基于MybatisPlus批量高效插入百万条数据

2023-12-22 17:52

本文主要是介绍基于MybatisPlus批量高效插入百万条数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

在JAVA程序开发中,对数据库进行大量数据插入是一个常见的操作,作为一个软件开发工程师,大批量的数据处理是日常工作,如何优化插入性能,提升数据处理效率是对大多数工程师的一个重要考验。本文将围绕逐条插入和批处理插入两种方式,结合MybatisPlus的实例,以及配置MySQL的连接参数来提升批处理插入的效率。

逐条插入的低效性能

首先,我们通过一个简单的测试展示了10万条数据逐条插入的执行情况,效率不要太低了。代码中使用了IService中的逐条插入功能,通过循环逐个插入10万条数据。结果表明,这种方式的性能较差,执行时间较长,如下图所示,每条语句,都会单独发送数据库执行,网络开销很大,执行效率很差,测试时,10万条数据的插入操作,用时120878ms,大约2分钟时间。
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使用批量插入

接下来,我们引入MybatisPlus的批处理插入方式,通过saveBatch方法实现。测试结果显示,通过批处理插入,性能提升了约10倍,测试时用时测试时用时18500ms,即18秒, 比单条单条插入用时2分多种几乎快了10倍。

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深入源码发现,MybatisPlus的批处理本质上还是使用了PrepareStatement的预编译模式,一个批量多条Insert语句,被预编译成一整个语句,一次发送给mysql执行,最终在数据库执行时仍然是一整个多条insert语句,一句一句执行,每次插入一批数据,相比单条单条的执行,少了大量的网络传输次数(从应用系统将sql传到数据库),性能提升了将近10倍。
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优化思路:合并多条SQL为一条

为了进一步提高性能,我们可以考虑将多条SQL合并为一条,减少与数据库的交互次数。具体而言,我们希望生成的SQL语句形如:

INSERT INTO person ( name, phone, birthday, status, detail, create_time, update_time ) VALUES('person_1','18900000001', '2000-01-16', 1, 'person detail 1', '2023-12-22T16:22:13.725', '2023-12-22T16:22:13.725'),('person_2','18900000002', '2000-02-16', 1, 'person detail 2', '2023-12-22T16:22:13.725', '2023-12-22T16:22:13.725'),('person_1000','189000001000', '2000-03-16', 1, 'person detail 1000', '2023-12-22T16:22:13.725', '2023-12-22T16:22:13.725');

合并多条SQL为一条,不需要自己来做,mysql已经进行了支持,只需要在mysql连接字符串配置时,增加rewriteBatchedStatements=true即可,默认情况下,该参数为false。 如下图所示,增加配置为true。
JDBC中,批量插入数据可以提高数据库的性能。当使用PreparedStatement进行批量插入时,会使用到“多个值的插入”语句。而在MySQL 5.1.13版本之前,每个插入语句都会向服务器发送一次请求,导致性能较低。当设置rewriteBatchedStatements=true参数时,JDBC会将多个插入语句合并成一个较长的插入语句,然后向服务器发送一次请求,从而提高数据库的性能。
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参数调整后,批量操作代码不需要做调整,直接运行,如下图所示, 配置rewriteBatchedStatements=true后,将一个批处理操作转成一条Insert语句, 用时 8350ms, 又快了2倍多,10万数据通过mysqlplus批量入库,只用了8秒, 效率杠杠地。
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结语

通过本文的介绍,我们从逐条插入到批处理插入,再到优化批处理插入,一步步提升了数据插入的性能。MySQL的 rewriteBatchedStatements 参数为我们提供了一种简单而有效的性能优化手段,通过减少与数据库的交互次数,达到了加速批处理插入的目的。

在实际项目中,可以根据具体情况选择适当的插入方式,并通过合理配置数据库连接参数来进一步优化性能。在大规模数据插入的场景下,这些优化措施将为系统的稳定性和性能提供有力支持。

通过深入理解数据库底层机制,结合实际应用场景,我们可以更好地发挥数据库的潜力,为项目的成功实施提供更可靠的基础支持。希望本文的内容能够对读者在实际开发中遇到的数据库性能优化问题有所启发。

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http://www.chinasem.cn/article/524904

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