install
❞
手动安装:
❝
在releases页面中下载最新版本的zip文件
Preferences(Settings) > Plugins > ⚙️ > Install plugin from disk… -> 选择下载的文件安装
❞
3. 使用
因为需要拉取数据库表的元数据信息、执行SQL,所以使用前需要配置一下数据源。
支持多数据源配置,点击datasource
按钮即可完成数据源的创建、选择、删除、测试。

1. 模式
此插件有两种模式:mybatis模式和非mybatis模式。差别在于mybatis模式支持以下功能:
-
mapper接口方法参数mock -
随机参数 -
默认参数 -
自定义参数 -
mapper接口/方法跳转XML文件 -
XML文件跳转mapper接口/方法 -
基于mock参数将mapper接口方法的xml转换成真实SQL -
按照文件/项目维度扫描XML文件,并生成对应的真实SQL语句,并进行规约/索引相关校验
1. 非mybatis模式
将mybatis mode的勾选框关闭即可使用非mybatis模式,然后在statement
Tab左栏手写SQL即可。

2. mybatis模式
将mybatis mode的勾选框选中即可使用mybatis模式,mybatis模式主要添加了mapper接口方法参数mock、文件跳转及mybatis文件扫描的功能。
在mapper接口或XML文件中点击「sql」图标,即可生成mapper方法参数随机值,如果对生成的随机不满意或不满足条件,可以手动修改进行自定义。然后点击statement
Tab即可使用该参数将mybatis的xml实现转换成真实的SQL语句。

2. mybatis sql扫描
支持文件和项目两个维度扫描。
文件维度扫描
点击或者namespace对应的mapper接口旁边的「sql」图标即可完成文件维度mybatis sql的扫描

项目维度
点击mybatis sql scan
即可进行项目维度mybatis sql的扫描

扫描结果左侧是mybatis文件的namespace(对于mapper接口名)及其下的方法名,点击具体的方法,右侧产生其对应的SQL语句,并会对该SQL语句进行规约检查、索引检查并输出此SQL语句的的执行计划
图标说明

项目维度扫描
-
all: 所有语句 -
compliance with spec: 符合SQL规约要求的SQL语句 -
does not meet spec: 不符合SQL规约的要求的SQL语句 -
full table scan: 存在全表扫描的SQL语句 -
error: 存在错误的SQL语句,可能是SQL编写错误,参数错误,数据库连接错误等
3. SQL语句
1. 语法校验&规约检查
对于「非mybatis模式」需要左栏编写SQL语句,「mybatis」模式则需要在mapper接口或XML文件中点击「sql」图标生成SQL,右栏自动进行语法校验和规规约校验
1. SQL语法校验

2. 规约校验

2. SQL执行
点击「result」tab后会自动执行「statement」Tab中的SQL语句。执行结果由3部分组成:执行信息、执行计划及执行结果。
-
执行信息包含: 执行的语句、执行该条语句的耗时、返回的记录数及表中记录总数 -
执行计划: EXPLAIN对应的结果 -
执行结果: 结果表格,默认只返回100条记录(只有SELECT语句有该信息)

3. SQL压测
点击「stress」Tab进行压测配置,配置页面如下:

配置说明
值类型由两种方式组成:
-
use sql directly:表示直接使用「statement」Tab中的SQL语句进行压测 -
configure parameters:表示对「statement」Tab中的SQL语句的条件进行参数配置。
流量模型也是由两种方式组成(与并发数有关):
-
increase in a constant rate:并发数按照固定速率增长,增长速率由「递增时长」指定 -
fixed concurrent number:直接按照指定并发数进行压测
递增时长: 指定并发数的增长速率,单位为秒
并发数: 同时执行SQL语句的线程数
压测时长: 指定压测时间,单位为分钟,因为压测的指标数据直接存在内存中,应该避免压测时间过长造成Idea OOM
配置完成后,点击「stress」按钮即可进行压测,并自动跳转到压测报告「report」Tab
压测报告
压测报告中主要包含指标:
-
请求成功率 -
TP99 -
TP90 -
最大RT -
平均RT -
最大TPS -
平均TPS -
并发数 -
异常数 -
总请求数
图表包含:
-
请求成功率 -
平均RT -
TPS

4. SQL表
点击「table」Tab时会对「statement」Tab中的SQL语句进行解析,提取出表名称,然后每个表作为一个Tab。如以下语句:
SELECT
state
FROM
CITY
WHERE
country_name IN (
SELECT
name
FROM
COUNTRY
WHERE
id IN (1, 2, 3)
)
SQL语句中包含了两个表:CITY和COUNTRY,所以会产生两个Tab,如下图所示:

1. 字段
左栏显示表的字段信息:字段名称、类型、是否可为NULL、默认值、索引、注释说明等信息
右栏显示对表进行建表规约检查的结果:如表名、字段名是否包含大写字母或特殊字符等检查

2. 索引
左栏显示表的索引信息
右栏显示对索引进行规约检查的结果

3. 数据mock
mock表数据,支持批量数据mock,左栏进行mock数据类型配置,右栏显示mock结果
「mock规则」
左栏表单中「Mock Type」和「Mock Value」进行mock配置。初始化时,已经按照字段类型设置了默认的配置,可以按照需求进行修改。支持多种mock数据规则:
-
random:随机值 -
string -
name:姓名 -
datetime:形如:2023-01-01 00:00:00 -
integer -
decimal -
date:形如2023-01-01 -
timestamp -
time:形如18:00:00 -
year:形如2023 -
city -
url -
email -
ip -
university -
phone -
lexicon:自定义词库 -
database:数据库,需要填写table.field -
increment:递增 -
fixed:固定值 -
regex:正则 -
none:不进行mock,生成insert语句时不包含此字段
「词库创建」
点击「lexicon」按钮,即可进行词库的创建

「mock数据预览」
配置好mock配置后,可以点击「preview」按钮进行mock数据的预览,默认会生成50条数据

「mock数据」
预览数据符合要求后,点击「mock」按钮完成数据的插入,默认插入100条数据,通过修改「Mock Rows」的值指定mock记录数,经测试,插入10w条数据花费时间在10秒内,所以可以进行大批量数据mock。

「mock数据清理」
mock数据完成后,会存储主键id的范围(持久化存储到本地文件),在对SQL语句进行压测完成后,可以进行清理,避免污染日常真实的测试数据。点击「Clean」按钮即可完成清理工作

4. 配置
相关配置:Preferences(Settings) > Tools > Mybatis Sql Viewer

5. 参考
在实现过程中参考了许多非常优秀的项目,拷贝了很多代码,特此感谢。
-
JDBC压测_性能测试 PTS-阿里云帮助中心 -
SQL Father – 模拟数据生成器(后端) -
GitHub – q258523454/Java-Mybatis-SQL-Scanner: Java Mybatis SQL Scanner -
程序员顺仔:动手撸一个SQL规范检查工具 -
pojo2json -
mybatis-3
mybatis-sql-viewer开源地址:
❝
https://github.com/linyimin0812/mybatis-sql-viewer
❞
来源:juejin.cn/post/7246365103783673911
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原文始发于微信公众号(Java知音):一款 IDEA Mybatis插件:极大提升 CRUD 效率,堪称神器!
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