一次SQL优化

原SQL语句为：

 根据tenantId、skuNo、ownerNo批量查询商品属性
    
        
            SELECT

            *****

            FROM  ssa JOIN
            ssi
            ON #####
            AND #####
            AND ###
            WHERE ssa.xxx = #{item.xxx,jdbcType=VARCHAR} AND ssa.yyy = #{item.yyy,jdbcType=VARCHAR}
            AND ssa.zzz = #{item.zzz,jdbcType=VARCHAR}
        
    

很明显该SQL存在大量拼接重复语句的问题，在一个大循环中重复调用造成性能消耗。而且随着List的增大，生成的SQL语句也会非常冗长。

优化方式： 将原SQL改为in条件查询，减少查询次数。
修改后的SQL为：

    
        SELECT

        *****

        FROM  ssa JOIN
        ssi
        ON #####
        AND #####
        AND ###
        WHERE ssa.xxx IN
            (
                #{item.xxx,jdbcType=VARCHAR}
            )
        AND ssa.yyy IN
            (
                #{item.yyy,jdbcType=VARCHAR}
            )
        AND ssa.zzz IN
            (
                #{item.zzz,jdbcType=VARCHAR}
             )
    

但是这样得到的结果是以查询条件的笛卡尔积而生成的，其中必然包含不属于原查询条件的结果，因此需要对得到的结果集进行去重处理，得到与原结果集相匹配的结果集和。

众所周知，set具有无序、不重复 的特点。因此，可以利用这个特点对结果集List中的元素与查询条件集做对比进行筛选，若结果集的字段能插入查询条件集生成的set中，说明该条记录与原查询条件不匹配，也就是需要删除的记录。示例代码如下：

    List skuStoreAttrsNew = skuStoreAttrDao.queryBatchSkuStoreAttrs(store);
	//使用set去除多余的信息
    Set keySet = new HashSet<>();
	store.forEach(skuStoreAttr -> keySet.add(makeKey(skuStoreAttr)));
	for(Iterator iterator = skuStoreAttrsNew.iterator();iterator.hasNext();){
		String key = makeKey(iterator.next());
		if(keySet.add(key)){
			iterator.remove();
		}
	}

其中，makeKey()方法提取dto中的特征字段作为每个元素的唯一标识，用来标记每一个dto
在删除重复元素时，使用迭代器Iterator进行遍历处理，保证List中的元素可以被正确的删除。遍历之后便可以得到无重复的List。