如何在十几秒内高效实现几十万条数据的快速插入

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。

30万条数据插入插入数据库验证
实体类、mapper和配置文件定义
User实体
mapper接口
mapper.xml文件
jdbc.properties
sqlMapConfig.xml
不分批次直接梭哈
循环逐条插入
MyBatis实现插入30万条数据
JDBC实现插入30万条数据
总结
验证的数据库表结构如下：

CREATE TABLE t_user (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户id’,
username varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT ‘用户名称’,
age int(4) DEFAULT NULL COMMENT ‘年龄’,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘用户信息表’;
话不多说，开整！

实体类、mapper和配置文件定义
User实体

/**

• 用户实体

• @Author zjq
  */
  @Data
  public class User {

  private int id;
  private String username;
  private int age;

}
mapper接口

public interface UserMapper {

/**  * 批量插入用户  * @param userList  */  
void batchInsertUser(@Param("list") List<User> userList);  

}
mapper.xml文件

jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=root
sqlMapConfig.xml

<!--通过properties标签加载外部properties文件-->  
<properties resource="jdbc.properties"></properties>  <!--自定义别名-->  
<typeAliases>  <typeAlias type="com.zjq.domain.User" alias="user"></typeAlias>  
</typeAliases>  <!--数据源环境-->  
<environments default="developement">  <environment id="developement">  <transactionManager type="JDBC"></transactionManager>  <dataSource type="POOLED">  <property name="driver" value="${jdbc.driver}"/>  <property name="url" value="${jdbc.url}"/>  <property name="username" value="${jdbc.username}"/>  <property name="password" value="${jdbc.password}"/>  </dataSource>  </environment>  
</environments>  <!--加载映射文件-->  
<mappers>  <mapper resource="com/zjq/mapper/UserMapper.xml"></mapper>  
</mappers>  

@Test
public void testBatchInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream(“sqlMapConfig.xml”);
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println(“===== 开始插入数据 =====”);
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
List userList = new ArrayList<>();
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
userList.add(user);
}
session.insert(“batchInsertUser”, userList); // 最后插入剩余的数据
session.commit();

    long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;  System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");  
} finally {  session.close();  
}  

}
可以看到控制台输出：

❝
Cause: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (27759038 >yun 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet’ variable.

❞
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超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅

既然梭哈不行那我们就一条一条循环着插入行不行呢

循环逐条插入
mapper接口和mapper文件中新增单个用户新增的内容如下:

/**

• 新增单个用户
• @param user
  */
  void insertUser(User user);

@Test
public void testCirculateInsertUser() throws IOException {
InputStream resourceAsStream =
Resources.getResourceAsStream(“sqlMapConfig.xml”);
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
System.out.println(“===== 开始插入数据 =====”);
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
User user = new User();
user.setId(i);
user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
user.setAge((int) (Math.random() * 100));
// 一条一条新增
session.insert(“insertUser”, user);
session.commit();
}

    long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;  System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");  
} finally {  session.close();  
}  

}
执行后可以发现磁盘IO占比飙升，一直处于高位。

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等啊等等啊等，好久还没执行完

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先不管他了太慢了先搞其他的，等会再来看看结果吧。

two thousand year later …

控制台输出如下：

图片
总共执行了14909367毫秒，换算出来是4小时八分钟。太慢了。。

图片
还是优化下之前的批处理方案吧

MyBatis实现插入30万条数据
先清理表数据，然后优化批处理执行插入：

– 清空用户表
TRUNCATE table t_user;
以下是通过 MyBatis 实现 30 万条数据插入代码实现：

/**

• 分批次批量插入

• @throws IOException
  */
  @Test
  public void testBatchInsertUser() throws IOException {
  InputStream resourceAsStream =
  Resources.getResourceAsStream(“sqlMapConfig.xml”);
  SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
  SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
  System.out.println(“===== 开始插入数据 =====”);
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  int waitTime = 10;
  try {
  List userList = new ArrayList<>();
  for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
  User user = new User();
  user.setId(i);
  user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
  user.setAge((int) (Math.random() * 100));
  userList.add(user);
  if (i % 1000 == 0) {
  session.insert(“batchInsertUser”, userList);
  // 每 1000 条数据提交一次事务
  session.commit();
  userList.clear();

           // 等待一段时间  Thread.sleep(waitTime * 1000);  }  }  // 最后插入剩余的数据  if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {  session.insert("batchInsertUser", userList);  session.commit();  }  long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;  System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");  
  

  } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
  } finally {
  session.close();
  }
  }
  使用了 MyBatis 的批处理操作，将每 1000 条数据放在一个批次中插入，能够较为有效地提高插入速度。同时请注意在循环插入时要带有合适的等待时间和批处理大小，以防止出现内存占用过高等问题。此外，还需要在配置文件中设置合理的连接池和数据库的参数，以获得更好的性能。

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在上面的示例中，我们每插入1000行数据就进行一次批处理提交，并等待10秒钟。这有助于控制内存占用，并确保插入操作平稳进行。

