关于java:MyBatis-批量插入数据的-3-种方法

批量插入性能是咱们日常工作中比拟常见的业务性能之一，之前我也写过一篇对于《MyBatis Plus 批量数据插入性能，yyds！》的文章，但评论区的反馈不是很好，次要有两个问题：第一，对 MyBatis Plus（下文简称 MP）的批量插入性能很多人都有误会，认为 MP 也是应用循环单次插入数据的，所以性能并没有晋升；第二，对于原生批量插入的办法其实也是有坑的，但鲜有人知。

所以综合以上状况，磊哥决定再来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现办法做一个性能测试，以及相应的原理剖析。

先来简略说一下 3 种批量插入性能别离是：

1. 循环单次插入；
2. MP 批量插入性能；
3. 原生批量插入性能。

筹备工作

开始之前咱们先来创立数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：

-- ------------------------------ 创立数据库-- ----------------------------SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`;CREATE DATABASE `testdb`;USE `testdb`;-- ------------------------------ 创立 user 表-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `user`;CREATE TABLE `user`  (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,  `password` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,  `createtime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ 增加测试数据-- ----------------------------INSERT INTO `user` VALUES (1, '赵云', '123456', '2021-09-10 18:11:16');INSERT INTO `user` VALUES (2, '张飞', '123456', '2021-09-10 18:11:28');INSERT INTO `user` VALUES (3, '关羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34');INSERT INTO `user` VALUES (4, '刘备', '123456', '2021-09-10 18:11:41');INSERT INTO `user` VALUES (5, '曹操', '123456', '2021-09-10 18:12:02');SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

数据库的最终成果如下：

1.循环单次插入

接下来咱们将应用 Spring Boot 我的项目，批量插入 10W 条数据来别离测试各个办法的执行工夫。

循环单次插入的（测试）外围代码如下：

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * 循环单次插入     */    @Test    void save() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始工夫        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            userService.save(user);        }        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计完结工夫        System.out.println("执行工夫：" + (etime - stime));    }}

运行以上程序，破费了 88574 毫秒，如下图所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入性能外围实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:

留神此办法实现须要先增加 MP 框架，关上 pom.xml 文件增加如下内容：

<dependency>    <groupId>com.baomidou</groupId>    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>    <version>mybatis-plus-latest-version</version></dependency>

留神：mybatis-plus-latest-version 示意 MP 框架的最新版本号，可拜访 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查问最新版本号，但在应用的时候记得肯定要将下面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 能力失常的引入框架。

更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/

① 控制器实现

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@RestController@RequestMapping("/u")public class UserController {    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * 批量插入（自定义）     */    @RequestMapping("/mysavebatch")    public boolean mySaveBatch(){        List<User> list = new ArrayList<>();        // 待增加（用户）数据        for (int i = 0; i < 1000; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:"+i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        return userService.saveBatchCustom(list);    }}

② 业务逻辑层实现

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper,User>        implements UserService {    @Autowired    private UserMapper userMapper;    public boolean saveBatchCustom(List<User> list){        return userMapper.saveBatchCustom(list);    }}

③ 数据长久层实现

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User>{    boolean saveBatchCustom(List<User> list);}

通过以上代码实现，咱们就能够应用 MP 来实现数据的批量插入性能了，但本篇除了具体的实现代码之外，咱们还要晓得每种办法的执行效率，所以接下来咱们来编写 MP 的测试代码。

MP 性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * MP 批量插入     */    @Test    void saveBatch() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始工夫        List<User> list = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        // MP 批量插入        userService.saveBatch(list);        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计完结工夫        System.out.println("执行工夫：" + (etime - stime));    }}

以上程序的执行总共破费了 6088 毫秒，如下图所示：

从上述后果可知，应用 MP 的批量插入性能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能晋升了 14.5 倍。

MP 源码剖析

从 MP 和循环单次插入的执行工夫咱们能够看出，应用 MP 并不是像有些敌人认为的那样，还是循环单次执行的，为了更分明的阐明此问题，咱们查看了 MP 的源码。

MP 的外围实现代码是 saveBatch 办法，此办法的源码如下：

咱们持续跟进 saveBatch 的重载办法：

从上述源码能够看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。

那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当咱们看了第 3 种实现办法之后咱们就明确了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依附 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，外围实现代码如下。

① 业务逻辑层扩大

在 UserServiceImpl 增加 saveBatchByNative 办法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User>        implements UserService {    @Autowired    private UserMapper userMapper;    public boolean saveBatchByNative(List<User> list) {        return userMapper.saveBatchByNative(list);    }}

② 数据长久层扩大

在 UserMapper 增加 saveBatchByNative 办法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {    boolean saveBatchByNative(List<User> list);}

③ 增加 UserMapper.xml

创立 UserMapper.xml 文件，应用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

<?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.example.demo.mapper.UserMapper">    <insert id="saveBatchByNative">        INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES        <foreach collection="list" separator="," item="item">            (#{item.name},#{item.password})        </foreach>    </insert></mapper>

通过以上步骤，咱们原生的批量插入性能就实现的差不多了，接下来咱们应用单元测试来查看一下此办法的执行效率。

原生批量插入性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;        /**     * 原生本人拼接 SQL，批量插入     */    @Test    void saveBatchByNative() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始工夫        List<User> list = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        // 批量插入        userService.saveBatchByNative(list);        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计完结工夫        System.out.println("执行工夫：" + (etime - stime));    }}

然而，当咱们运行程序时却产生了以下状况：

纳尼？程序的执行居然报错了。

毛病剖析

从上述报错信息能够看出，当咱们应用原生办法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，因为拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认状况下 MySQL 能够执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。

这就是原生批量插入方法的毛病，也是为什么 MP 须要分批执行的起因，就是为了避免程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案

当然咱们也能够通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

-- 设置最大执行 SQL 为 10Mset global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下图所示：

留神：以上命令须要在 MySQL 连贯的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为咱们无奈预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的办法就是调配执行批量插入的办法了（也就是像 MP 实现的那样）。

当咱们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的后果如下：

总结

本文咱们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种办法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；应用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的办法性能最高，但此办法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限度），所以综合以上状况，能够思考应用 MP 的批量插入性能。

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