前言
批处理数据主要有三种方式:
- 反复执行单条插入语句
- foreach 拼接 sql
- 批处理
一、前期准备
基于Spring Boot + Mysql,同时为了省略get/set,使用了lombok,详见pom.xml。
1.1 表结构
id 使用数据库自增。
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DROP TABLE IF EXISTS `user_info_batch`; CREATE TABLE `user_info_batch` ( `id` bigint (11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id' , `user_name` varchar (100) NOT NULL COMMENT '账户名称' , `pass_word` varchar (100) NOT NULL COMMENT '登录密码' , `nick_name` varchar (30) NOT NULL COMMENT '昵称' , `mobile` varchar (30) NOT NULL COMMENT '手机号' , `email` varchar (100) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱地址' , `gmt_create` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间' , `gmt_update` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间' , PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT= DYNAMIC COMMENT 'Mybatis Batch' ; |
1.2 项目配置文件
细心的你可能已经发现,数据库url 后面跟了一段 rewriteBatchedStatements=true,有什么用呢?先不急,后面会介绍。
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# 数据库配置 spring: datasource: url: jdbc:mysql://47.111.118.152:3306/mybatis?rewriteBatchedStatements=true username: mybatis password: password driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # mybatis mybatis: mapper-locations: classpath:mapper/*.xml type-aliases-package: cn.van.mybatis.batch.entity |
1.3 实体类
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@Data @Accessors (chain = true ) public class UserInfoBatchDO implements Serializable { private Long id; private String userName; private String passWord; private String nickName; private String mobile; private String email; private LocalDateTime gmtCreate; private LocalDateTime gmtUpdate; } |
1.4 UserInfoBatchMapper
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public interface UserInfoBatchMapper { /** 单条插入 * @param info * @return */ int insert(UserInfoBatchDO info); /** * foreach 插入 * @param list * @return */ int batchInsert(List<UserInfoBatchDO> list); } |
1.5 UserInfoBatchMapper.xml
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<? xml version = "1.0" encoding = "UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> < mapper namespace = "cn.van.mybatis.batch.mapper.UserInfoBatchMapper" > < insert id = "insert" parameterType = "cn.van.mybatis.batch.entity.UserInfoBatchDO" > insert into user_info_batch (user_name, pass_word, nick_name, mobile, email, gmt_create, gmt_update) values (#{userName,jdbcType=VARCHAR}, #{passWord,jdbcType=VARCHAR},#{nickName,jdbcType=VARCHAR}, #{mobile,jdbcType=VARCHAR}, #{email,jdbcType=VARCHAR}, #{gmtCreate,jdbcType=TIMESTAMP}, #{gmtUpdate,jdbcType=TIMESTAMP}) </ insert > < insert id = "batchInsert" > insert into user_info_batch (user_name, pass_word, nick_name, mobile, email, gmt_create, gmt_update) values < foreach collection = "list" item = "item" separator = "," > (#{item.userName,jdbcType=VARCHAR}, #{item.passWord,jdbcType=VARCHAR}, #{item.nickName,jdbcType=VARCHAR}, #{item.mobile,jdbcType=VARCHAR}, #{item.email,jdbcType=VARCHAR}, #{item.gmtCreate,jdbcType=TIMESTAMP}, #{item.gmtUpdate,jdbcType=TIMESTAMP}) </ foreach > </ insert > </ mapper > |
1.6 预备数据
为了方便测试,抽离了几个变量,并进行提前加载。
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private List<UserInfoBatchDO> list = new ArrayList<>(); private List<UserInfoBatchDO> lessList = new ArrayList<>(); private List<UserInfoBatchDO> lageList = new ArrayList<>(); private List<UserInfoBatchDO> warmList = new ArrayList<>(); // 计数工具 private StopWatch sw = new StopWatch(); |
为了方便组装数据,抽出了一个公共方法。
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private List<UserInfoBatchDO> assemblyData( int count){ List<UserInfoBatchDO> list = new ArrayList<>(); UserInfoBatchDO userInfoDO; for ( int i = 0 ;i < count;i++){ userInfoDO = new UserInfoBatchDO() .setUserName( "Van" ) .setNickName( "风尘博客" ) .setMobile( "17098705205" ) .setPassWord( "password" ) .setGmtUpdate(LocalDateTime.now()); list.add(userInfoDO); } return list; } |
预热数据
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@Before public void assemblyData() { list = assemblyData( 200000 ); lessList = assemblyData( 2000 ); lageList = assemblyData( 1000000 ); warmList = assemblyData( 5 ); } |
二、反复执行单条插入语句
可能‘懒'的程序员会这么做,很简单,直接在原先单条insert语句上嵌套一个for循环。
2.1 对应 mapper 接口
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int insert(UserInfoBatchDO info); |
