先上代码

public void executeJob(String jobParameter) {

    //获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
    int sohoCount = sbhSohoManager.count();
    if (sohoCount == 0) {
        // 首次同步数据
        ...
    } else {
        // 非首次，增量同步数据
        ...
    }
}

从这段代码不难看出来，根据表的数据量来走不同的分支处理逻辑。

其中，sbhSohoManager#count是mybatisplus原生的count方法。对应SQL是：SELECT COUNT(1) FROM sbh_soho
查log，发现这么一个count，耗时竟然2s~15s。

从数据库知识看解释，也不难理解，因为这个宽表的数据量已经快上千万条记录了（24个字段，9,059,527条记录），求count自然就会慢下来。只不过，是我们没有及时意识到这个数据量级，因此也就没有采取优化。

优化方案

要实现这样一个判断，不用求count，取一条记录的耗时就小到数个ms了。对应的SQL是： SELECT * FROM sbh_soho limit 1

因此改一下逻辑。

public void executeJob(String jobParameter) {

    //获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
    int sohoCount = sbhSohoManager.hasRecord();
    if (sohoCount == 0) {
        // 首次同步数据
        ...
    } else {
        // 非首次，增量同步数据
        ...
    }
}

其中，sbhSohoManager#hasRecord 巧用mybatisplus的QueryWrapper#last("limit 1")实现SQL里的limit，定义如下

    /**
     * 仅判断表里有没有数据
     * @return
     */
    public boolean hasRecord(){
        QueryWrapper<SbhSoho> objectQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
        objectQueryWrapper.last("limit 1");
        SbhSoho sbhSoho =getOne(objectQueryWrapper); //baseMapper.selectOne( null);
        return sbhSoho!=null;
    }

View Code

还有优化空间

这是一个同步数据的job。定期从源库同步一个表的增量数据到当前库。

基于此，作为高端程序员的你，也许会想到，判断当前数据表里是否存在数据其实不用每次查库。
所以，内存/缓存又派上用场了。————————————>另起一段。
当前JobService里定义一个static boolean 的field： isFirstTime，默认值为false。 job首次跑的时候.... ——还是写代码吧，描述起来太费脑子费文字费眼球还不易懂。

@Service
public class SbhSohoSyncBizJobImpl {
    private static boolean isFirstTime = true;
    
    public void executeJob(String jobParameter) {

        if ( isFirstTime == true) {
            isFirstTime = ! CacheUtil.getCache("onlyoncekey" + getClass().getSimpleName(), TimeUnit.DAYS.toSeconds(30), () -> sbhSohoManager.hasRecord());
        }

        //获取风控个体工商业者信息表数据总计，如果没有任何数据，则需要初始化
        if (isFirstTime == true) {
            // 首次同步数据
            ...
        } else {
            // 非首次，增量同步数据
            ...
        }
    }
}

CacheUtil.getCache是利用Redist#get、Redis#set、Supplier<T>封装一个缓存util方法。