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场景
在项目中需要通过表名来获取数据库中元数据相关信息，比如表名，字段名，长度等
使用spring自带的jdbcTemplate 可以通过SqlRowSetMetaData 可以获取到部分元数据，但是不能获取备注信息（comment中的内容）
最简单的解决方案
使用jdbcTemplate的queryForRowSet方法。
该方法很简单
SqlRowSet sqlRowSet ;
try {
sqlRowSet = this.jdbcTemplate.queryForRowSet(sql.toString());
//获取字段列
SqlRowSetMetaData rowSetMetaData = sqlRowSet.getMetaData();
//获取列总数
int columnCount = rowSetMetaData.getColumnCount();
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {
rowSetMetaData.getColumnName(i);
rowSetMetaData.getColumnType(i);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
但是此方案存在严重的效率问题，10W的结果集数据，37个字段，24核cpu，基本没30s都返回不过来，占用内存也极高。
进行debug跟进去看，看到jdbcTemplate调用jdbc返回ResultSet只用了10秒左右，之后就一直耗在extractData方法里。该方法是用默认的RowMapper，先取得MetaData然后根据这个去生成Map。
对比方法
使用纯jdbc对比，手工码代码，直接调用Map的put方法逐个生成Map并填充数据。同样的sql，耗时8秒左右，其中根据ResultSet生成List<Map<String, Object>>的过程不超过10s。
改用jdbcTemplate的public <T> List<T> query(String sql, RowMapper<T> rowMapper)方法，T填入Map<String, Object>，这样就跟queryForList方法返回值一样了，然后自己实现RowMapper，直接用Map的put方法填充数据。实验结果跟直接用纯jdbc效率相同。
使用纯jdbc，自己写一个实体类，把resultSet里的数据循环填入对象放到List里。耗时也差不多8s，不过还是会省一点内存的。但是性能提升有限。
最优解决方案
只需要通过jdbcTemplate获取jdbc Connection即可获取全部信息。
代码示例如下：
StringBuilder sql = new StringBuilder();
sql.append("SELECT *");
sql.append(" FROM ").append(tableCode);
ResultSet tabs;
try {
DatabaseMetaData dbMetaData = this.jdbcTemplate.getDataSource().getConnection().getMetaData();
String[] types = {"TABLE"};
tabs = dbMetaData.getTables(null, null, tableCode, types);
while (tabs.next()) {
String tableName = tabs.getString("TABLE_NAME");
//表对应的schema
String tableSchema = tabs.getString("TABLE_SCHEM");
ResultSet resultSet = dbMetaData.getColumns(null, schema, tableName, null);
while (resultSet.next()) {
String name = resultSet.getString("COLUMN_NAME");
String type = resultSet.getString("TYPE_NAME");
String colRemarks = resultSet.getString("REMARKS");
int size = resultSet.getInt("COLUMN_SIZE");
//业务逻辑
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
经过测试，同样的10w+数据，37个字段，加上我写的业务逻辑也只需要700ms的响应时间，效率可谓是大大提升。
我觉得该方法效率得到提升的原因在于，它没有对全表进行扫描，不关乎结果集的多少，只在乎表结构，所以可以极大的提高响应效率。