2.2 测试方法
因为这种方法太慢,所以数据降低到 2000 条
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@Test public void insert() { log.info( "【程序热身】" ); for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) { userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO); } log.info( "【热身结束】" ); sw.start( "反复执行单条插入语句" ); // 这里插入 20w 条太慢了,所以我只插入了 2000 条 for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : lessList) { userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO); } sw.stop(); log.info( "all cost info:{}" ,sw.prettyPrint()); } |
2.3 执行时间
第一次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 59887 100% 反复执行单条插入语句 |
第二次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 64853 100% 反复执行单条插入语句 |
第三次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 58235 100% 反复执行单条插入语句 |
该方式插入2000 条数据,执行三次的平均时间:60991 ms。
三、foreach 拼接SQL
3.1 对应mapper 接口
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int batchInsert(List<UserInfoBatchDO> list); |
3.2 测试方法
该方式和下一种方式都采用20w条数据测试。
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@Test public void batchInsert() { log.info( "【程序热身】" ); for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) { userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO); } log.info( "【热身结束】" ); sw.start( "foreach 拼接 sql" ); userInfoBatchMapper.batchInsert(list); sw.stop(); log.info( "all cost info:{}" ,sw.prettyPrint()); } |
3.3 执行时间
第一次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 18835 100 % foreach 拼接 sql |
第二次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 17895 100% foreach 拼接 sql |
第三次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 19827 100% foreach 拼接 sql |
该方式插入20w 条数据,执行三次的平均时间:18852 ms。
四、批处理
该方式 mapper 和xml 复用了 2.1。
4.1 rewriteBatchedStatements 参数
我在测试一开始,发现改成 Mybatis Batch提交的方法都不起作用,实际上在插入的时候仍然是一条条记录的插,而且速度远不如原来 foreach 拼接SQL的方法,这是非常不科学的。
后来才发现要批量执行的话,连接URL字符串中需要新增一个参数:rewriteBatchedStatements=true
- rewriteBatchedStatements参数介绍
MySql的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数,并保证5.1.13以上版本的驱动,才能实现高性能的批量插入。MySql JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句,把我们期望批量执行的一组sql语句拆散,一条一条地发给MySql数据库,批量插入实际上是单条插入,直接造成较低的性能。只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL。这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效。
4.2 批处理准备
手动注入 SqlSessionFactory
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@Resource private SqlSessionFactory sqlSessionFactory; |
测试代码
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@Test public void processInsert() { log.info( "【程序热身】" ); for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) { userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO); } log.info( "【热身结束】" ); sw.start( "批处理执行 插入" ); // 打开批处理 SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH); UserInfoBatchMapper mapper = session.getMapper(UserInfoBatchMapper. class ); for ( int i = 0 ,length = list.size(); i < length; i++) { mapper.insert(list.get(i)); //每20000条提交一次防止内存溢出 if (i% 20000 == 19999 ){ session.commit(); session.clearCache(); } } session.commit(); session.clearCache(); sw.stop(); log.info( "all cost info:{}" ,sw.prettyPrint()); } |
4.3 执行时间
第一次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 09346 100% 批处理执行 插入 |
第二次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 08890 100% 批处理执行 插入 |
第三次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 09042 100% 批处理执行 插入 |
该方式插入20w 条数据,执行三次的平均时间:9092 ms。
4.4 如果数据更大
当我把数据扩大到 100w 时,foreach 拼接 sql 的方式已经无法完成插入了,所以我只能测试批处理的插入时间。
测试时,仅需将 【4.2】测试代码中的 list 切成 lageList 测试即可。
第一次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 32419 100% 批处理执行 插入 |
第二次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 31935 100% 批处理执行 插入 |
第三次
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----------------------------------------- ms % Task name ----------------------------------------- 33048 100% 批处理执行 插入 |
该方式插入100w 条数据,执行三次的平均时间:32467 ms。
五、总结
批量插入方式 | 数据量 | 执行三次的平均时间 |
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循环插入单条数据 | 2000 | 60991 ms |
foreach 拼接sql | 20w | 18852 ms |
批处理 | 20w | 9092 ms |
批处理 | 100w | 32467 ms |
- 循环插入单条数据虽然效率极低,但是代码量极少,数据量较小时可以使用,但是数据量较大禁止使用,效率太低了;
- foreach 拼接sql的方式,使用时有大段的xml和sql语句要写,很容易出错,虽然效率尚可,但是真正应对大量数据的时候,依旧无法使用,所以不推荐使用;
- 批处理执行是有大数据量插入时推荐的做法,使用起来也比较方便。
【本文示例代码】
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