[置顶] 批量插入数据（mysql数据库）

测试数据库为mysql!!!

方法一:

public static void insert() {
        // 开时时间
        Long begin = new Date().getTime();
        // sql前缀
        String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES ";
        try {
            // 保存sql后缀
            StringBuffer suffix = new StringBuffer();
            // 设置事务为非自动提交
            conn.setAutoCommit(false);
            // Statement st = conn.createStatement();
            // 比起st，pst会更好些
            PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("");
            // 外层循环，总提交事务次数
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                // 第次提交步长
                for (int j = 1; j <= 10000; j++) {
                    // 构建sql后缀
                    suffix.append("(" + j * i + ", SYSDATE(), " + i * j
                            * Math.random() + "),");
                }
                // 构建完整sql
                String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
                // 添加执行sql
                pst.addBatch(sql);
                // 执行操作
                pst.executeBatch();
                // 提交事务
                conn.commit();
                // 清空上一次添加的数据
                suffix = new StringBuffer();
            }
            // 头等连接
            pst.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 结束时间
        Long end = new Date().getTime();
        // 耗时
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");
    }

输出时间：cast : 23 ms

该方法目前测试是效率最高的方法!

方法二：

public static void insertRelease() {
        Long begin = new Date().getTime();
        String sql = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES (?, SYSDATE(), ?)";
        try {
            conn.setAutoCommit(false);
            PreparedStatement pst = conn.prepareStatement(sql);
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                for (int k = 1; k <= 10000; k++) {
                    pst.setLong(1, k * i);
                    pst.setLong(2, k * i);
                    pst.addBatch();
                }
                pst.executeBatch();
                conn.commit();
            }
            pst.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        Long end = new Date().getTime();
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");
    }

注：注释就没有了，和上面类同，下面会有分析！

控制台输出：cast : 111 ms

执行时间是上面方法的5倍！

方法三：

public static void insertBigData(SpringBatchHandler sbh) {
        Long begin = new Date().getTime();
        JdbcTemplate jdbcTemplate = sbh.getJdbcTemplate();
        final int count = 10000;
        String sql = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES (?, SYSDATE(), ?)";
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
            // 为prepared statement设置参数。这个方法将在整个过程中被调用的次数
            public void setValues(PreparedStatement pst, int i)
                    throws SQLException {
                pst.setLong(1, i);
                pst.setInt(2, i);
            }

            // 返回更新的结果集条数
            public int getBatchSize() {
                return count;
            }
        });
        Long end = new Date().getTime();
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");
    }

该方法采用的是spring batchUpdate执行，因效率问题，数据量只有1万条！

执行时间：cast : 387 ms

总结：方法一和方法二很类同，唯一不同的是方法一采用的是“insert into tb (...) values(...),(...)...;”的方式执行插入操作，

方法二则是“insert into tb (...) values (...);insert into tb (...) values (...);...”的方式，要不是测试，我也不知道两者差别是如此之大！

当然，这个只是目前的测试，具体执行时间和步长也有很大关系！如过把步长改为100，可能方法就要几分钟了吧，这个可以自己测试哈。。。

方法三网上很推崇，不过，效率大家也都看到了，1万条记录，耗时6分钟，可见其效率并不理想！而且方法三需要配置spring applicationContext环境才能应用！

不过，方法三在ssh/spring-mvc中可用性还是很高的！

刚才开始研究大数据方面的问题，以上也只是真实测试的结果，并不一定就是事实，有好的建议，大家请指正，谢谢！

相互学习，才能进步更快！