1.1 MyBatis批量删除的定义与优势
批量删除就像打包处理垃圾邮件——与其一封封手动删除，不如一次性勾选多个同时清理。在MyBatis框架中，批量删除指的是通过单次数据库交互完成多条数据记录删除的操作方式。
这种操作模式带来的好处相当明显。数据库连接是珍贵资源，每次建立连接都需要消耗时间。想象一下你要删除Java优学网上一百个过期课程，如果逐个删除，就像往返仓库一百次搬运物品；而批量删除只需要进出仓库一次，效率差异立竿见影。
我记得去年参与一个教育平台项目，最初采用单条删除处理学生选课记录，高峰期经常出现数据库连接池耗尽。改用批量删除后，系统稳定性得到质的提升。这种改进不仅减轻了数据库压力，还显著提升了用户体验。
1.2 批量删除与单条删除的性能对比分析
性能差异主要来自网络传输和数据库事务开销。单条删除需要频繁的网络往返，而批量删除将这些操作压缩到最小。
做个简单计算：假设网络延迟10毫秒，删除1000条记录。单条删除需要1000次网络往返，仅网络延迟就消耗10秒。批量删除可能只需要1次网络交互，网络时间缩短到原来的千分之一。
数据库方面也类似。每次执行SQL语句，数据库都需要解析、优化、执行。批量删除让数据库一次性处理多个删除条件，大大减少了重复工作。从数据库日志角度观察，批量删除产生的日志量通常也更紧凑。
不过批量删除并非在所有场景都占优。当删除条件复杂或数据分布分散时，单条删除可能更合适。这就像整理房间，把同类物品集中处理效率最高，但如果要处理的物品散落在各个角落，逐个寻找反而更直接。
1.3 在Java优学网中的实际应用场景
Java优学网作为技术学习平台，批量删除功能出现在多个业务模块。用户管理场景中，管理员可能需要批量清理长时间未登录的僵尸账号。课程管理场景中，过期课程或违规内容需要定期下架。
内容审核是另一个典型场景。当发现某个用户发布大量垃圾信息时，批量删除可以快速清理这些内容，避免影响其他用户学习体验。数据归档场景也经常用到，比如将超过三年的学习记录转移到历史表后，需要从主表中批量删除。
实际开发中，我们遇到过这样的情况：某次营销活动结束后，需要清理测试数据。最初采用逐条删除，执行了将近二十分钟。改用批量删除后，同样的数据量只需要不到一分钟。这种效率提升在紧急情况下尤其重要。
批量删除确实为Java优学网这类数据密集型应用提供了强大的数据管理能力。合理运用这个功能，能够在保证数据一致性的同时，显著提升系统性能。
DELETE FROM course
WHERE id IN
<foreach collection="ids" item="id" open="(" separator="," close=")">
#{id}
</foreach>
AND status = 'EXPIRED'
3.1 数据库连接池配置优化
数据库连接池配置直接影响批量删除的执行效率。合理的连接池设置能减少连接建立的开销，提升整体吞吐量。
连接池的最大连接数需要仔细权衡。设置过小会导致删除任务排队等待，过大又会消耗过多系统资源。在Java优学网的生产环境中，我们根据业务高峰期并发量设置连接数，通常保持在20-50之间比较合适。
连接超时时间也很关键。批量删除操作可能耗时较长，需要适当延长连接超时设置。有次我们遇到批量删除超时的问题，排查发现是连接池默认超时时间太短。调整为合理值后，长时间运行的删除任务就能稳定完成了。
我习惯监控连接池的使用情况。通过记录活跃连接数、等待线程数等指标，能及时发现配置不合理的地方。这种监控习惯帮助我们避免了很多潜在的性能瓶颈。
3.2 批量操作的事务管理技巧
事务管理在批量删除中扮演着重要角色。合适的事务策略能在保证数据一致性的同时提升性能。
小事务提交是个实用技巧。对于海量数据删除，将大事务拆分成多个小事务可以避免长时间锁表。每处理一定数量的记录就提交一次，既能减少内存占用，又能降低锁冲突概率。
事务隔离级别的选择也需要考虑。在Java优学网的用户数据清理中，我们使用READ_COMMITTED级别，平衡了并发性能和一致性要求。过高的隔离级别可能导致不必要的锁等待，影响批量删除效率。
记得处理过一个数据归档项目，最初使用单个大事务，执行过程中内存持续增长。改为分批次提交后，内存使用变得平稳，执行时间反而缩短了。这个经验让我意识到事务粒度对性能的重要影响。
3.3 SQL语句优化与索引设计
SQL语句的优化能显著提升批量删除速度。合理的索引设计让数据库快速定位要删除的记录。
删除条件的字段最好有索引支持。在Java优学网的课程表中，我们在删除常用的status字段和create_time字段上都建立了索引。这样无论是按状态删除过期课程，还是按时间清理旧数据，都能快速执行。
避免在删除语句中使用复杂的子查询。有次优化一个删除脚本，发现子查询导致全表扫描。改为先查询出ID列表再执行删除，性能提升了数倍。这个优化思路在很多场景都适用。
定期分析执行计划是个好习惯。通过EXPLAIN语句查看删除操作的执行路径，能发现潜在的性能问题。我每周都会抽时间检查关键删除语句的执行计划，及时调整不合理的索引设计。
3.4 分批次处理大数据量的方法
分批次处理是应对大数据量删除的经典方案。它将一个大任务分解成多个小任务，避免单次操作对系统造成过大压力。
批次大小的选择需要测试确定。在Java优学网，我们通过压测找到了合适的批次大小——通常1000到5000条记录一批。这个范围在大多数场景下都能平衡效率和资源消耗。
实现分批次删除有多种方式。可以在应用层控制，也可以利用数据库的分页特性。我比较喜欢在应用层实现，代码更直观，也便于添加进度监控和中断恢复机制。
有次处理历史日志清理，数据量达到千万级别。直接执行删除会导致数据库负载飙升。采用分批次删除后，每批只处理5000条，间隔短暂暂停，整个过程平稳完成，对线上服务几乎没有影响。这种温和的处理方式在大数据量场景中特别重要。
分批次删除还需要考虑失败重试。某批处理失败时，应该记录失败位置，支持从断点继续执行。在Java优学网的数据维护任务中，这种容错机制避免了很多重复劳动。
性能优化是个持续的过程。通过监控每次批量删除的执行情况，我们不断调整优化策略。有时候简单的参数调整就能带来明显的性能提升，这种发现总是让人感到惊喜。
DELETE FROM user_info
WHERE user_id IN
<foreach collection="userIds" item="userId" open="(" separator="," close=")">
#{userId}
</foreach>