BeetlSQL 自 2015 年启动研发，所有核心模块及周边生态组件均为自主研发。其设计目标是打造一个开发便捷、维护简单、运行高效的数据库访问框架，具备广泛的适用性、高度的可定制能力以及极低的学习门槛。
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本次版本更新内容如下：
- 修复 SQL Server 在特定场景下无法正确读取表元数据的问题
- Fetch 功能新增对多对多关系的自动加载支持
- 升级底层模板引擎 Beetl 至最新版 3.20.1
Fetch 新增注解 @FetchMany2Many，配套提供 FetchMany2ManyAction 类（供 @Builder 注解使用），可通过中间表完成多对多关联数据的自动拉取。
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(value = {ElementType.METHOD, ElementType.FIELD})
@Builder(FetchMany2ManyAction.class)
public @interface FetchMany2Many {
// 中间表对应的实体类
Class tableClass();
String fromAttr(); // 当前实体在中间表中的外键字段名
String toAttr(); // 关联实体在中间表中的外键字段名
String enableOn() default ""; // 启用条件表达式（可选）
}使用示例如下：
@Table(name="sys_user")
public class MyUser {
@AutoID
Integer id;
String name;
@FetchMany2Many(tableClass = UserRole.class, fromAttr = "userId", toAttr = "roleId")
List<Role> roles;
}BeetlSQL 核心模块说明
| BeetlSQL 核心 | 功能 |
| sql-core | 基础核心包，封装 JDBC 调用、SQL 文件管理、注解解析等核心能力 |
| sql-fetch | 提供类似 Hibernate 的 `@Fetch`、`@FetchMany` 等懒加载/预加载注解支持 |
| sql-mapper | Mapper 接口定义与扩展机制，支持用户自定义 Mapper 及其专属注解 |
| sql-intergration | 集成主流框架（如 Spring、Solon、JFinal）的适配器与完整示例 |
| sql-query | Query 与 LambdaQuery 接口，支持通过 Java API 构建并执行 SQL |
| sql-mapping | 单表/多表与 POJO 的双向映射能力，支持 JSON、XML 或约定优先等多种配置方式 |
| sql-template | 基于 Beetl 模板引擎实现 SQL 渲染，同时兼容其他模板语言扩展 |
| sql-gen | 代码生成抽象层，内置默认实现，可一键生成 DAO、SQL 文件、接口文档等 |
| sql-db-support | 覆盖 33+ 种数据库的兼容性测试与驱动验证 |
| sql-samples | 涵盖上百个典型业务场景的实战案例 |
| sql-test | 包含数百个高质量单元测试用例，保障稳定性与可靠性 |
BeetlSQL 官方扩展插件列表
| BeetlSQL 扩展包 | 功能 |
| sql-xml | 仿 MyBatis XML 风格语法支持，适合习惯用 XML 编写 SQL 的开发者 |
| sql-accelerator | 性能增强插件，通过反射优化、缓存策略等手段，使性能提升 50%–200%，逼近手写 JDBC 效率 |
| sql-firewall | SQL 防御模块，防止误操作导致的数据破坏或敏感信息泄露 |
| sql-dynamic-table | 动态表访问支持，让程序像操作静态表一样处理运行时创建的表结构 |
| sql-bean-encrypt | 字段级加解密支持，内置 `@MD5`、`@AES` 等常用加密注解 |
| sql-rewrite | SQL 重写引擎，支持单表多租户、逻辑删除、数据权限控制等功能 |
| SAGA（实验性） | 基于 SAGA 模式的分布式事务实现，服务于微服务架构下的事务一致性需求 |
启用加速插件后的性能对比：最高可达原生 JDBC 性能的一半左右
| 查询类型 | 测试场景 | BeetlSQL(ops/ms) | 纯 JDBC | MyBatis | JPA |
| beetlsqlExecuteJdbc | 直接执行 JDBC 语句 | 318 | 678 | / | 64 |
| beetlsqlExecuteTemplate | 执行 Beetl SQL 模板 | 268 | / | 44 | 66 |
| beetlsqlFile | SQL 统一存放于文件中管理 | 266 | / | 41 | / |
| beetlsqlInsert | 单条记录插入 | 129 | 248 | 43 | 59 |
| beetlsqlGetAll | 全量数据查询 | 13 | 40 | 4 | 5 |
| beetlsqlLambdaQuery | 使用 LambdaQuery 构建并执行查询 | 196 | / | 9 | / |
| beetlsqlPageQuery | 分页查询操作 | 159 | / | 17 | 59 |
| beetlsqlSelectById | 根据主键查询单条记录 | 259 | 670 | 43 | 61 |
JMH 基准测试结果（单位：ops/ms）
