Mybatis在开源商城中的应用：高效数据存储支撑推荐算法

一、推荐算法的数据基石：Mybatis 构建的多层数据存储体系

1. 用户行为数据：捕捉每一次 “潜在偏好”

• 行为数据的精细化存储：把用户行为分成 “浏览（权重低）”“收藏 / 加购（权重中）”“下单 / 评价（权重高）”，用不同的表来存，比如 user_browse_log 记浏览，user_purchase_log 记下单，这样算法就能清楚哪种行为更重要；
• 实时写入与异步归档：用户一点商品，Mybatis 就用 insert 操作马上写到行为表里，保证数据不会丢；同时，每天凌晨会通过批量任务把历史数据挪到数据仓库，让在线的表保持轻便，查起来更快；
• 行为特征的结构化提取：存数据的时候就把关键特征提出来，像浏览了多久、啥时候下的单、属于啥商品分类，省得算法处理的时候再算一遍。比如说，用户看某件连衣裙超过 30 秒，Mybatis 存的时候就自动标上个 “高兴趣度” 的标签。

2. 商品属性数据：构建 “能被算法看懂” 的商品画像

• 多表关联存储：商品的基本信息，像名字、价格，存在 goods 表里；详情信息，比如材质、尺寸，存在 goods_detail 表里；分类信息存在 goods_category 表里。Mybatis 通过 resultMap 配置，一次查询就能把多表的数据都拿出来，不用让算法查好几次；
• 动态属性的适配：不同品类的商品有自己特有的属性，比如衣服的 “尺码”、家电的 “功率”，Mybatis 支持用 “键值对” 的形式存在 goods_extra_attr 表里，通过 select 语句能灵活取出来，保证算法能拿到完整的商品特征；
• 属性权重的存储：在商品表里加个 “算法权重字段”，比如 recommend_weight，根据商品火不火、评分高不高随时调，Mybatis 用 update 操作实时更新，让推荐算法优先推权重高的商品。

3. 交互关系数据：挖掘 “用户 - 商品” 的隐藏关联

• 共现关系存储：专门设计了 goods_cooccurrence 表，记 “商品 A 和商品 B 被同一个用户买的次数”，Mybatis 定期用 group by 和 count 函数算一下，更新共现次数，给 “相关商品推荐” 提供数据；
• 用户相似度数据：根据用户的购买历史，算出 “用户 A 和用户 B 在喜好上有多像”，存在 user_similarity 表里，Mybatis 通过分页查询，能快速找出 “和目标用户最像的 100 个用户”，支持 “好友喜欢” 这类推荐；
• 冷热数据分离：近 30 天的高频交互数据存在内存表里，比如 user_goods_interaction_hot，更早的数据存在普通表里，Mybatis 会根据查询条件自动选该查哪个表，保证算法能快速拿到近期有用的数据。

二、Mybatis 的性能优化：为推荐算法加速数据供给

1. 多级缓存：让 “高频数据” 伸手就能拿到

• 一级缓存（SqlSession 缓存）：同一个用户连续操作，比如看完商品看详情，Mybatis 会把第一次查的商品数据存起来，第二次查直接从内存里拿，响应时间从 50ms 降到 1ms；
• 二级缓存（Mapper 缓存）：不同用户查同一个热门商品，像首页推荐的爆款，Mybatis 在 Mapper 层把数据存起来，不用再去查数据库，热门商品的查询效率提高了 10 倍；
• 分布式缓存（Redis）：在集群环境下，通过 Redis 共享缓存数据，比如全平台的商品分类列表，保证不同服务器节点的缓存是一样的，还支持缓存过期策略，比如商品库存数据 5 分钟刷新一次。

2. 动态 SQL：精准提取算法要的数据

• 条件动态拼接：通过<if>标签，根据算法参数调整查询条件。比如 “给新用户推荐” 就把贵的商品过滤掉，“给回头客推荐” 就优先查他们以前买过的品类；
• 字段动态选择：通过<include>标签灵活组合要返回的字段，比如基础推荐只要商品 ID 和名字，详细推荐就加上价格、评分这些，避免传些没用的数据；
• 分页与排序优化：算法一般只需要 “前 N 个” 数据，比如推荐 10 个商品，Mybatis 用 limit 关键字和索引排序，高效返回结果，不用查完所有数据再挑。

3. 批量处理：高效支撑算法的 “数据批量更新”

• 批量插入：把算法算出的 10 万条用户偏好数据，通过 foreach 标签一次插进数据库，代替一条一条插的频繁 IO 操作，效率提高 10 倍以上；
• 批量更新：批量调整商品的推荐权重，比如根据销量调推荐顺序，通过 case when 语句生成一条更新 SQL，不用一条一条更；
• 事务控制：批量操作放在事务里，保证数据要么全更成功，要么全回滚，避免部分更新导致算法数据乱掉。

三、数据一致性：Mybatis 保障推荐算法的 “数据可靠性”

1. 事务管理：确保行为数据的 “完整记录”

• 要是下单成功，就同步把 “购买行为” 记到推荐算法的数据源里；
• 要是因为库存不够下单失败，就不记购买行为，省得算法错判用户喜好；
• 事务的隔离级别设为 “读已提交”，防止算法读到没完成的中间数据，比如把没付钱的订单当成已购买。

2. 数据校验：过滤 “噪声数据” 对算法的干扰

• 格式校验：保证用户 ID、商品 ID 这些关键信息不空，行为时间格式对；
• 逻辑校验：把明显不合理的数据过滤掉，比如浏览时间超过 24 小时、下单数量是负数；
• 频率校验：同一用户短时间内重复操作，比如 1 分钟内点同一商品 100 次，只留第一次和最后一次的记录，别让算法被这些异常数据带偏。

四、实战案例：某美妆商城的 “推荐算法数据支撑” 优化

1. 优化前的痛点

• 用户浏览数据要 10 分钟才能存上，推荐结果反映的还是 “10 分钟前的喜好”；
• 商品属性分散在 5 张表里，算法查一次得关联 5 次数据库，要 800ms；
• 有 15% 的噪声数据，比如误点击记录，导致推荐不准。

2. Mybatis 优化方案

• 开了实时写入和一级缓存，用户行为数据存进去的延迟降到 1 秒内；
• 通过 resultMap 配置多表关联查询，查商品属性数据的时间从 800ms 降到 50ms；
• 加了数据校验拦截器，过滤噪声数据，有效数据占比提到 98%。

3. 优化效果

• “猜你喜欢” 板块的点击率从 1.2% 涨到 3.8%，转化率提高 217%；
• 推荐算法查数据的时间从 1.2 秒缩到 80ms，能满足实时推荐的需求；
• 因为数据错导致的 “无效推荐” 投诉少了 90%。