验证mybatis批量插入能否一次能插入1万条数据

提到用Mybatis批量插入数据，把上限1万条数据一次性的插入到表中。面试官对一次性插入1万条数据有疑问，认为不可以插入这么多数据，但是我做这个功能的时候确实是成功的，那具体能一次插入数据的上限我也不确定，后面就找时间做了下面这个实验。

首先自己搭建了SpringBoot+Mybatis的项目测试的，搭建步骤如下

1. 搭建测试工程

idea构建SpringBoot+MyBatis项目

gitee上代码：https://gitee.com/AJiSun/SpringBoot-MyBatis

File->New->Project

依赖：不选也行，后续在pom中添加，这里就选了一个mysql的依赖

添加需要的pom

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-web


    org.mybatis.spring.boot
    mybatis-spring-boot-starter
    2.2.0


    mysql
    mysql-connector-java
    runtime


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-test
    test

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然后就是新建文件夹，新建需要的文件，我的目录结构如下

application.yml中的配置

server:
port: 7070
spring:
application:
  name: ajisun-mybatis
datasource:
  driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  url: jdbc:mysql://localhost:3306/ajisun_mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&useInformationSchema=true
  username: root
  password: root
​
mybatis:
mapperLocations: classpath:mapper/*.xml
typeAliasesPackage: com.ajisun.coding.ajisunmybatis.entity
 #开启驼峰命名
configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
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启动类中加上注解@MapperScan(启动的时候能够扫描到mapper)

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.ajisun.coding.ajisunmybatis.mapper")
public class AjisunMybatisApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(AjisunMybatisApplication.class, args);
}
​
}
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实体类中的内容

public class SyncEmployee implements Serializable {
   private Long syncId;
   private Long syncCode;
   private String employeeNum;
   private String imageUrl;
.......
   // set/get省略
}
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mapper.java中内容

public interface SyncEmployeeMapper {
   /**
    * 查询列表
    * @return
    */
   List selectList();
}
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mapper.xml中内容

​

   
      SELECT * FROM sync_employee;
   

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Interface service类 中的内容

public interface SyncEmployeeService {
   /**
    * 查询列表
    * @return
    */
   List selectList();
}
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实现Interface service的类中的内容

加上@Service 注解，标明这个类是一个service，会被springboot扫描。

@Service
public class SyncEmployeeServiceImpl implements SyncEmployeeService {
​
   @Autowired
   private SyncEmployeeMapper syncEmployeeMapper;
​
   /**
    * 查询列表
    * @return
    */
   @Override
   public List selectList() {
       return syncEmployeeMapper.selectList();
  }
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接口文件controller的内容

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class SyncEmployeeController {
​
   @Autowired
   private SyncEmployeeService syncEmployeeService;
​
   @GetMapping("/list")
   public ResponseEntity>  list(){
       return ResponseEntity.ok(syncEmployeeService.selectList());
  }
}
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至此就可以启动了，端口是yml中配置的7070，访问接口是【get】http://localhost:7070/user/list

2. 造数据，做测试

1. 表结构

CREATE TABLE `ajisun_mybatis`.`sync_employee`  (
  `sync_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `sync_code` bigint(30) NOT NULL COMMENT '同步批次号',
  `employee_num` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工编码',
  `name` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工姓名',
  `tenant_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '租户ID',
  `email` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件',
  `mobile` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '移动电话',
  `inter_code` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '国际码',
  `code_mobile` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '国际码+手机号',
  `gender` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
  `cid` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '身份编码',
  `status` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工状态',
  `enabled_flag` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL COMMENT '启用状态',
  `entry_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工入职时间',
  `birthday` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
  `ldap_flag` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '否是ldap用户',
  `password` varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `image_url` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '头像',
  `sync_status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT 'sync状态',
  `sync_message` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'sync信息',
  PRIMARY KEY (`sync_id`) USING BTREE,
  INDEX `sync_emp_n1`(`sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
  INDEX `sync_emp_n2`(`email`, `sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
  INDEX `sync_emp_n3`(`mobile`, `sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
  INDEX `sync_emp_n4`(`employee_num`, `tenant_id`, `sync_code`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin COMMENT = '员工同步中间表' ROW_FORMAT = Dynamic;
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在SpringBoot-Mybatis 的项目中添加方法(具体参考代码，这里只说主要的地方)

