13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!

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

  • 实体类、mapper和配置文件定义
    • User实体
    • mapper接口
    • mapper.xml文件
    • jdbc.properties
    • sqlMapConfig.xml
  • 不分批次直接梭哈
  • 循环逐条插入
  • MyBatis实现插入30万条数据
  • JDBC实现插入30万条数据
  • 总结

验证的数据库表结构如下:

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户id',
  `username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `age` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户信息表';

话不多说,开整!

推荐一个开源免费的 Spring Boot 实战项目:

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

实体类、mapper和配置文件定义

User实体

/**
 * 

用户实体

* * @Author zjq */ @Data public class User { private int id; private String username; private int age; }

mapper接口

public interface UserMapper {

    /**
     * 批量插入用户
     * @param userList
     */
    void batchInsertUser(@Param("list") List userList);

}

mapper.xml文件



    insert into t_user(username,age) values
    
        (
        #{item.username},
        #{item.age}
        )
    

jdbc.properties

jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=root

sqlMapConfig.xml





    
    

    
    
        
    

    
    
        
            
            
                
                
                
                
            
        
    

    
    
        
    

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:

@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
    InputStream resourceAsStream =
            Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    try {
        List userList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
            User user = new User();
            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.

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第1张图片

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
 */
void insertUser(User user);


    insert into t_user(username,age) values
        (
        #{username},
        #{age}
        )

调整执行代码如下:

@Test
public void testCirculateInsertUser() throws IOException {
    InputStream resourceAsStream =
            Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().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 = new User();
            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。

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第2张图片

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:

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第3张图片

总共执行了14909367毫秒,换算出来是4小时八分钟。太慢了。。

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第4张图片

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
TRUNCATE table  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
 */
@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
    InputStream resourceAsStream =
            Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    int waitTime = 10;
    try {
        List userList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
            User user = new User();
            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。

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第5张图片

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。

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第6张图片

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
 */
@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
    InputStream resourceAsStream =
            Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
    System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    int waitTime = 10;
    try {
        List userList = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
            User user = new User();
            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:

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第7张图片

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第8张图片

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 30 万条数据,我惊呆了!_第9张图片

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
 */
@Test
public void testJDBCBatchInsertUser() throws IOException {
    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 = new Random();
        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();
            }
        }
    }
}

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第10张图片

13 秒插入 30 万条数据,我惊呆了!_第11张图片

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):

1.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PreparedStatementaddBatch()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。

2.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。

3.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。

版权声明:本文为CSDN博主「共饮一杯无」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35427589/article/details/129665307

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