本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。
30万条数据插入插入数据库验证
验证的数据库表结构如下：
CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户id', `username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称', `age` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户信息表';话不多说，开整！
实体类、mapper和配置文件定义
User实体
@Datapublic class User { private int id; private String username; private int age;}mapper接口
public interface UserMapper { void batchInsertUser(@Param("list") List userList);} mapper.xml文件
insert into t_user(username,age) values ( #{item.username}, #{item.age} ) jdbc.properties
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/testjdbc.username=rootjdbc.password=rootsqlMapConfig.xml
不分批次直接梭哈
MyBatis直接一次性批量插入30万条，代码如下：
@Test public void testBatchInsertUser() throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); System.out.println("===== 开始插入数据 ====="); long startTime = System.currentTimeMillis(); try { List userList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 300000; i++) { User user = new User(); user.setId(i); user.setUsername("共饮一杯无 " + i); user.setAge((int) (Math.random() * 100)); userList.add(user); } session.insert("batchInsertUser", userList); // 最后插入剩余的数据 session.commit(); long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒"); } finally { session.close(); } } 可以看到控制台输出：
Cause: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (27759038 >yun 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet’ variable.
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
既然梭哈不行那我们就一条一条循环着插入行不行呢
循环逐条插入
mapper接口和mapper文件中新增单个用户新增的内容如下:
void insertUser(User user); insert into t_user(username,age) values ( #{username}, #{age} ) 调整执行代码如下：
@Test public void testCirculateInsertUser() throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); System.out.println("===== 开始插入数据 ====="); long startTime = System.currentTimeMillis(); try { for (int i = 1; i <= 300000; i++) { User user = new User(); user.setId(i); user.setUsername("共饮一杯无 " + i); user.setAge((int) (Math.random() * 100)); // 一条一条新增 session.insert("insertUser", user); session.commit(); } long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒"); } finally { session.close(); } }执行后可以发现磁盘IO占比飙升，一直处于高位。
等啊等等啊等，好久还没执行完
先不管他了太慢了先搞其他的，等会再来看看结果吧。
two thousand year later …
控制台输出如下：
总共执行了14909367毫秒，换算出来是4小时八分钟。太慢了。。
👇👇👇还是优化下之前的批处理方案吧
MyBatis实现插入30万条数据
先清理表数据，然后优化批处理执行插入：
-- 清空用户表TRUNCATE table t_user;以下是通过 MyBatis 实现 30 万条数据插入代码实现：
@Test public void testBatchInsertUser() throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); System.out.println("===== 开始插入数据 ====="); long startTime = System.currentTimeMillis(); int waitTime = 10; try { List userList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 300000; i++) { User user = new User(); user.setId(i); user.setUsername("共饮一杯无 " + i); user.setAge((int) (Math.random() * 100)); userList.add(user); if (i % 1000 == 0) { session.insert("batchInsertUser", userList); // 每 1000 条数据提交一次事务 session.commit(); userList.clear(); // 等待一段时间 Thread.sleep(waitTime * 1000); } } // 最后插入剩余的数据 if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) { session.insert("batchInsertUser", userList); session.commit(); } long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { session.close(); } } 使用了 MyBatis 的批处理操作，将每 1000 条数据放在一个批次中插入，能够较为有效地提高插入速度。同时请注意在循环插入时要带有合适的等待时间和批处理大小，以防止出现内存占用过高等问题。此外，还需要在配置文件中设置合理的连接池和数据库的参数，以获得更好的性能。
在上面的示例中，我们每插入1000行数据就进行一次批处理提交，并等待10秒钟。这有助于控制内存占用，并确保插入操作平稳进行。
五十分钟执行完毕，时间主要用在了等待上。
如果低谷时期执行，CPU和磁盘性能又足够的情况下，直接批处理不等待执行：
