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BeetlSQL 3.23.1 发布，批处理优化

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* 优化 #I73HGK  批处理过程的跟踪 ,默认情况下，jdbc batch 操作，只会打印第一条sql以及第一条的参数，在调用

 sqlManager.setBatchLogOneByOne(true)

JDBC的批量操作将仍然使用jdbc batch，但每条操作都会被记录下来，方便debug或者审计使用。如下批量操作，将产生2条日志

         sqlManager.setBatchLogOneByOne(true);//需要初始化sqlmanager时候调用                  User user = new User();         user.setName("newName");         user.setDepartmentId(1);         user.setCreateDate(new Date());         User user2 = new User();         user2.setName("newName");         user2.setDepartmentId(1);         user2.setCreateDate(new Date());         List list = Arrays.asList(user,user2); 		         sqlManager.insertBatch(User.class,list);

maven

 <dependency>     <groupId>com.ibeetl</groupId>     <artifactId>beetlsql</artifactId>     <version>3.23.1-RELEASE</version> </dependency>


BeetlSQL 自主研发自 2015 年，目标是提供开发高效，维护高效，运行高效的数据访问框架，它适用范围广，定制性强，写起数据库访问代码特别顺滑，不亚于 MyBatis。你不想写 SQL 也好，或者想更好地写 SQL 也好，BeetlSQL 都能满足这要求，目前支持的数据库如下

  • 传统数据库：MySQL (包括支持 MySQL 协议的各种数据库), MariaDB ,Oralce ,Postgres (包括支持 Postgres 协议的各种数据库), DB2 , SQL Server ，H2 , SQLite , Derby ，神通，达梦，华为高斯，人大金仓，PolarDB，GBase8s，GreatSQL 等
  • 大数据：HBase，ClickHouse，Cassandar，Hive,GreenPlum
  • 物联网时序数据库：Machbase，TD-Engine，IotDB
  • SQL 查询引擎：Drill,Presto，Druid
  • 内存数据库：ignite，CouchBase


    如下测试使用了最新的 Hibernate，MyBatis，包含了常用的 orm 操作： 多表联合查询映射（complexMapping），直接执行 sql (executeJdbc), 执行模板 sql (executeTemplate), 执行文件中的模板 sql ( File), 内置插入（insert），Query 调用链 (Query), 翻页查询 (pageQuery), 内置主键查询 (selectById), one2Many 自动关联查询 
     
  •  Benchmark                         Mode  Cnt     Score   Error   Units JMHMain.beetlsqlComplexMapping   thrpt    2   207.914          ops/ms JMHMain.beetlsqlExecuteJdbc      thrpt    2   496.413          ops/ms JMHMain.beetlsqlExecuteTemplate  thrpt    2   456.779          ops/ms JMHMain.beetlsqlFile             thrpt    2   424.703          ops/ms JMHMain.beetlsqlInsert           thrpt    2   254.596          ops/ms JMHMain.beetlsqlLambdaQuery      thrpt    2   230.682          ops/ms JMHMain.beetlsqlOne2Many         thrpt    2   122.058          ops/ms JMHMain.beetlsqlPageQuery        thrpt    2   193.937          ops/ms JMHMain.beetlsqlSelectById       thrpt    2   421.610          ops/ms JMHMain.jdbcExecuteJdbc          thrpt    2  1041.376          ops/ms JMHMain.jdbcInsert               thrpt    2   332.804          ops/ms JMHMain.jdbcSelectById           thrpt    2  1048.165          ops/ms JMHMain.jpaExecuteJdbc           thrpt    2    92.327          ops/ms JMHMain.jpaExecuteTemplate       thrpt    2   136.409          ops/ms JMHMain.jpaInsert                thrpt    2    61.157          ops/ms JMHMain.jpaOne2Many              thrpt    2    98.182          ops/ms JMHMain.jpaPageQuery             thrpt    2   124.133          ops/ms JMHMain.jpaSelectById            thrpt    2   295.552          ops/ms JMHMain.mybatisComplexMapping    thrpt    2    99.312          ops/ms JMHMain.mybatisExecuteTemplate   thrpt    2   212.699          ops/ms JMHMain.mybatisFile              thrpt    2   166.106          ops/ms JMHMain.mybatisInsert            thrpt    2   152.376          ops/ms JMHMain.mybatisLambdaQuery       thrpt    2     9.545          ops/ms JMHMain.mybatisPageQuery         thrpt    2    68.617          ops/ms JMHMain.mybatisSelectById        thrpt    2   251.361          ops/ms JMHMain.weedExecuteJdbc          thrpt    2   402.270          ops/ms JMHMain.weedExecuteTemplate      thrpt    2   426.764          ops/ms JMHMain.weedFile                 thrpt    2   440.994          ops/ms JMHMain.weedInsert               thrpt    2   232.100          ops/ms JMHMain.weedLambdaQuery          thrpt    2   335.052          ops/ms JMHMain.weedPageQuery            thrpt    2   216.811          ops/ms JMHMain.weedSelectById           thrpt    2   359.930          ops/ms

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