关于批量插入数据之我见（100万级别的数据，mysql）

因前段时间去面试，问到如何高效向数据库插入10万条记录，之前没处理过类似问题，也没看过相关资料，结果没答上来，今天就查了些资料，总结出三种方法：

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 + " s");
     }

输出时间：cast : 23 s

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 + " s");
     }

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 s

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 + " s");
     }

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 s

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！

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