后面的文章咱们讲了 MyBatis 批量插入的 3 种办法：循环单次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入，详情请点击《MyBatis 批量插入数据的 3 种办法！》。
但之前的文章也有不完满之处，起因在于：应用 「循环单次插入」的性能太低，应用「MyBatis Plus 批量插入」性能还行，但要额定的引入 MyBatis Plus 框架，应用「MyBatis 原生批量插入」性能最好，但在插入大量数据时会导致程序报错，那么，明天咱们就会提供一个更优的解决方案。
原生批量插入的“坑”
首先，咱们来看一下 MyBatis 原生批量插入中的坑，当咱们批量插入 10 万条数据时，实现代码如下：
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;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)); }}外围文件 UserMapper.xml 中的实现代码如下：
<?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>当咱们开心地运行以上程序时，就呈现了以下的一幕：
沃，程序居然报错了！
这是因为应用 MyBatis 原生批量插入拼接的插入 SQL 大小是 4.56M，而默认状况下 MySQL 能够执行的最大 SQL 为 4M，那么在程序执行时就会报错了。
解决方案
以上的问题就是因为批量插入时拼接的 SQL 文件太大了，所以导致 MySQL 的执行报错了。那么咱们第一工夫想到的解决方案就是将大文件分成 N 个小文件，这样就不会因为 SQL 太大而导致执行报错了。也就是说，咱们能够将待插入的 List 汇合分隔为多个小 List 来执行批量插入的操作，而这个操作过程就叫做 List 分片。
有了解决思路之后，接下来就是实际了，那如何对汇合进行分片操作呢？
分片操作的实现形式有很多种，这个咱们后文再讲，接下来咱们应用最简略的形式，也就是 Google 提供的 Guava 框架来实现分片的性能。
分片 Demo 实战
要实现分片性能，第一步咱们先要增加 Guava 框架的反对，在 pom.xml 中增加以下援用：
<!-- google guava 工具类 --><!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava --><dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.0.1-jre</version></dependency>接下来咱们写一个小小的 demo，将以下 7 集体名分为 3 组（每组最多 3 个），实现代码如下：
import com.google.common.collect.Lists;import java.util.Arrays;import java.util.List;/** * Guava 分片 */public class PartitionByGuavaExample { // 原汇合 private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList( "唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(",")); public static void main(String[] args) { // 汇合分片 List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3); // 打印分片汇合 newList.forEach(i -> { System.out.println("汇合长度：" + i.size()); }); }}以上程序的执行后果如下：
从上述后果能够看出，咱们只须要应用 Guava 提供的 Lists.partition 办法就能够很轻松的将一个汇合进行分片了。
原生批量插入分片实现
那接下来，就是革新咱们的 MyBatis 批量插入代码了，具体实现如下：
@Testvoid saveBatchByNativePartition() { long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始工夫 List<User> list = new ArrayList<>(); // 构建插入数据 for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword("123456"); list.add(user); } // 分片批量插入 int count = (int) Math.ceil(MAXCOUNT / 1000.0); // 分为 n 份，每份 1000 条 List<List<User>> listPartition = Lists.partition(list, count); // 分片批量插入 for (List<User> item : listPartition) { userService.saveBatchByNative(item); } long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计完结工夫 System.out.println("执行工夫：" + (etime - stime));}执行以上程序，最终的执行后果如下：
从上图能够看出，之前批量插入时的异样报错不见了，并且此实现形式的执行效率竟比 MyBatis Plus 的批量插入的执行效率要高，MyBatis Plus 批量插入 10W 条数据的执行工夫如下：
总结
本文咱们演示了 MyBatis 原生批量插入时的问题：可能会因为插入的数据太多从而导致运行失败，咱们能够通过分片的形式来解决此问题，分片批量插入的实现步骤如下：
- 计算出分片的数量（分为 N 批）；
- 应用 Lists.partition 办法将汇合进行分片（分为 N 个汇合）；
- 循环将分片的汇合进行批量插入的操作。
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