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https://github.com/linyimin0812/mybatis-sql-viewer

convert mybatis xml to sql statement; mybatis param mock; sql specification check; sql index check; sql execution; sql stress; mybatis sql scan
https://github.com/linyimin0812/mybatis-sql-viewer

intellij-plugin java mybatis mysql sql

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convert mybatis xml to sql statement; mybatis param mock; sql specification check; sql index check; sql execution; sql stress; mybatis sql scan

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README 

        
[![plugin](https://img.shields.io/badge/IntelliJ%20IDEA%20Plugins-000000?logo=IntelliJ-idea&logoColor=white)](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18713-mybatis-sql-viewer)

[![license](https://img.shields.io/github/license/linyimin0812/mybatis-sql-viewer)](https://github.com/linyimin0812/mybatis-sql-viewer)

[![Downloads](https://img.shields.io/jetbrains/plugin/d/18713-mybatis-sql-viewer)](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18713-mybatis-sql-viewer)

[![Version](https://img.shields.io/jetbrains/plugin/v/18713.svg?label=version)](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18713-mybatis-sql-viewer)

[![codecov](https://codecov.io/gh/linyimin-bupt/mybatis-sql-viewer/branch/master/graph/badge.svg?token=HIN7SU9HH5)](https://codecov.io/gh/linyimin-bupt/mybatis-sql-viewer)



[中文](README.md) |

[ENGLISH](README_EN.md)



# 1. 简介



虽然写了很久的CRUD，但是依旧觉得写好CRUD是一件非常难且麻烦的事情，以下的情况在开发过程中应该都遇到过：



- SQL的编写需要细心，写错了SQL字段或者表名称，修改完要重启(几分钟过去了)

- SQL编写好后进行测试时，造数据也好麻烦，特别是还存在表关联的情况，数据内容不真实，还容易超出字段长度，让人抓狂

- SQL好不容易能跑了，又会有以下的疑问

  - 符不符合SQL开发规范？

  - 是否能命中索引？又可能命中哪个索引？

  - 日常环境数据太少，如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况？

  - 性能怎么样，最大TPS可以达到多少？数量大时是否会存在慢SQL？

  - TP99/TP90、最大RT/平均RT、平均TPS是多少呢？



对于使用Mybatis的开发者还会存在这些问题：



- Mapper接口方法和XML标签不对应，修改完要重启(又几分钟过去了)

- XML中多写了一个逗号或者分号，又没有错误提示，接口测试调用时才发现，修改完又又要重启(好多个几分钟过去了)

- 这个Mapper接口对应的是哪个XML文件？找找十几秒过去了

- 这个XMl文件对应的是哪个Mapper接口？找找十几秒又过去了

- 这个项目中有多少个XML文件？有多少SQL语句？里面是否存在慢SQL？是否都符合开发规范？



![普通开发流程](./docs/dev_process.svg)



按照这种开发模式，需要重启好多次应用，对于每次启动都需要几分钟的应用来说开发体验简直就是灾难。基于上述的问题，开发了mybatis-sql-viewer插件，基于此插件可以实现以下能力而不需要启动应用：



![mybatis-sql-viewer能力](./docs/mybatis-sql-viewer_function.svg)



基于此插件以上的问题在**编码阶段**即可解决：



- SQL的编写好麻烦，写错了SQL字段或者表名称，修改完需要重启 --> **语法校验**

- SQL编写好后进行测试时，造数据麻烦，特别是存在表关联的情况，数据内容不真实，容易超出字段长度报错 --> **多种数据mock方式，自动关联**

- SQL好不容易跑起来了，又会有以下的疑问：

  - 符不符合SQL开发规范？ --> **SQL规范检查**

  - 是否能命中索引，可能命中哪个索引？ --> **SQL索引检查&SQL执行计划**

  - 日常环境数据量太少，如何模拟SQL在生产环境下运行的真实情况？ --> **支持大批量数据mock**

  - 性能怎么样，最大TPS可以达到多少？数量大时是否会存在慢SQL？ --> **SQL语句压测，结果一目了然**



基于此插件可以提高CRUD的效率及SQL质量，开发流程可以转换为如下模式：



![基于mybatis-sql-viewer插件的开发流程](./docs/mybatis-sql-viewer_dev_process.svg)



上述的规约均来自《阿里巴巴Java开发手册》中的MySQL数据库章节。



# 2. 安装



- **IDEA中安装:**

    - Preferences(Settings) > Plugins > Marketplace > Search"mybatis sql viewer" > Install



- **手动安装:**

    - 在[releases](https://github.com/linyimin0812/mybatis-sql-viewer/releases)页面中下载最新版本的zip文件

