如何在十几秒内高效实现几十万条数据的快速插入
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！
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
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=root
sqlMapConfig.xml
@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.
❞
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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);
@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。
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等啊等等啊等，好久还没执行完
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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：
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总共执行了14909367毫秒，换算出来是4小时八分钟。太慢了。。
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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。
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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。
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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：
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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：
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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(); } }}
}
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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。
「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。