一款 IDEA Mybatis插件：极大提升 CRUD 效率

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statementTab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statementTab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