MyBatis插入大量数据效率对比：foreach、SqlSession、sql三种方式批量插入

用mybatis插入数据执行效率对比，对比三种方式（测试数据库为MySQL），

1. 使用 SqlSessionFactory，每一批数据执行一次提交
2. 使用mybatis-plus框架的insert方法，for循环，每次执行一次插入
3. 使用ibatis，纯sql插入

新增xml执行效率测试：xml执行时间比sql稍慢一些，50000条数据插入时间约为2000毫秒左右，平均时间是sql的2倍左右。

先贴出执行效果（数字代表执行的时间，单位毫秒）：

测试代码：

//测试类
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = DemoApplication.class)
public class Test1 {
 
    @Autowired
    UsersMapper usersMapper;
 
    @Autowired
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
    public List list = new ArrayList<>();
 
    @Before
    public void  getList() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Users user;
        for (int i = 1; i <=50000 ; i++) {
            user = new Users();
            user.setId(i);
            user.setName("java");
            user.setAge(200);
            user.setManagerId(222);
            list.add(user);
        }
        System.out.println("拼装数据 耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
        System.out.println(list.size());
    }
 
 
    @Test
    public void batchInsert() {
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);
        UsersMapper mapper = sqlSession.getMapper(UsersMapper.class);
        System.out.println("batchInsert 插入开始========");
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            mapper.insert(list.get(i));
            if (i%5000==4999) {
                sqlSession.flushStatements();
//                sqlSession.commit();
//                sqlSession.clearCache();
            }
        }
//        sqlSession.commit();
//        sqlSession.clearCache();
        sqlSession.flushStatements();
        System.out.println("SqlSession 批量插入耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
    }
 
    @Test
    public void forEachInsert() {
        System.out.println("forEachInsert 插入开始========");
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            usersMapper.insert(list.get(i));
        }
        System.out.println("foreach 插入耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
    }
 
    @Test
    public void sqlInsert() {
        System.out.println("sql 插入开始========");
        long start = System.currentTimeMillis();
        usersMapper.sqlInsert(list);
        System.out.println("sql 插入耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
    }
//xml批量插入
 
    @Test
    public void xmlInsert() {
        System.out.println("xmlInsert 批量插入开始========");
        long start = System.currentTimeMillis();
        usersMapper.xmlBatchInsert(list);
        System.out.println("xmlInsert 批量插入耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
    }
 
}
 
//sql插入相关类
@Repository
public interface UsersMapper extends BaseMapper<Users> {
 
    @InsertProvider(type = UsersProvider.class, method = "insertListSql")
    public void sqlInsert(List list);
 
    public void xmlBatchInsert(@Param("list") List list);
}
 
public class UsersProvider {
 
    public String insertListSql(List list) {
        StringBuffer sqlList = new StringBuffer();
 
        sqlList.append(" INSERT INTO users(id,name,age,manager_id)  VALUES ");
        for (int i = 0; i < list.size() ; i++) {
            Users user = list.get(i);
            sqlList.append(" (").append(user.getId()).append(",").append("'").append(user.getName()).append("',").append(user.getAge())
                    .append(",").append(user.getManagerId()).append(")");
            if (i < list.size()-1) {
                sqlList.append(",");
            }
        }
        return sqlList.toString();
    }
}

xml 插入mapper文件

mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.dao.UsersMapper">
 
  <insert id="xmlBatchInsert">
    INSERT INTO users(id,name,age,manager_id)  VALUES
    <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
      (#{item.id},
      #{item.name},
      #{item.age},
      #{item.managerId})
    foreach>
  insert>
mapper>

总结

sql插入的效率最高，sqlsession次之，mybatis框架foreach插入效率最低。

执行效率echarts图：

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