@Test public void testBatchInsertUser() throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml"); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream); SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); System.out.println("===== 开始插入数据 ====="); long startTime = System.currentTimeMillis(); int waitTime = 10; try { List userList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 300000; i++) { User user = new User(); user.setId(i); user.setUsername("共饮一杯无 " + i); user.setAge((int) (Math.random() * 100)); userList.add(user); if (i % 1000 == 0) { session.insert("batchInsertUser", userList); // 每 1000 条数据提交一次事务 session.commit(); userList.clear(); } } // 最后插入剩余的数据 if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) { session.insert("batchInsertUser", userList); session.commit(); } long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { session.close(); } } 则24秒可以完成数据插入操作：
可以看到短时CPU和磁盘占用会飙高。
把批处理的量再调大一些调到5000，在执行：
13秒插入成功30万条，直接芜湖起飞🛫🛫🛫
JDBC实现插入30万条数据
JDBC循环插入的话跟上面的mybatis逐条插入类似，不再赘述。
以下是 Java 使用 JDBC 批处理实现 30 万条数据插入的示例代码。请注意，该代码仅提供思路，具体实现需根据实际情况进行修改。
@Test public void testJDBCBatchInsertUser() throws IOException { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; String databaseURL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"; String user = "root"; String password = "root"; try { connection = DriverManager.getConnection(databaseURL, user, password); // 关闭自动提交事务，改为手动提交 connection.setAutoCommit(false); System.out.println("===== 开始插入数据 ====="); long startTime = System.currentTimeMillis(); String sqlInsert = "INSERT INTO t_user ( username, age) VALUES ( ?, ?)"; preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlInsert); Random random = new Random(); for (int i = 1; i <= 300000; i++) { preparedStatement.setString(1, "共饮一杯无 " + i); preparedStatement.setInt(2, random.nextInt(100)); // 添加到批处理中 preparedStatement.addBatch(); if (i % 1000 == 0) { // 每1000条数据提交一次 preparedStatement.executeBatch(); connection.commit(); System.out.println("成功插入第 "+ i+" 条数据"); } } // 处理剩余的数据 preparedStatement.executeBatch(); connection.commit(); long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒"); } catch (SQLException e) { System.out.println("Error: " + e.getMessage()); } finally { if (preparedStatement != null) { try { preparedStatement.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } if (connection != null) { try { connection.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } }
上述示例代码中，我们通过 JDBC 连接 MySQL 数据库，并执行批处理操作插入数据。具体实现步骤如下：
- 获取数据库连接。
- 创建 Statement 对象。
- 定义 SQL 语句，使用 PreparedStatement 对象预编译 SQL 语句并设置参数。
- 执行批处理操作。
- 处理剩余的数据。
- 关闭 Statement 和 Connection 对象。
使用setAutoCommit(false) 来禁止自动提交事务，然后在每次批量插入之后手动提交事务。每次插入数据时都新建一个 PreparedStatement 对象以避免状态不一致问题。在插入数据的循环中，每 10000 条数据就执行一次 executeBatch() 插入数据。
另外，需要根据实际情况优化连接池和数据库的相关配置，以防止连接超时等问题。
总结
实现高效的大量数据插入需要结合以下优化策略（建议综合使用）：
批处理：批量提交SQL语句可以降低网络传输和处理开销，减少与数据库交互的次数。在Java中可以使用Statement或者PreparedStatement的addBatch()方法来添加多个SQL语句，然后一次性执行executeBatch()方法提交批处理的SQL语句。
- 在循环插入时带有
适当的等待时间和批处理大小，从而避免内存占用过高等问题：- 设置适当的批处理大小：批处理大小指在一次插入操作中插入多少行数据。如果批处理大小太小，插入操作的频率将很高，而如果批处理大小太大，可能会导致内存占用过高。通常，建议将批处理大小设置为1000-5000行，这将减少插入操作的频率并降低内存占用。
- 采用适当的等待时间：等待时间指在批处理操作之间等待的时间量。等待时间过短可能会导致内存占用过高，而等待时间过长则可能会延迟插入操作的速度。通常，建议将等待时间设置为几秒钟到几十秒钟之间，这将使操作变得平滑且避免出现内存占用过高等问题。
- 可以考虑使用一些内存优化的技巧，例如使用内存数据库或使用游标方式插入数据，以减少内存占用。
- 总的来说，选择适当的批处理大小和等待时间可以帮助您平稳地进行插入操作，避免出现内存占用过高等问题。
索引: 在大量数据插入前暂时去掉索引，最后再打上，这样可以大大减少写入时候的更新索引的时间。数据库连接池：使用数据库连接池可以减少数据库连接建立和关闭的开销，提高性能。在没有使用数据库连接池的情况，记得在finally中关闭相关连接。数据库参数调整：增加MySQL数据库缓冲区大小、配置高性能的磁盘和I/O等。
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