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五十分钟执行完毕，时间主要用在了等待上。

如果低谷时期执行，CPU和磁盘性能又足够的情况下，直接批处理不等待执行：

/**

• 分批次批量插入

• @throws IOException
  */
  @Test
  public void testBatchInsertUser() throws IOException {
  InputStream resourceAsStream =
  Resources.getResourceAsStream(“sqlMapConfig.xml”);
  SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
  SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
  System.out.println(“===== 开始插入数据 =====”);
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  int waitTime = 10;
  try {
  List userList = new ArrayList<>();
  for (int i = 1; i <= 300000; i++) {
  User user = new User();
  user.setId(i);
  user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
  user.setAge((int) (Math.random() * 100));
  userList.add(user);
  if (i % 1000 == 0) {
  session.insert(“batchInsertUser”, userList);
  // 每 1000 条数据提交一次事务
  session.commit();
  userList.clear();
  }
  }
  // 最后插入剩余的数据
  if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
  session.insert(“batchInsertUser”, userList);
  session.commit();
  }

   long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;  System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");  
  

  } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
  } finally {
  session.close();
  }
  }
  则24秒可以完成数据插入操作：

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图片
可以看到短时CPU和磁盘占用会飙高。

把批处理的量再调大一些调到5000，在执行：

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13秒插入成功30万条，直接芜湖起飞🛫🛫🛫

JDBC实现插入30万条数据
JDBC循环插入的话跟上面的mybatis逐条插入类似，不再赘述。

以下是 Java 使用 JDBC 批处理实现 30 万条数据插入的示例代码。请注意，该代码仅提供思路，具体实现需根据实际情况进行修改。

/**

• JDBC分批次批量插入

• @throws IOException
  */
  @Test
  public void testJDBCBatchInsertUser() throws IOException {
  Connection connection = null;
  PreparedStatement preparedStatement = null;

  String databaseURL = “jdbc:mysql://localhost:3306/test”;
  String user = “root”;
  String password = “root”;

  try {
  connection = DriverManager.getConnection(databaseURL, user, password);
  // 关闭自动提交事务，改为手动提交
  connection.setAutoCommit(false);
  System.out.println(“===== 开始插入数据 =====”);
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  String sqlInsert = “INSERT INTO t_user ( username, age) VALUES ( ?, ?)”;
  preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlInsert);

   Random random = new Random();  for (int i = 1; i <= 300000; i++) {  preparedStatement.setString(1, "共饮一杯无 " + i);  preparedStatement.setInt(2, random.nextInt(100));  // 添加到批处理中  preparedStatement.addBatch();  if (i % 1000 == 0) {  // 每1000条数据提交一次  preparedStatement.executeBatch();  connection.commit();  System.out.println("成功插入第 "+ i+" 条数据");  }  }  // 处理剩余的数据  preparedStatement.executeBatch();  connection.commit();  long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;  System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");  
  

  } catch (SQLException e) {
  System.out.println("Error: " + e.getMessage());
  } finally {
  if (preparedStatement != null) {
  try {
  preparedStatement.close();
  } catch (SQLException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  }

   if (connection != null) {  try {  connection.close();  } catch (SQLException e) {  e.printStackTrace();  }  }  
  

  }
  }
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  上述示例代码中，我们通过 JDBC 连接 MySQL 数据库，并执行批处理操作插入数据。具体实现步骤如下：

获取数据库连接。

创建 Statement 对象。

定义 SQL 语句，使用 PreparedStatement 对象预编译 SQL 语句并设置参数。

执行批处理操作。

处理剩余的数据。

关闭 Statement 和 Connection 对象。

使用setAutoCommit(false) 来禁止自动提交事务，然后在每次批量插入之后手动提交事务。每次插入数据时都新建一个 PreparedStatement 对象以避免状态不一致问题。在插入数据的循环中，每 10000 条数据就执行一次 executeBatch() 插入数据。

另外，需要根据实际情况优化连接池和数据库的相关配置，以防止连接超时等问题。

总结
实现高效的大量数据插入需要结合以下优化策略（建议综合使用）：

「1.批处理：」 批量提交SQL语句可以降低网络传输和处理开销，减少与数据库交互的次数。在Java中可以使用Statement或者PreparedStatement的addBatch()方法来添加多个SQL语句，然后一次性执行executeBatch()方法提交批处理的SQL语句。

在循环插入时带有适当的等待时间和批处理大小，从而避免内存占用过高等问题：

设置适当的批处理大小：批处理大小指在一次插入操作中插入多少行数据。如果批处理大小太小，插入操作的频率将很高，而如果批处理大小太大，可能会导致内存占用过高。通常，建议将批处理大小设置为1000-5000行，这将减少插入操作的频率并降低内存占用。

采用适当的等待时间：等待时间指在批处理操作之间等待的时间量。等待时间过短可能会导致内存占用过高，而等待时间过长则可能会延迟插入操作的速度。通常，建议将等待时间设置为几秒钟到几十秒钟之间，这将使操作变得平滑且避免出现内存占用过高等问题。

可以考虑使用一些内存优化的技巧，例如使用内存数据库或使用游标方式插入数据，以减少内存占用。

总的来说，选择适当的批处理大小和等待时间可以帮助您平稳地进行插入操作，避免出现内存占用过高等问题。

「2.索引:」 在大量数据插入前暂时去掉索引，最后再打上，这样可以大大减少写入时候的更新索引的时间。

「3.数据库连接池：」 使用数据库连接池可以减少数据库连接建立和关闭的开销，提高性能。在没有使用数据库连接池的情况，记得在finally中关闭相关连接。

数据库参数调整：增加MySQL数据库缓冲区大小、配置高性能的磁盘和I/O等。