本文针对在使用 Spring Boot 的 JDBCTemplate 连接 Oracle 数据库时，参数化查询性能大幅下降的问题，提供了一种基于物化视图和定时任务的解决方案。通过创建物化视图并定期刷新，可以显著提升查询速度，解决因参数化查询导致的性能瓶颈。
在使用 Spring Boot 的 JDBCTemplate 操作 Oracle 数据库时，开发者可能会遇到一个常见的问题：直接在数据库控制台执行的 SQL 语句速度很快，但通过 JDBCTemplate 进行参数化查询时，性能却大幅下降。例如，一个查询在控制台只需几百毫秒，而通过 JDBCTemplate 加上参数后，耗时可能达到数分钟。
这种性能差异通常是由于 Oracle 数据库的执行计划优化器在处理参数化查询时，无法像处理静态 SQL 语句那样进行有效的优化。即使所有相关的列都已建立索引，也可能无法避免性能瓶颈。
解决方案：使用物化视图
一种有效的解决方案是利用 Oracle 的物化视图（Materialized View）。物化视图是一种预先计算并存储结果的数据库对象，可以显著提高查询速度，尤其是在涉及复杂连接和过滤的查询中。
具体步骤如下：
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创建物化视图： 根据原始查询的逻辑，创建一个物化视图。确保物化视图包含所有需要的列，并使用适当的索引来优化查询。
例如，对于以下查询：
SELECT CLIENT_EXTRA_INFO.CLIENT_NUMBER, CLIENT_EXTRA_INFO.FULL_NAME FROM CONTRACT JOIN CLIENT_EXTRA_INFO on (CONTRACT.CLIENTID = CLIENT_EXTRA_INFO.ID) WHERE CLIENT_EXTRA_INFO.MBPHONE = :phone and CONTRACT.STATUS = 'ACTIVE' and CONTRACT.FLAG IN ('2', '5') FETCH FIRST :row ROWS ONLY;可以创建如下物化视图：
CREATE MATERIALIZED VIEW MV_CLIENT_INFO REFRESH COMPLETE START WITH SYSDATE NEXT TRUNC(SYSDATE+1) AS SELECT CLIENT_EXTRA_INFO.CLIENT_NUMBER, CLIENT_EXTRA_INFO.FULL_NAME, CLIENT_EXTRA_INFO.MBPHONE, CONTRACT.STATUS, CONTRACT.FLAG, CONTRACT.CLIENTID FROM CONTRACT JOIN CLIENT_EXTRA_INFO on (CONTRACT.CLIENTID = CLIENT_EXTRA_INFO.ID); CREATE INDEX IDX_MV_CLIENT_INFO_PHONE ON MV_CLIENT_INFO (MBPHONE); CREATE INDEX IDX_MV_CLIENT_INFO_STATUS ON MV_CLIENT_INFO (STATUS); CREATE INDEX IDX_MV_CLIENT_INFO_FLAG ON MV_CLIENT_INFO (FLAG);说明：
- CREATE MATERIALIZED VIEW MV_CLIENT_INFO: 创建名为 MV_CLIENT_INFO 的物化视图。
- REFRESH COMPLETE START WITH SYSDATE NEXT TRUNC(SYSDATE+1): 指定物化视图的刷新方式为完全刷新（每次刷新都会重新计算整个视图），并设置首次刷新时间为当前时间，下次刷新时间为明天凌晨零点。可以根据实际需求调整刷新频率。
- AS SELECT ...: 定义物化视图的查询逻辑，与原始查询保持一致。
- CREATE INDEX ...: 为物化视图的关键列创建索引，进一步提高查询效率。
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修改 JDBCTemplate 查询： 将 JDBCTemplate 中的原始查询替换为基于物化视图的查询。
@Override public ResponsePagingDTO
