MyBatis原生批量插入的坑与解决方案！

作者 | 王磊

来源 | Java中文社群(ID：javacn666)

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前面的文章咱们讲了 MyBatis 批量插入的 3 种方法：循环单次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入，详情请点击《MyBatis 批量插入数据的 3 种方法!》。

但之前的文章也有不完美之处，原因在于：使用 「循环单次插入」的性能太低，使用「MyBatis Plus 批量插入」性能还行，但要额外的引入 MyBatis Plus 框架，使用「MyBatis 原生批量插入」性能最好，但在插入大量数据时会导致程序报错，那么，今天咱们就会提供一个更优的解决方案。

原生批量插入的“坑”

首先，我们来看一下 MyBatis 原生批量插入中的坑，当我们批量插入 10 万条数据时，实现代码如下：

import com.example.demo.model.User; 
import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl; 
import org.junit.jupiter.api.Test; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; 
 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.List; 
 
@SpringBootTest 
class UserControllerTest { 
 
    // 最大循环次数 
    private static final int MAXCOUNT = 100000; 
 
    @Autowired 
    private UserServiceImpl userService; 
     
     
    @Test 
    void saveBatchByNative() { 
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间 
        List<User> list = new ArrayList<>(); 
        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { 
            User user = new User(); 
            user.setName("test:" + i); 
            user.setPassword("123456"); 
            list.add(user); 
        } 
        // 批量插入 
        userService.saveBatchByNative(list); 
        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间 
        System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); 
    } 
} 

核心文件 UserMapper.xml 中的实现代码如下：

"1.0" encoding="UTF-8"?> 
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> 
"com.example.demo.mapper.UserMapper"> 
    <insert id="saveBatchByNative"> 
        INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES 
        "list" separator="," item="item"> 
            (#{item.name},#{item.password}) 
         
    insert> 
 
 

当我们开心地运行以上程序时，就出现了以下的一幕：

沃，程序竟然报错了!

这是因为使用 MyBatis 原生批量插入拼接的插入 SQL 大小是 4.56M，而默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL 为 4M，那么在程序执行时就会报错了。

解决方案

以上的问题就是因为批量插入时拼接的 SQL 文件太多了，所以导致 MySQL 的执行报错了。那么我们第一时间想到的解决方案就是将大文件分成 N 个小文件，这样就不会因为 SQL 太大而导致执行报错了。也就是说，我们可以将待插入的 List 集合分隔为多个小 List 来执行批量插入的操作，而这个操作过程就叫做 List 分片。

有了处理思路之后，接下来就是实践了，那如何对集合进行分片操作呢?

分片操作的实现方式有很多种，这个我们后文再讲，接下来我们使用最简单的方式，也就是 Google 提供的 Guava 框架来实现分片的功能。

分片 Demo 实战

要实现分片功能，第一步我们先要添加 Guava 框架的支持，在 pom.xml 中添加以下引用：

-- google guava 工具类 --> 
-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava --> 
 
  com.google.guava 
  guava 
  31.0.1-jre 
 

接下来我们写一个小小的 demo，将以下 7 个人名分为 3 组(每组最多 3 个)，实现代码如下：

import com.google.common.collect.Lists; 
 
import java.util.Arrays; 
import java.util.List; 
 
 
public class PartitionByGuavaExample { 
    // 原集合 
    private static final List OLD_LIST = Arrays.asList( 
            "唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(",")); 
 
    public static void main(String[] args) { 
        // 集合分片 
        List> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3); 
        // 打印分片集合 
        newList.forEach(i -> { 
            System.out.println("集合长度：" + i.size()); 
        }); 
    } 
} 

以上程序的执行结果如下：

从上述结果可以看出，我们只需要使用 Guava 提供的 Lists.partition 方法就可以很轻松的将一个集合进行分片了。

原生批量插入分片实现

那接下来，就是改造我们的 MyBatis 批量插入代码了，具体实现如下：

@Test 
void saveBatchByNativePartition() { 
    long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间 
    List<User> list = new ArrayList<>(); 
    // 构建插入数据 
    for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { 
        User user = new User(); 
        user.setName("test:" + i); 
        user.setPassword("123456"); 
        list.add(user); 
    } 
    // 分片批量插入 
    int count = (int) Math.ceil(MAXCOUNT / 1000.0); // 分为 n 份，每份 1000 条 
    ListUser>> listPartition = Lists.partition(list, count); 
    // 分片批量插入 
    for (List<User> item : listPartition) { 
        userService.saveBatchByNative(item); 
    } 
    long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间 
    System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); 
} 

执行以上程序，最终的执行结果如下：

从上图可以看出，之前批量插入时的异常报错不见了，并且此实现方式的执行效率竟比 MyBatis Plus 的批量插入的执行效率要高，MyBatis Plus 批量插入 10W 条数据的执行时间如下：

总结本文我们演示了 MyBatis 原生批量插入时的问题：可能会因为插入的数据太多从而导致运行失败，我们可以通过分片的方式来解决此问题，分片批量插入的实现步骤如下：

1. 计算出分片的数量(分为 N 批);
2. 使用 Lists.partition 方法将集合进行分片(分为 N 个集合);
3. 循环将分片的集合进行批量插入的操作。