    - Preferences(Settings) > Plugins > ⚙️ > Install plugin from disk... -> 选择下载的文件安装



# 3. 使用



**因为需要拉取数据库表的元数据信息、执行SQL，所以使用前需要配置一下数据源。**



**因为需要拉取数据库表的元数据信息、执行SQL，所以使用前需要配置一下数据源。**



**因为需要拉取数据库表的元数据信息、执行SQL，所以使用前需要配置一下数据源。**



支持多数据源配置，点击「datasource」按钮即可完成数据源的创建、选择、删除、测试。



![](./docs/datasource.jpg)



## 3.1 模式



此插件有两种模式：mybatis模式和非mybatis模式。差别在于mybatis模式支持以下功能：



- mapper接口方法参数mock

  - 随机参数

  - 默认参数

  - 自定义参数

- mapper接口/方法跳转XML文件([可配置](#4-配置))

- XML文件跳转mapper接口/方法([可配置](#4-配置))

- 基于mock参数将mapper接口方法的xml转换成真实SQL

- 按照文件/项目维度扫描XML文件，并生成对应的真实SQL语句，并进行规约/索引相关校验



### 3.1.1 非mybatis模式



将`mybatis mode`的勾选框关闭即可使用`非mybatis模式`，然后在「statement」Tab左栏手写SQL即可。



![](./docs/mybatis-mode.jpg)



### 3.1.2 mybatis模式



将`mybatis mode`的勾选框选中即可使用`mybatis模式`，`mybatis模式`主要添加了mapper接口方法参数mock、文件跳转及mybatis文件扫描的功能。



在mapper接口或XML文件中点击「sql」图标，即可生成mapper方法参数随机值，如果对生成的随机不满意或不满足条件，可以手动修改进行自定义。然后点击「statement」Tab即可使用该参数将mybatis的xml实现转换成真实的SQL语句。



![随机参数](./docs/param_random.jpg)



### 3.1.3 mybatis sql扫描



支持文件和项目两个维度扫描。



#### 3.1.3.1. 文件维度扫描



点击``或者`namespace`对应的mapper接口旁边的「sql」图标即可完成文件维度mybatis sql的扫描



![文件维度扫描](./docs/scan_file.jpg)



#### 3.1.3.2 项目维度



点击「mybatis sql scan」即可进行项目维度mybatis sql的扫描



![项目维度扫描](./docs/scan_project.jpg)



扫描结果左侧是mybatis文件的namespace（对于mapper接口名）及其下的方法名，点击具体的方法，右侧产生其对应的SQL语句，并会对该SQL语句进行规约检查、索引检查并输出此SQL语句的的执行计划



**图标说明**



![](./docs/major.svg)：表示SQL规约检查和索引检查均符合要求的SQL语句



![](./docs/not_meet_spec.svg)：表示SQL规约检查不符合要求的SQL语句



![](./docs/full_text_search.svg)：表示索引检查不符合要求的SQL语句，可能存在全表扫描(含索引的全表扫描)



![](./docs/error.svg)：表示生成的SQL语句存在问题：可能是SQL编写错误，参数错误，数据库连接错误等



**可通过单选框选择对应的条件进行过滤**



- all：所有语句

- compliance with spec：符合SQL规约要求的SQL语句

- does not meet spec：不符合SQL规约的要求的SQL语句

- full table scan：存在全表扫描的SQL语句

- error：存在错误的SQL语句，可能是SQL编写错误，参数错误，数据库连接错误等



## 3.2 SQL语句



### 3.2.1. 语法校验&规约检查



对于「非mybatis模式」需要左栏编写SQL语句，「mybatis」模式则需要在mapper接口或XML文件中点击「sql」图标生成SQL，右栏自动进行语法校验和规规约校验



1. **SQL语法校验**



![statement效果之语法校验](./docs/sql_statement_syntax.jpg)



2. **规约校验**



![statement效果之规约检查](./docs/sql_statement_rule.jpg)



### 3.2.2. SQL执行



点击「result」tab后会自动执行「statement」Tab中的SQL语句。执行结果由3部分组成：执行信息、执行计划及执行结果。



1. 执行信息包含：执行的语句、执行该条语句的耗时、返回的记录数及表中记录总数

2. 执行计划：EXPLAIN对应的结果

3. 执行结果：结果表格，默认只返回100条记录（只有SELECT语句有该信息）



![result效果](./docs/result.jpg)



### 3.2.3. SQL压测



点击「stress」Tab进行压测配置，配置页面如下：



![stress配置](./docs/stress_config.jpg)