getDuplicateRetailCustomerWithPhoneNumber(DuplicatePhoneNumberRequest request) { MapSqlParameterSource mapSqlParameterSource = new MapSqlParameterSource(); mapSqlParameterSource.addValue("phone", request.getPhoneNumber()); mapSqlParameterSource.addValue("row", request.getSize()); String sql ="SELECT\n" + " CLIENT_NUMBER,\n" + " FULL_NAME\n" + "FROM\n" + " MV_CLIENT_INFO\n" + "WHERE\n" + " MBPHONE = :phone\n" + " and STATUS = 'ACTIVE'\n" + " and FLAG IN ('2', '5') FETCH FIRST :row ROWS ONLY"; ResponsePagingDTO responsePagingDTO = new ResponsePagingDTO<>(); List retailCustomerDTOS = new ArrayList<>(); pulseOpsTemplateJdbc.query(sql, mapSqlParameterSource, (result -> { RetailCustomerDTO retailCustomer = new RetailCustomerDTO(); retailCustomer.setClientNumber(result.getString(ClientConstant.CLIENT_NUM)); retailCustomer.setFullName(result.getString(ClientConstant.FULL_NAME)); retailCustomer.setPhoneNumber(request.getPhoneNumber()); retailCustomerDTOS.add(retailCustomer); })); responsePagingDTO.setData(retailCustomerDTOS); return responsePagingDTO; } 注意：
- 查询现在直接从 MV_CLIENT_INFO 物化视图中检索数据。
- WHERE 子句中的条件与原始查询保持一致，但直接作用于物化视图的列。
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定时刷新物化视图： 使用 Oracle 的调度器（Scheduler）创建一个定时任务，定期刷新物化视图。刷新频率取决于数据的更新频率和业务需求。例如，可以每天凌晨刷新一次。
BEGIN DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB ( job_name => 'REFRESH_MV_CLIENT_INFO', job_type => 'PLSQL_BLOCK', job_action => 'DBMS_MVIEW.REFRESH(''MV_CLIENT_INFO'', ''C'');', start_date => TRUNC(SYSDATE+1), repeat_interval => 'FREQ=DAILY;BYHOUR=0;BYMINUTE=0;BYSECOND=0', enabled => TRUE, comments => 'Refresh MV_CLIENT_INFO daily at 00:00' ); END; /说明：
- DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB: 创建一个名为 REFRESH_MV_CLIENT_INFO 的调度任务。
- job_type => 'PLSQL_BLOCK': 指定任务类型为 PL/SQL 块。
- job_action => 'DBMS_MVIEW.REFRESH(''MV_CLIENT_INFO'', ''C'');': 定义任务执行的 PL/SQL 代码，即刷新 MV_CLIENT_INFO 物化视图，'C' 表示完全刷新。
- start_date => TRUNC(SYSDATE+1): 设置任务的首次执行时间为明天凌晨零点。
- repeat_interval => 'FREQ=DAILY;BYHOUR=0;BYMINUTE=0;BYSECOND=0': 设置任务的重复执行频率为每天凌晨零点。
- enabled => TRUE: 启用该任务。
注意事项：
- 物化视图的维护成本： 每次刷新物化视图都会消耗一定的系统资源。因此，需要根据实际情况合理设置刷新频率。
- 数据一致性： 物化视图中的数据不是实时更新的，存在一定的延迟。如果对数据的实时性要求很高，则需要谨慎使用物化视图。
- 索引优化： 为物化视图的关键列创建索引，可以进一步提高查询效率。
- 存储空间： 物化视图会占用额外的存储空间，需要根据数据量和刷新频率合理规划存储空间。
总结：
通过使用物化视图和定时任务，可以有效地解决 Oracle JDBCTemplate 参数化查询性能慢的问题。这种方法通过预先计算并存储结果，显著提高了查询速度，尤其是在涉及复杂连接和过滤的查询中。然而，需要注意物化视图的维护成本和数据一致性问题，并根据实际情况进行合理配置。
