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orm框架使用性能比较

比较mybatis-plus、lazy、sqltoy、mybatis-flex、easy-query、mybatis-mp、jpa、dbvisitor、beetlsql、dream_orm、wood、hammer_sql_db、原生jdbc 操作数据

环境：

idea 
jdk17
spring boot 3.0.7
mysql 8.0

测试条件常规对象

数据库表(含有唯一性索引s_u)

CREATE TABLE `sys_user`
(
    `column_name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '额外字段',
    `create_time` datetime                                DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    `id`          bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID',
    `is_deleted`  tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT 'null',
    `password`    varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '密码',
    `scope`       varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT 'null',
    `status`      tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
    `update_time` datetime                                DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
    `username`    varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
    PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
    UNIQUE KEY `s_u` (`scope`,`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9223371632070323791 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

比较方法:增加、修改、删除、分页查询（当前项目暂时只比较批量新增和分页）

项目设计

• 声明 ORMRepository 接口提供对应增删改查方法
• 声明 ORMComparisonRepository接口 继承 ORMRepository 下游由不同ORM实现
• 声明 SysUserRepository 接口 继承 ORMRepository 用于循环调用不同orm实现方法执行方法测试产生测试结果
• 声明抽象类 SysUserRepositoryAbstractRecord 继承 ORMComparisonRepository 并且提供对应的框架执行结果存储
• 不同ORM框架mybatis-plus、sqltoy、Lazy、easy-query、mybatis-mp、jpa、dbvisitor、beetlsql、dream_orm、wood、hammer_sql_db、原生jdbc 创建 ORMComparisonRepository 的实现
• 不同 ORM 操作数据的实现

测试条件 批量插入数据 10、100、1000、10000、100000 ，分页查询数据 10、100、1000、10000、100000

项目启动后使用浏览器打开 http://localhost:1003/sys/user/run-compare

测试条件（细节比较） 批量插入数据 1～10000，分页查询数据 1～10000

项目启动后使用浏览器打开 http://localhost:1003/sys/user/run-particulars-compare

导出测试数据为MD

项目启动后使用浏览器打开 http://localhost:1003/sys/user/export-compare-result

测试执行过程

清空需要插入表中所有数据
通过ORM框架进行数据批量新增、而后进行分页查询，记录消耗时间，输出md文档

查看结果曲线图

测试结果（结果只提供参考）

写在最后

经过不间断时间的框架收集、学习、实验、编码、测试市面上常见的ORM框架，过程中拜读了很多作者的博文、样例，学习很多收获很多。 重新梳理下整理的框架：mybatis-plus、lazy、sqltoy、mybatis-flex、easy-query、mybatis-mp、jpa、dbvisitor、beetlsql、dream_rom、wood、hammer_sql_db、原生jdbc

下面从一下几点出发作出总结

• 文档方面：学习过程中mybatis-plus、jpa、db_visitor提供的文档资料是比较全和完善，经得住市场的考验
• 技术方面：beetlsql、easy-query、mybatis、wood、db_visitor系列 三类框架都已经支持spring 和solon生态 其技术架构设计可以推荐大家学习
• 并发方面：jpa、db_visitor 还需要开发时候深度优化处理
• 大数据存储方面： Lazy 、原生jdbc具有一定优势
• 大数据查询方面：sqltoy、dream_orm、Easy_query、lazy、db_visitor 反射处理的比较优秀
•  

小数据量下各ORM框架处理时间大体相近或者通过优化后趋于一致，重点看一万数据以后框架处理能力体现价值

以上是个人整理的观点，如果大家有不同的想法和意见可以在gitee或者个人博客留言CSDN

细节数据对比（一万以内基本相差不大）

• 细节数据对比，数据属于并发行测试数据，如果测试总数是一百，那么会执行一百次batchStory，一百次findPage 每次执行的条数在之前数据的基础上+1

从形成的折线图看（具体趋势看排名与测试结果）

• 存储性能对比: lazy、原生jdbc、mybatis-flex、mybatis-mp、mybatis-plus、dream_rom、sqltoy、beetlSql、hammer_sql_db、db_visitor 更适合并发性数据存储。jpa、easy-query 处理耗时较长波动较大
• 分页查询性能对比: lazy、mybatis-flex、mybatis-mp、mybatis-plus、 dream_rom、easy-query、sqltoy、db_visitor、beetlSql 、jpa、hammer_sql_db、原生jdbc都比较稳定。

批量保存：

• 一万条数据以内 原生jdbc、lazy、mybatis-flex、mybatis-mp、mybatis-plus、easy-query、sqltoy、beetlSql、jpa、db_visitor、wood、hammer_sql_db 性能趋于一致
• 十万数据时，处理时间由快到慢依次是:
  • 八千毫秒以内:原生jdbc、lazy、dream_rom、easy-query、hammer_sql_db、sqltoy、wood、db_visitor
  • 八千毫秒以上: mybatis-flex、mybatis-mp、mybatis-plus、beetlSql、jpa，其中 jpa 处理时间明显起伏

分页查询：

• 一万条数据以内 几款ORM均保持在200毫秒内
• 十万数据时，处理时间由快到慢依次是:
  • 一千毫秒以内：sqltoy、dream_rom、db_visitor、easy-query、lazy、beetlSql、mybatis-plus
  • 一千毫秒以上：mybatis-mp、jpa、mybatis-flex、wood、hammer_sql_db、原生jdbc

快速数据对比(大数据曲线图)

优化项

• 时间 2024年5月7日
  • 添加 wood框架对比测试数据库存储和查询
  • 测试结果容易上手快速集成，但是内部使用了大量字符串不易于编写
  •  
• 时间 2024年5月8日
  • 针对mysql 配置 rewriteBatchedStatements=true 保存时间明显提高
• 时间：2024年5月9日
  • 事件 新增hammer_sql_db框架对比测试，该框架上手比较简单比较灵活
  • 测试结果hammer_sql_db 批量存储做的很优秀，但当分页获取数据量超过一万后分页查询性能开始下降
• 时间：2024年5月11日
  • 事件 新增原生jdbc测试
  • 测试结果 因为未对jdbc过分优化，从结果过上看insertBatch 存在一定优势但是不大、分页查询结果集映射单纯for循环迭代会很慢

当前项目地址

lazy-orm地址

mybatis地址

sqltoy地址

mybatis-flex地址

easy-query地址

mybatis-mp地址

dbvisitor地址

beetlsql地址

dream-orm地址

wood地址

hammer_sql_db地址