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最近新的我的项目写了不少各种 insertBatch
的代码,始终有人说,批量插入比循环插入效率高很多,那本文就来试验一下, 到底是不是真的?
测试环境:
- SpringBoot 2.5
- Mysql 8
- JDK 8
- Docker
首先,多条数据的插入,可选的计划:
foreach
循环插入- 拼接
sql
,一次执行 - 应用批处理性能插入
搭建测试环境 `
sql
文件:
drop database IF EXISTS test;
CREATE DATABASE test;
use test;
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT "",
`age` int(11) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
利用的配置文件:
server:
port: 8081
spring:
#数据库连贯配置
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&&serverTimezone=UTC&setUnicode=true&characterEncoding=utf8&&nullCatalogMeansCurrent=true&&autoReconnect=true&&allowMultiQueries=true
username: root
password: 123456
#mybatis 的相干配置
mybatis:
#mapper 配置文件
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
type-aliases-package: com.aphysia.spingbootdemo.model
#开启驼峰命名
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true
logging:
level:
root: error
启动文件,配置了 Mapper
文件扫描的门路:
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper")
public class SpringdemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(SpringdemoApplication.class, args);
}
}
Mapper
文件一共筹备了几个办法,插入单个对象,删除所有对象,拼接插入多个对象:
import com.aphysia.springdemo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import java.util.List;
public interface UserMapper {int insertUser(User user);
int deleteAllUsers();
int insertBatch(@Param("users") List<User>users);
}
Mapper.xml
文件如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.aphysia.springdemo.mapper.UserMapper">
<insert id="insertUser" parameterType="com.aphysia.springdemo.model.User">
insert into user(id,age) values(#{id},#{age})
</insert>
<delete id="deleteAllUsers">
delete from user where id>0;
</delete>
<insert id="insertBatch" parameterType="java.util.List">
insert into user(id,age) VALUES
<foreach collection="users" item="model" index="index" separator=",">
(#{model.id}, #{model.age})
</foreach>
</insert>
</mapper>
测试的时候,每次操作咱们都删除掉所有的数据,保障测试的主观,不受之前的数据影响。
不同的测试
1. foreach 插入
先获取列表,而后每一条数据都执行一次数据库操作,插入数据:
@SpringBootTest
@MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper")
class SpringdemoApplicationTests {
@Autowired
SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
@Resource
UserMapper userMapper;
static int num = 100000;
static int id = 1;
@Test
void insertForEachTest() {List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < users.size(); i++) {userMapper.insertUser(users.get(i));
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
}
2. 拼接 sql 插入
其实就是用以下的形式插入数据:
INSERT INTO `user` (`id`, `age`)
VALUES (1, 11),
(2, 12),
(3, 13),
(4, 14),
(5, 15);
@Test
void insertSplicingTest() {List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
userMapper.insertBatch(users);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
3. 应用 Batch 批量插入
将 MyBatis session
的 executor type
设为 Batch
,应用sqlSessionFactory
将执行形式置为批量,主动提交置为false
, 全副插入之后,再一次性提交:
@Test
public void insertBatch(){SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<users.size();i++){mapper.insertUser(users.get(i));
}
sqlSession.commit();
sqlSession.close();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
4. 批量解决 + 分批提交
在批处理的根底上,每 1000 条数据,先提交一下,也就是分批提交。
@Test
public void insertBatchForEachTest(){SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<users.size();i++){mapper.insertUser(users.get(i));
if (i % 1000 == 0 || i == num - 1) {sqlSession.commit();
sqlSession.clearCache();}
}
sqlSession.close();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
首次后果,显著不对?
运行下面的代码,咱们能够失去上面的后果,for
循环插入的效率的确很差,拼接的 sql
效率绝对高一点,看到有些材料说拼接 sql
可能会被 mysql
限度,然而我执行到 1000w
的时候,才看到堆内存溢出。
上面是不正确的后果!!!