**配置说明**



1. 值类型由两种方式组成：

   1. `use sql directly`：表示直接使用「statement」Tab中的SQL语句进行压测

   2. `configure parameters`：表示对「statement」Tab中的SQL语句的条件进行参数配置。

2. 流量模型也是由两种方式组成（与并发数有关）：

   1. `increase in a constant rate`：并发数按照固定速率增长，增长速率由「递增时长」指定

   2. `fixed concurrent number`：直接按照指定并发数进行压测

3. 递增时长：指定并发数的增长速率，单位为秒

4. 并发数：同时执行SQL语句的线程数

5. 压测时长：指定压测时间，单位为分钟，**因为压测的指标数据直接存在内存中，应该避免压测时间过长造成Idea OOM**



配置完成后，点击「stress」按钮即可进行压测，并自动跳转到压测报告「report」Tab



**压测报告**



压测报告中主要包含指标：



- 请求成功率

- TP99

- TP90

- 最大RT

- 平均RT

- 最大TPS

- 平均TPS

- 并发数

- 异常数

- 总请求数



图表包含：

- 请求成功率

- 平均RT

- TPS



![压测报告](./docs/stress_report.jpg)



## 3.3 SQL表



点击「table」Tab时会对「statement」Tab中的SQL语句进行解析，提取出表名称，然后每个表作为一个Tab。如以下语句：



```mysql

SELECT

    state

FROM

    CITY

WHERE

    country_name IN (

        SELECT

            name

        FROM

            COUNTRY

        WHERE

            id IN (1, 2, 3)

    )

```



SQL语句中包含了两个表：`CITY`和`COUNTRY`，所以会产生两个Tab，如下图所示：



![specify table tab](./docs/specify_table.jpg)



### 3.3.1. 字段



1. 左栏显示表的字段信息：字段名称、类型、是否可为NULL、默认值、索引、注释说明等信息

2. 右栏显示对表进行建表规约检查的结果：如表名、字段名是否包含大写字母或特殊字符等检查



![schema tab](./docs/schema_tab.jpg)



### 3.3.2. 索引



1. 左栏显示表的索引信息

2. 右栏显示对索引进行规约检查的结果



![schema tab](./docs/schema_index.jpg)



### 3.3.3. 数据mock



mock表数据，支持批量数据mock，左栏进行mock数据类型配置，右栏显示mock结果



**mock规则**



左栏表单中「Mock Type」和「Mock Value」进行mock配置。初始化时，已经按照字段类型设置了默认的配置，可以按照需求进行修改。支持多种mock数据规则：



- random：随机值

  - string

  - name：姓名

  - datetime：形如：2023-01-01 00:00:00

  - integer

  - decimal

  - date：形如2023-01-01

  - timestamp

  - time：形如18:00:00

  - year：形如2023

  - city

  - url

  - email

  - ip

  - university

  - phone

- lexicon：自定义词库

- database：数据库，需要填写`table.field`

- increment：递增

- fixed：固定值

- regex：正则

- none：不进行mock，生成insert语句时不包含此字段



**词库创建**



点击「lexicon」按钮，即可进行词库的创建



![lexicon create](./docs/lexicon_create.jpg)



**mock数据预览**



配置好mock配置后，可以点击「preview」按钮进行mock数据的预览，默认会生成50条数据



![mock preview](./docs/mock_preview.jpg)



**mock数据**



预览数据符合要求后，点击「mock」按钮完成数据的插入，默认插入100条数据，通过修改「Mock Rows」的值指定mock记录数，经测试，插入10w条数据花费时间在10秒内，所以可以进行大批量数据mock。



![mock result](./docs/mock_result.jpg)



**mock数据清理**



mock数据完成后，会存储主键id的范围（持久化存储到本地文件），在对SQL语句进行压测完成后，可以进行清理，避免污染日常真实的测试数据。点击「Clean」按钮即可完成清理工作



![mock clean](./docs/mock_clean.jpg)



# 4. 配置



相关配置：Preferences(Settings) > Tools > Mybatis Sql Viewer



![](./docs/mybatis-sql-viewer-configuration.png)



# 5. 参考



在实现过程中参考了许多非常优秀的项目，拷贝了很多代码，特此感谢。



[1. 阿里云JDBC压测](https://help.aliyun.com/document_detail/327250.html)



[2. SQL Father - 模拟数据生成器（后端）](https://github.com/liyupi/sql-father-backend-public)



[3. Java Mybatis SQL Scanner](https://github.com/q258523454/Java-Mybatis-SQL-Scanner)



[4. 动手撸一个SQL规范检查工具](https://zhuanlan.zhihu.com/p/362200137)



[5. pojo2json](https://github.com/organics2016/pojo2json)



[6. mybatis-3](https://github.com/mybatis/mybatis-3)



# ✨ Contributor



[  ](https://github.com/linyimin0812)

[  ](https://github.com/clickear)



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