批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，今天咱们来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现方法做一个性能测试，以及相应的原理分析。
先来简单说一下 3 种批量插入功能分别是：
- 循环单次插入；
- MP 批量插入功能；
- 原生批量插入功能。
准备工作
开始之前我们先来创建数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：
-- ----------------------------
-- 创建数据库
-- ----------------------------
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`;
CREATE DATABASE `testdb`;
USE `testdb`;
-- ----------------------------
-- 创建 user 表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
`password` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
`createtime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;
-- ----------------------------
-- 添加测试数据
-- ----------------------------
INSERT INTO `user` VALUES (1, '赵云', '123456', '2021-09-10 18:11:16');
INSERT INTO `user` VALUES (2, '张飞', '123456', '2021-09-10 18:11:28');
INSERT INTO `user` VALUES (3, '关羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34');
INSERT INTO `user` VALUES (4, '刘备', '123456', '2021-09-10 18:11:41');
INSERT INTO `user` VALUES (5, '曹操', '123456', '2021-09-10 18:12:02');
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
数据库的最终效果如下：
1.循环单次插入
接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。
循环单次插入的（测试）核心代码如下：
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;
@SpringBootTest
class UserControllerTest {
// 最大循环次数
private static final int MAXCOUNT = 100000;
@Autowired
private UserServiceImpl userService;
/**
* 循环单次插入
*/
@Test
void save() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
userService.save(user);
}
long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));
}
}
运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：
2.MP 批量插入
MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:
注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：
com.baomidou
mybatis-plus-boot-starter
mybatis-plus-latest-version
注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。
更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/
① 控制器实现
import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/u")
public class UserController {
@Autowired
private UserServiceImpl userService;
/**
* 批量插入（自定义）
*/
@RequestMapping("/mysavebatch")
public boolean mySaveBatch(){
List list = new ArrayList<>();
// 待添加（用户）数据
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
return userService.saveBatchCustom(list);
}
}
② 业务逻辑层实现
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl
implements UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
public boolean saveBatchCustom(List list){
return userMapper.saveBatchCustom(list);
}
}
③ 数据持久层实现
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.demo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import java.util.List;
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper{
boolean saveBatchCustom(List list);
}
经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。
MP 性能测试
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;
/**
* MP 批量插入
*/
@Test
void saveBatch() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
List list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
// MP 批量插入
userService.saveBatch(list);
long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));
}
}
以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：
从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。
MP 源码分析
从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。
MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：
我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：
从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。
那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。
3.原生批量插入
原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。
① 业务逻辑层扩展
在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl
implements UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
public boolean saveBatchByNative(List list) {
return userMapper.saveBatchByNative(list);
}
}
② 数据持久层扩展
在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.demo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import java.util.List;
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper {
boolean saveBatchByNative(List list);
}
③ 添加 UserMapper.xml
创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：
INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES
(#{item.name},#{item.password})
经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。
原生批量插入性能测试
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;
/**
* 原生自己拼接 SQL，批量插入
*/
@Test
void saveBatchByNative() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
List 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));
}
}
然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：
纳尼？程序的执行竟然报错了。
缺点分析
从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。
这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。
解决方案
当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：
-- 设置最大执行 SQL 为 10Mset global max_allowed_packet=10*1024*1024;
如下图所示：
注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。
但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。
当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：
总结
本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。