PreparedStatement executeBatch 插入数据未必高效

前言

对于大数量插入我们经常会想到使用JDBC批量插入，同时还有一种方法采用拼接方式[insert table values(?,?,?),(?,?,?),(?,?,?)]插入效率更高。以下是我做的一个实验，分别采用两种方式插入35W条数数据所消耗时间。欢迎拍砖.

1.1改写前（JDBC批量插入案例）

//STEP 3： 转存数据
		try {
			Connection conn = getConnection(TO_DRIVER,TO_URL,TO_USERNAME,TO_PASSWORD);
			conn.setAutoCommit(false);
			String sql = "insert into mc_stat_trends(clock,itemid,itemname,ip,num,value_min, value_avg, value_max) values(?,?,?,?,?,?,?,?)";
			PreparedStatement prst = conn.prepareStatement(sql);
			for (int i = 0; i < list.size(); i++) {	
				Map<String, Object> bean = list.get(i);
				//System.out.println(bean.toString());
				prst.setLong(1, Long.valueOf(bean.get("clock").toString()));
				prst.setLong(2, Long.valueOf(bean.get("itemId").toString()));
				prst.setString(3, String.valueOf(bean.get("itemName")));
				prst.setString(4, String.valueOf(bean.get("ip")));
				prst.setLong(5, Long.valueOf(bean.get("num").toString()));
				prst.setFloat(6, Float.valueOf(bean.get("value_min").toString()));
				prst.setFloat(7, Float.valueOf(bean.get("value_avg").toString()));
				prst.setFloat(8, Float.valueOf(bean.get("value_max").toString()));
				prst.addBatch();
				if(i >0 &&i%1000 == 0){
					long startT = System.currentTimeMillis();
					prst.executeBatch();
					long endT = System.currentTimeMillis();
					System.out.println("批量转存数据第["+i+"]条耗时"+(endT-startT)/1000+"S");
				}
			}
			prst.executeBatch();
			conn.commit();
			conn.close();
			prst.close();
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		}

1.2 结果输出

1.2.1 计算环境

1.2.3 计算结果

从控制台可以看出：平均每插入1000条消耗时间是：38S左右，如果照此计算：358*38=13604S

2.1改写后(拼接方式插入[insert table values(?,?,?),(?,?,?),(?,?,?)]案例)

//STEP 3： 转存数据
		try {
			Connection conn = getConnection(TO_DRIVER,TO_URL,TO_USERNAME,TO_PASSWORD);
			conn.setAutoCommit(false);
			String insertSql = "insert into mc_stat_trends(clock,itemid,itemname,ip,num,value_min,value_avg,value_max) values ";
			StringBuffer valBuffer = new StringBuffer();
			for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
				Map<String, String> bean = list.get(i);
				valBuffer.append("(");
				valBuffer.append(Long.valueOf(bean.get("clock"))+",");
				valBuffer.append(Long.valueOf(bean.get("itemId"))+",");
				valBuffer.append("'"+String.valueOf(bean.get("itemName"))+"',");
				valBuffer.append("'"+String.valueOf(bean.get("ip"))+"',");
				valBuffer.append(Long.valueOf(bean.get("num"))+",");
				valBuffer.append(bean.get("value_min")+",");
				valBuffer.append(bean.get("value_avg")+",");
				valBuffer.append(bean.get("value_max"));
				valBuffer.append(")");
				if((i >0 &&i%200 == 0) || i==list.size()-1){//
					//long startT = System.currentTimeMillis();
					String sql = valBuffer.insert(0, insertSql).toString();
					valBuffer.setLength(0);
					//System.out.println(sql);
					Statement stat = conn.createStatement();
					stat.execute(sql);
					//long endT = System.currentTimeMillis();
					//System.out.println("批量转存数据第["+i+"]条耗时"+(endT-startT)/1000+"S");
				}else{
					valBuffer.append(",");
				}
			}

2.2 结果输出

2.2.1 计算环境

2.2.3 计算结果

这个计算环境是本地机器（）计算出的效果：从控制台可以看出：35W输入插入：需要：85S时间.在生产环境配置下插入效率更高效 如图：消耗时间只有：33-10=13S.

结论

越是封装的代码，它的使用会容易，但效率会降低。