插入方式 | 10 | 100 | 1000 | 1w | 10w | 100w | 1000w |
---|---|---|---|---|---|---|---|
for 循环插入 | 387 | 1150 | 7907 | 70026 | 635984 | 太久了 … | 太久了 … |
拼接 sql 插入 | 308 | 320 | 392 | 838 | 3156 | 24948 | OutOfMemoryError: 堆内存溢出 |
批处理 | 392 | 917 | 5442 | 51647 | 470666 | 太久了 … | 太久了 … |
批处理 + 分批提交 | 359 | 893 | 5275 | 50270 | 472462 | 太久了 … | 太久了 … |
拼接 sql 并没有超过内存
咱们看一下 mysql
的限度:
mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+---------------------------+------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------+------------+
| max_allowed_packet | 67108864 |
| mysqlx_max_allowed_packet | 67108864 |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
+---------------------------+------------+
3 rows in set (0.12 sec)
这 67108864
足足 600
多 M,太大了,怪不得不会报错,那咱们去改改一下它吧,改完从新测试:
- 首先在启动
mysql
的状况下,进入容器内,也能够间接在Docker
桌面版间接点Cli
图标进入:
docker exec -it mysql bash
- 进入
/etc/mysql
目录,去批改my.cnf
文件:
cd /etc/mysql
- 先依照
vim
,要不编辑不了文件:
apt-get update
apt-get install vim
- 批改
my.cnf
vim my.cnf
- 在最初一行增加
max_allowed_packet=20M
(按i
编辑,编辑完按esc
,输出:wq
退出)
[mysqld]
pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid
socket = /var/run/mysqld/mysqld.sock
datadir = /var/lib/mysql
secure-file-priv= NULL
# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
symbolic-links=0
# Custom config should go here
!includedir /etc/mysql/conf.d/
max_allowed_packet=2M
- 退出容器
# exit
- 查看
mysql
容器id
docker ps -a
- 重启
mysql
docker restart c178e8998e68
重启胜利后查看最大的max_allowed_pactet
,发现曾经批改胜利:
mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+---------------------------+------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------+------------+
| max_allowed_packet | 2097152 |
| mysqlx_max_allowed_packet | 67108864 |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
+---------------------------+------------+
咱们再次执行拼接 sql
,发现100w
的时候,sql
就达到了 3.6M
左右,超过了咱们设置的2M
,胜利的演示抛出了谬误:
org.springframework.dao.TransientDataAccessResourceException:
### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
; Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.; nested exception is com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
批量解决为什么这么慢?
然而,认真一看就会发现,下面的形式,怎么批处理的时候,并没有展现出劣势了,和 for
循环没有什么区别?这是对的么?
这必定是不对的,从官网文档中,咱们能够看到它会批量更新,不会每次去创立预处理语句,实践是更快的。
而后我发现我的一个最重要的问题:数据库连贯 URL
地址少了rewriteBatchedStatements=true
如果咱们不写,MySQL JDBC
驱动在默认状况下会漠视 executeBatch()
语句,咱们冀望批量执行的一组 sql
语句拆散,然而执行的时候是一条一条地发给 MySQL
数据库,实际上是单条插入,间接造成较低的性能。我说怎么性能和循环去插入数据差不多。
只有将 rewriteBatchedStatements
参数置为 true
, 数据库驱动才会帮咱们批量执行 SQL
。
正确的数据库连贯:
jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&&serverTimezone=UTC&setUnicode=true&characterEncoding=utf8&&nullCatalogMeansCurrent=true&&autoReconnect=true&&allowMultiQueries=true&&&rewriteBatchedStatements=true
找到问题之后,咱们从新测试批量测试, 最终的后果如下:
插入方式 | 10 | 100 | 1000 | 1w | 10w | 100w | 1000w |
---|---|---|---|---|---|---|---|
for 循环插入 | 387 | 1150 | 7907 | 70026 | 635984 | 太久了 … | 太久了 … |
拼接 sql 插入 | 308 | 320 | 392 | 838 | 3156 | 24948(很可能超过 sql 长度限度) | OutOfMemoryError: 堆内存溢出 |
批处理(重点) | 333 | 323 | 362 | 636 | 1638 | 8978 | OutOfMemoryError: 堆内存溢出 |
批处理 + 分批提交 | 359 | 313 | 394 | 630 | 2907 | 18631 | OutOfMemoryError: 堆内存溢出 |
从下面的后果来看,的确批处理是要快很多的,当数量级太大的时候,其实都会超过内存溢出的,批处理加上分批提交并没有变快,和批处理差不多,反而变慢了,提交太屡次了,拼接 sql
的计划在数量比拟少的时候其实和批处理相差不大,最差的计划就是 for
循环插入数据,这真的特地的耗时。100
条的时候就曾经须要 1s
了,不能抉择这种计划。
一开始发现批处理比较慢的时候,真的挺狐疑本人,前面发现是有一个参数,有一种拨开云雾的感觉,晓得得越多,不晓得的越多。
【作者简介】:
秦怀,公众号【秦怀杂货店】作者,技术之路不在一时,山高水长,纵使迟缓,驰而不息。
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