MyBatis 是一个优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。然而，在使用 MyBatis 进行递归查询时，可能会遇到以下问题：
- 性能问题：递归查询可能会导致大量的数据库查询操作，从而影响系统的性能。每次递归调用都会产生一次数据库查询，当递归深度较大时，查询次数会呈指数级增长，消耗大量的数据库资源和网络带宽。
- 栈溢出：递归查询过程中，每次递归调用都会在内存中创建一个新的栈帧，如果递归深度过大，可能导致栈溢出，从而引发程序崩溃。
- 代码复杂度：递归查询的实现通常需要编写复杂的 SQL 语句和 MyBatis 映射文件，这会增加代码的复杂度，降低代码的可读性和可维护性。
- 数据一致性：递归查询可能会导致数据一致性问题。在并发场景下，如果数据在查询过程中被修改，可能导致查询结果不一致或者错误。
- 事务管理：递归查询可能会涉及到多个事务，需要合理地管理事务，以确保数据的完整性和一致性。
为了解决这些问题，可以考虑以下方案：
- 优化查询逻辑：尽量减少递归查询的深度，避免不必要的递归调用。可以考虑使用循环查询、分页查询或者其他优化技巧来减少查询次数。
- 使用缓存：对于递归查询中的重复数据，可以考虑使用缓存技术（如 Redis）来存储查询结果，减少对数据库的查询次数。
- 调整数据模型：根据业务需求，调整数据模型，将递归查询转换为非递归查询，或者使用其他数据结构（如树形结构）来表示数据关系。
- 分布式锁：在并发场景下，可以使用分布式锁来确保数据的一致性。这样可以避免在查询过程中数据被修改，从而保证查询结果的正确性。
总之，在使用 MyBatis 进行递归查询时，需要充分考虑性能、复杂度和数据一致性等问题，并采取相应的优化措施，以提高系统的稳定性和可维护性。