2. mapper.xml中批量insert代码

      insert into sync_employee (sync_id,sync_code,employee_num,name,tenant_id,
      email,mobile,inter_code,code_mobile,gender,cid,status,enabled_flag,
      entry_date,birthday,ldap_flag,image_url,sync_status,sync_message)
      values
       
          (
          #{sync.syncId},
          #{sync.syncCode},
          #{sync.employeeNum},
          #{sync.name},
          #{sync.tenantId},
          #{sync.email},
          #{sync.mobile},
          #{sync.interCode},
          #{sync.codeMobile},
          #{sync.gender},
          #{sync.cid},
          #{sync.status},
          #{sync.enabledFlag},
          #{sync.entryDate},
          #{sync.birthday},
          #{sync.ldapFlag},
          #{sync.imageUrl},
          0,
          #{sync.syncMessage}
          )
       
   
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3. service中的代码(循环造需要的数据量)

@Override
   public void batchInsertData(Long syncCode) {
       List syncEmployeeList = new ArrayList();
       for (int i=10000;i<20000;i++){
           SyncEmployee ee = new SyncEmployee();
           ee.setSyncId(Long.valueOf(i));
           ee.setSyncCode(syncCode);
           ee.setEmail(i+"@qq.com");
           ee.setMobile("121000"+String.valueOf(+i));
           ee.setCodeMobile(ee.getInterCode()+"-"+ee.getMobile());
           ee.setEmployeeNum("ajisun"+i);
           ee.setEnabledFlag(1);
           ee.setGender(i%2);
           ee.setImageUrl("http://ajisun.com/头像.png");
           ee.setName(i+"");
           ee.setLdapFlag(i%2);
           ee.setEntryDate(new Date());
           ee.setStatus("ON");
           ee.setTenantId(0L);
           ee.setBirthday("1900-01-01");
           ee.setSyncMessage("new data "+i);
           syncEmployeeList.add(ee);
      }
       long start = System.currentTimeMillis();
       syncEmployeeMapper.batchInsertData(syncEmployeeList);
       long end = System.currentTimeMillis();
       System.out.println(end-start);
  }
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4. 准备完毕，开始执行

通过上述方法一次构造一万条数据，然后通过sql批量插入

com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4,879,714 > 4,194,304). You can change this valueon the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
复制代码

报错了，根据错误信息知道 构造的一万条数据的大小超过了mysql限制的大小，但是我开发环境并没有问题啊(去开发环境看了下这个值确实比较大)

查看当前环境max_allowed_packet的大小,如下 这个版本默认是4M的大小

mysql> show global variables like 'max_allowed_packet';
+--------------------+---------+
| Variable_name      | Value   |
+--------------------+---------+
| max_allowed_packet | 4194304 |
+--------------------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
​
mysql> select 4194304/1024/1024;
+-------------------+
| 4194304/1024/1024 |
+-------------------+
|        4.00000000 |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
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把这个参数改大点试试（设置10M）

mysql> set global max_allowed_packet = 1024*1024*10;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
复制代码

命令set采用的临时修改方式，需要打开新的会话才能生效，重启SpringBoot服务然后在调用接口。（还可以通过修改mysql配置文件使其永久生效 max_allowed_packet = 1024* 1024*10）。

还可以通过修改mysql配置文件使其永久生效 max_allowed_packet = 1024* 1024*10

再次调用接口就成功了

继续加大操作数据量，修改循环条件(3万数据量)，数据量的总大小在14M左右

com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (14,637,233 > 10,485,760). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
复制代码

如上还是出现了相同的max_allowed_packet 错误，packet的大小超过了max_allowed_packet的值。

所以经过测试可以确定Mybatis究竟能插入多少数据取决于mysql的max_allowed_packet大小限制，而不是其自身的限制。

3. 总结

本文着重在于测试mybatis对批量插入的数据量是否有影响，经过测试发现并没有影响，主要是mysql自身对接收数据量的大小限制，通过参数max_allowed_packet控制。

但是使用mybatis大数据量批量插入要注意效率问题，这里只是测试，并不推荐这种方式。