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MyBatis-Plus 批量操作 SQL 日志不打印问题解决方案

news 2026/3/27 1:21:29

书接上文：SqlLogInterceptor mybatis配置打印SQL

问题描述

在使用 MyBatis-Plus 的saveBatch()和updateBatchById()方法进行批量数据操作时，发现自定义的 Druid SQL 日志拦截器（SqlLogInterceptor）无法打印这些批量操作的 SQL 语句，导致调试和问题排查困难。

问题分析

1. 批量操作的特殊性

MyBatis-Plus 的批量操作方法（如saveBatch、updateBatchById）使用了 JDBC 的批处理（Batch）模式来提高性能。批处理模式与普通的单条 SQL 执行方式不同：

普通执行：每条 SQL 单独执行，会触发statementExecuteAfter、statementExecuteUpdateAfter等方法
批处理执行：多条 SQL 一起提交执行，只会触发statementExecuteBatchAfter方法

2. 原有拦截器的问题

原有的SqlLogInterceptor继承自 Druid 的FilterEventAdapter，实现了以下方法：

@Override protected void statementExecuteAfter(StatementProxy statement, String sql, boolean firstResult) { statement.setLastExecuteTimeNano(); printSqlLog(statement, sql); } @Override protected void statementExecuteUpdateAfter(StatementProxy statement, String sql, int updateCount) { statement.setLastExecuteTimeNano(); printSqlLog(statement, sql); } @Override protected void statementExecuteBatchAfter(StatementProxy statement, int[] result) { statement.setLastExecuteTimeNano(); // 这里没有打印日志！ }

可以看到，statementExecuteBatchAfter方法中只设置了执行时间，但没有打印 SQL 日志，这就是批量操作 SQL 不打印的根本原因。

解决方案

方案一：修改 Druid 拦截器（推荐）

修改SqlLogInterceptor.java的statementExecuteBatchAfter方法，添加 SQL 日志打印逻辑：

@Override protected void statementExecuteBatchAfter(StatementProxy statement, int[] result) { statement.setLastExecuteTimeNano(); // 批量执行后也打印SQL日志 String sql = statement.getBatchSql(); if (StringUtil.isNotBlank(sql)) { printSqlLog(statement, sql); } else { // 如果批量SQL为空，尝试获取最后执行的SQL sql = statement.getLastExecuteSql(); if (StringUtil.isNotBlank(sql)) { printSqlLog(statement, sql); } } }

优点：

统一的日志格式
包含执行时间统计
可以格式化 SQL 和参数

缺点：

批量操作可能只显示一条 SQL 模板，看不到每条具体的参数

方案二：启用 MyBatis 原生日志

在logback.xml配置文件中添加 MyBatis Mapper 的 DEBUG 级别日志：

<!-- MyBatis SQL 日志 --> <logger name="com.hzys.mapper" level="DEBUG"/>

优点：

可以看到每条 SQL 的详细参数
MyBatis 原生支持，稳定可靠

缺点：

日志格式与自定义拦截器不一致
日志量较大

方案三：双管齐下（最佳实践）

同时使用方案一和方案二，既能保证批量操作的 SQL 被记录，又能在需要时查看详细的参数信息。

完整代码示例

1. 修改后的 SqlLogInterceptor

@Slf4j public class SqlLogInterceptor extends FilterEventAdapter { private static final SQLUtils.FormatOption FORMAT_OPTION = new SQLUtils.FormatOption(false, false); @Override protected void statementExecuteBatchAfter(StatementProxy statement, int[] result) { statement.setLastExecuteTimeNano(); // 批量执行后也打印SQL日志 String sql = statement.getBatchSql(); if (StringUtil.isNotBlank(sql)) { printSqlLog(statement, sql); } else { // 如果批量SQL为空，尝试获取最后执行的SQL sql = statement.getLastExecuteSql(); if (StringUtil.isNotBlank(sql)) { printSqlLog(statement, sql); } } } private void printSqlLog(StatementProxy statement, String sql) { if (!log.isInfoEnabled() || StringUtil.isEmpty(sql)) { return; } try { // 获取参数 int parametersSize = statement.getParametersSize(); List<Object> parameters = new ArrayList<>(parametersSize); for (int i = 0; i < parametersSize; ++i) { parameters.add(getJdbcParameter(statement.getParameter(i))); } // 格式化SQL String dbType = statement.getConnectionProxy().getDirectDataSource().getDbType(); String formattedSql = SQLUtils.format(sql, DbType.of(dbType), parameters, FORMAT_OPTION); // 打印日志 printSql(formattedSql, statement); } catch (Exception e) { log.error("SQL 格式化失败", e); log.info("\n\n============== Sql Start ==============\n" + "Execute SQL : {}\n" + "Execute Time: {}\n" + "============== Sql End ==============\n", sql, StringUtil.format(statement.getLastExecuteTimeNano())); } } private static void printSql(String sql, StatementProxy statement) { String sqlLogger = "\n\n============== Sql Start ==============" + "\nExecute SQL : {}" + "\nExecute Time: {}" + "\n============== Sql End ==============\n"; log.info(sqlLogger, sql.trim(), StringUtil.format(statement.getLastExecuteTimeNano())); } }

2. Logback 配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds"> <!-- 其他配置... --> <!-- 日志输出级别 --> <root level="INFO"> <appender-ref ref="STDOUT"/> <appender-ref ref="INFO"/> <appender-ref ref="WARN"/> <appender-ref ref="ERROR"/> </root> <!-- MyBatis SQL 日志 --> <logger name="com.hzys.mapper" level="DEBUG"/> <logger name="net.sf.ehcache" level="INFO"/> <logger name="druid.sql" level="INFO"/> </configuration>

3. Druid 配置

@Slf4j @Configuration public class DruidConfig { @Bean @Primary @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid") public DataSource dataSource() { DruidDataSource dataSource = DruidDataSourceBuilder.create().build(); // 添加自定义的SQL日志拦截器 SqlLogInterceptor sqlLogInterceptor = new SqlLogInterceptor(); dataSource.getProxyFilters().add(sqlLogInterceptor); return dataSource; } }

验证效果

修改后，执行批量操作时会看到类似以下的日志输出：

============== Sql Start ============== Execute SQL : INSERT INTO employee_hourly_rate (id, project_member, member_level, ...) VALUES (?, ?, ?, ...) Execute Time: 15ms ============== Sql End ============== ==> Preparing: INSERT INTO employee_hourly_rate (id, project_member, member_level, ...) VALUES (?, ?, ?, ...) ==> Parameters: 1(Long), 张三(String), 高级工程师(String), ... ==> Parameters: 2(Long), 李四(String), 中级工程师(String), ... <== Updates: 2

注意事项

性能考虑：DEBUG 级别的 MyBatis 日志会输出大量信息，生产环境建议关闭或设置为 INFO 级别
日志过滤：可以在SqlLogInterceptor中添加过滤逻辑，避免打印某些不需要的 SQL（如健康检查）
批量大小：MyBatis-Plus 默认批量大小为 1000，可以通过配置调整
事务管理：批量操作需要在事务中执行，确保添加@Transactional注解

总结

MyBatis-Plus 批量操作 SQL 不打印的问题主要是因为批处理模式使用了不同的执行路径，原有的拦截器没有处理statementExecuteBatchAfter方法。通过修改拦截器并配合 MyBatis 原生日志，可以完美解决这个问题，既能保证日志的完整性，又能在需要时查看详细的执行信息。

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http://www.jsqmd.com/news/436401/