Benchmark Mode Cnt Score Error Units Beetl.addEntity thrpt 5 133.190 ± 38.548 ops/ms Beetl.complexMapping thrpt 5 236.289 ± 288.370 ops/ms Beetl.executeJdbcSql thrpt 5 298.657 ± 80.480 ops/ms Beetl.executeTemplateSql thrpt 5 251.418 ± 77.757 ops/ms Beetl.getAll thrpt 5 14.531 ± 0.605 ops/ms Beetl.getEntity thrpt 5 359.275 ± 85.099 ops/ms Beetl.lambdaQuery thrpt 5 187.228 ± 59.697 ops/ms Beetl.one2Many thrpt 5 178.041 ± 181.829 ops/ms Beetl.pageQuery thrpt 5 148.982 ± 39.327 ops/ms Beetl.sqlFile thrpt 5 249.206 ± 100.083 ops/ms DBVisitor.addEntity thrpt 5 99.294 ± 33.564 ops/ms DBVisitor.executeJdbcSql thrpt 5 185.177 ± 50.993 ops/ms DBVisitor.executeTemplateSql thrpt 5 3.189 ± 0.748 ops/ms DBVisitor.getAll thrpt 5 3.163 ± 0.980 ops/ms DBVisitor.getEntity thrpt 5 125.683 ± 44.190 ops/ms DBVisitor.lambdaQuery thrpt 5 94.314 ± 38.499 ops/ms DBVisitor.pageQuery thrpt 5 49.954 ± 18.254 ops/ms EasyQuery.addEntity thrpt 5 98.904 ± 39.890 ops/ms EasyQuery.complexMapping thrpt 5 67.397 ± 59.919 ops/ms EasyQuery.executeJdbcSql thrpt 5 243.160 ± 48.080 ops/ms EasyQuery.getAll thrpt 5 14.896 ± 2.219 ops/ms EasyQuery.getEntity thrpt 5 134.370 ± 67.962 ops/ms EasyQuery.lambdaQuery thrpt 5 137.292 ± 53.438 ops/ms EasyQuery.one2Many thrpt 5 75.083 ± 53.738 ops/ms EasyQuery.pageQuery thrpt 5 84.596 ± 46.942 ops/ms Flex.addEntity thrpt 5 86.484 ± 40.022 ops/ms Flex.getAll thrpt 5 2.926 ± 0.993 ops/ms Flex.getEntity thrpt 5 73.445 ± 39.437 ops/ms Flex.pageQuery thrpt 5 33.999 ± 26.776 ops/ms Jdbc.addEntity thrpt 5 225.223 ± 304.585 ops/ms Jdbc.executeJdbcSql thrpt 5 691.616 ± 145.280 ops/ms Jdbc.getAll thrpt 5 35.827 ± 7.295 ops/ms Jdbc.getEntity thrpt 5 678.791 ± 165.527 ops/ms Jpa.addEntity thrpt 5 53.219 ± 78.543 ops/ms Jpa.executeJdbcSql thrpt 5 60.734 ± 61.299 ops/ms Jpa.executeTemplateSql thrpt 5 64.478 ± 48.688 ops/ms Jpa.getAll thrpt 5 4.710 ± 2.062 ops/ms Jpa.getEntity thrpt 5 56.325 ± 53.744 ops/ms Jpa.one2Many thrpt 5 92.168 ± 111.591 ops/ms Jpa.pageQuery thrpt 5 58.756 ± 48.056 ops/ms MyBatis.addEntity thrpt 5 40.533 ± 12.461 ops/ms MyBatis.complexMapping thrpt 5 106.348 ± 57.688 ops/ms MyBatis.executeTemplateSql thrpt 5 46.953 ± 13.541 ops/ms MyBatis.getAll thrpt 5 5.394 ± 0.502 ops/ms MyBatis.getEntity thrpt 5 45.303 ± 11.928 ops/ms MyBatis.lambdaQuery thrpt 5 23.756 ± 13.613 ops/ms MyBatis.pageQuery thrpt 5 16.190 ± 5.682 ops/ms MyBatis.sqlFile thrpt 5 42.558 ± 18.025 ops/ms SqlUtils.addEntity thrpt 5 232.501 ± 332.656 ops/ms SqlUtils.executeJdbcSql thrpt 5 682.610 ± 171.506 ops/ms SqlUtils.getAll thrpt 5 44.353 ± 4.346 ops/ms SqlUtils.getEntity thrpt 5 643.873 ± 131.587 ops/ms Wood.addEntity thrpt 5 105.097 ± 79.961 ops/ms Wood.executeJdbcSql thrpt 5 127.020 ± 48.142 ops/ms Wood.executeTemplateSql thrpt 5 129.193 ± 44.455 ops/ms Wood.getAll thrpt 5 2.051 ± 0.524 ops/ms Wood.getEntity thrpt 5 126.104 ± 41.976 ops/ms Wood.lambdaQuery thrpt 5 125.013 ± 43.991 ops/ms Wood.pageQuery thrpt 5 220.101 ± 90.028 ops/ms Wood.sqlFile thrpt 5 132.431 ± 50.141 ops/ms
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