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创建一个电商订单管理系统的核心模块，要求：1. 实现订单(Order)和订单项(OrderItem)的一对多关系 2. 使用MyBatis collection处理订单详情查询 3. 包含分页查询订单列表功能 4. 解决N+1查询问题 5. 添加缓存优化策略。请使用Spring Boot+MyBatis Plus实现，给出完整的领域模型、Mapper配置和业务逻辑代码。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在电商系统中，订单与商品之间的关联查询是一个常见且关键的场景。今天就来分享一下我在实际项目中如何利用MyBatis的Collection特性来处理订单和订单项的一对多关系，并解决常见的N+1查询问题。
1. 领域模型设计
首先需要定义好订单(Order)和订单项(OrderItem)的实体类。一个订单可以包含多个订单项，这是一个典型的一对多关系。在设计实体类时，我们在订单类中加入一个List类型的字段来存储关联的订单项。
2. MyBatis的Collection映射配置
在Mapper的XML文件中，我们使用MyBatis的collection标签来定义这种一对多关系。通过配置column和select属性，可以指定如何加载关联的订单项数据。这里需要特别注意外键字段的对应关系，确保MyBatis能正确关联主表和子表的数据。
3. 分页查询的实现
电商系统的订单查询通常需要支持分页。我们可以在Mapper接口中定义一个分页查询方法，配合PageHelper插件实现物理分页。分页查询时只加载订单的基本信息，避免一次性加载过多数据。
4. 解决N+1查询问题
N+1问题是关联查询中的常见性能陷阱。我们通过几种方式来解决：
- 使用MyBatis的延迟加载(lazy loading)特性
- 在必要时使用join查询一次性获取所有数据
- 对常用查询结果进行缓存
5. 缓存优化策略
为了提升系统性能，我们实施了多级缓存：
- 一级缓存：利用MyBatis自带的Session级别缓存
- 二级缓存：配置Mapper级别的缓存
- 业务缓存：对热点订单数据进行Redis缓存
通过这样的分层缓存策略，可以显著减少数据库访问压力。
实战经验总结
在实际项目中，我们发现：
- 对于简单的关联查询，使用collection标签非常方便
- 复杂查询场景下，可能需要考虑使用resultMap组合或自定义结果处理器
- 缓存策略需要根据业务特点进行定制，避免数据不一致问题
- 分页查询时要注意关联数据的加载方式，避免性能问题
最近我在InsCode(快马)平台上尝试实现这个功能时，发现它的一键部署功能特别方便。不需要手动配置环境，就能快速验证和演示这个电商订单系统的功能，对于学习和原型开发来说非常高效。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
