如何编写Mybatis实现多数据源切换的代码？

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本次任务需完成的是从数据库中读取数据，然后将数据插入到另一个数据库中。在同一套项目代码中实现此操作，不可避免地会涉及到多个数据源。以下是在MyBatis中完成此操作的简要介绍：

在MyBatis中，要实现从多个数据源读取数据并插入到另一个数据源，可以按照以下步骤进行：

1. 配置多个数据源：在MyBatis的配置文件中，配置多个数据源，并为每个数据源指定不同的ID。

2. 创建Mapper接口：为每个数据源创建相应的Mapper接口，定义所需的数据访问方法。

3. 编写Mapper XML：为每个Mapper接口编写对应的XML文件，配置SQL语句。

4. 使用数据源：在需要操作数据的地方，通过MyBatis提供的`SqlSession`对象，根据需要选择对应的数据源。

5. 数据读取与插入：首先从源数据库中读取数据，然后通过选择的目标数据源将数据插入到目标数据库中。

以下是一个简单的示例：

xml

SELECT * FROM source_table

INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (#{column1}, #{column2})

在代码中，首先通过`SqlSession`对象选择对应的数据源，然后执行相应的数据访问方法：

javatry (SqlSession session=sqlSessionFactory.openSession()) { // 选择数据源1 SqlSession sourceSession=session.newSqlSession(dataSource1); SourceMapper sourceMapper=sourceSession.getMapper(SourceMapper.class); List dataList=sourceMapper.selectData();

// 选择数据源2 SqlSession targetSession=session.newSqlSession(dataSource2); TargetMapper targetMapper=targetSession.getMapper(TargetMapper.class); for (DataEntity data : dataList) { targetMapper.insertData(data.getColumn1(), data.getColumn2()); }

// 提交事务 session.commit();}

通过以上步骤，可以在MyBatis中实现从多个数据源读取数据并插入到另一个数据源的操作。

这次要完成的是从一个数据库中读取数据，然后再把数据插入到另一个数据库中。在同一套项目代码中要完成这个操作，就不可避免的涉及到了多数据源。本文即介绍在mybatis中完成多数据源的切换相关内容

指定数据源一

@Configuration // 扫描 Mapper 接口并容器管理 @MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory") public class MasterDataSourceConfig { // 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "com.datareach.kafka.dao.master"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml"; //application.yml中的值可以通过@Value注解进行读取 @Value("${master.datasource.url}") private String url; @Value("${master.datasource.username}") private String user; @Value("${master.datasource.password}") private String password; @Value("${master.datasource.driver-class-name}") private String driverClass; @Bean(name = "masterDataSource") @Primary public DataSource masterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "masterTransactionManager") @Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); } @Bean(name = "masterSqlSessionFactory") @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); } }

数据源一的相关配置

# master 数据源配置 master: datasource: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8 driver-class-name: org.postgresql.Driver username: product password: initial-size: 1 min-idle: 1 max-active: 20 test-on-borrow: true max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL test-While-Idle: true test-on-return: false pool-prepared-statements: false max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 filters: stat,wall,log4j,config

指定数据源二

@Configuration // 扫描 Mapper 接口并容器管理 @MapperScan(basePackages = SecondDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "secondSqlSessionFactory") public class SecondDataSourceConfig { // 精确到 cluster 目录，以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "com.datareach.kafka.dao.secondary"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/secondary/*.xml"; @Value("${second.datasource.url}") private String url; @Value("${second.datasource.username}") private String user; @Value("${second.datasource.password}") private String password; @Value("${second.datasource.driver-class-name}") private String driverClass; @Bean(name = "secondDataSource") public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "secondTransactionManager") public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name = "secondSqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("secondDataSource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(SecondDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); } }

数据源二的相关配置

second: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:40000/PG_Data?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8 username: root password: driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver max-idle: 10 max-wait: 10000 min-idle: 5 initial-size: 5

其实就是实例化了两个SqlSessionFactory——masterSqlSessionFactory和secondSqlSessionFactory，然后通过注解@MapperScan指定扫描指定的mapper接口时用指定的SqlSessionFactory进行连接构建，从而实现了多数据源。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持易盾网络。