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:
CREATETABLE`t_user`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'用户id',`username`varchar(64)DEFAULTNULLCOMMENT'用户名称',`age`int(4)DEFAULTNULLCOMMENT'年龄',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=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
/**
* <p>用户实体</p>
*
* @Author zjq
* @Date 2021/8/3
*/@DatapublicclassUser{privateint id;privateString username;privateint age;}
mapper接口
publicinterfaceUserMapper{/**
* 批量插入用户
* @param userList
*/voidbatchInsertUser(@Param("list")List<User> userList);}
mapper.xml文件
<!-- 批量插入用户信息 --><insertid="batchInsertUser"parameterType="java.util.List">
insert into t_user(username,age) values
<foreachcollection="list"item="item"index="index"separator=",">
(
#{item.username},
#{item.age}
)
</foreach></insert>
jdbc.properties
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=root
sqlMapConfig.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPEconfigurationPUBLIC"-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"><configuration><!--通过properties标签加载外部properties文件--><propertiesresource="jdbc.properties"></properties><!--自定义别名--><typeAliases><typeAliastype="com.zjq.domain.User"alias="user"></typeAlias></typeAliases><!--数据源环境--><environmentsdefault="developement"><environmentid="developement"><transactionManagertype="JDBC"></transactionManager><dataSourcetype="POOLED"><propertyname="driver"value="${jdbc.driver}"/><propertyname="url"value="${jdbc.url}"/><propertyname="username"value="${jdbc.username}"/><propertyname="password"value="${jdbc.password}"/></dataSource></environment></environments><!--加载映射文件--><mappers><mapperresource="com/zjq/mapper/UserMapper.xml"></mapper></mappers></configuration>
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:
@TestpublicvoidtestBatchInsertUser()throwsIOException{InputStream resourceAsStream =Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");SqlSessionFactory sqlSessionFactory =newSqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();System.out.println("===== 开始插入数据 =====");long startTime =System.currentTimeMillis();try{List<User> userList =newArrayList<>();for(int i =1; i <=300000; i++){User user =newUser();
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:
/**
* 新增单个用户
* @param user
*/voidinsertUser(User user);
<!-- 新增用户信息 --><insertid="insertUser"parameterType="user">
insert into t_user(username,age) values
(
#{username},
#{age}
)
</insert>
调整执行代码如下:
@TestpublicvoidtestCirculateInsertUser()throwsIOException{InputStream resourceAsStream =Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");SqlSessionFactory sqlSessionFactory =newSqlSessionFactoryBuilder().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 =newUser();
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TRUNCATEtable t_user;
以下是通过 MyBatis 实现 30 万条数据插入代码实现:
/**
* 分批次批量插入
* @throws IOException
*/@TestpublicvoidtestBatchInsertUser()throwsIOException{InputStream resourceAsStream =Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");SqlSessionFactory sqlSessionFactory =newSqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();System.out.println("===== 开始插入数据 =====");long startTime =System.currentTimeMillis();int waitTime =10;try{List<User> userList =newArrayList<>();for(int i =1; i <=300000; i++){User user =newUser();
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:
/**
* 分批次批量插入
* @throws IOException
*/@TestpublicvoidtestBatchInsertUser()throwsIOException{InputStream resourceAsStream =Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");SqlSessionFactory sqlSessionFactory =newSqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();System.out.println("===== 开始插入数据 =====");long startTime =System.currentTimeMillis();int waitTime =10;try{List<User> userList =newArrayList<>();for(int i =1; i <=300000; i++){User user =newUser();
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。
/**
* JDBC分批次批量插入
* @throws IOException
*/@TestpublicvoidtestJDBCBatchInsertUser()throwsIOException{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 =newRandom();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。
本文内容到此结束了,
如有收获欢迎点赞👍收藏💖关注✔️,您的鼓励是我最大的动力。
如有错误❌疑问💬欢迎各位指出。
主页:共饮一杯无的博客汇总👨💻保持热爱,奔赴下一场山海。🏃🏃🏃
版权归原作者 共饮一杯无 所有, 如有侵权,请联系我们删除。