SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比

本文主要是介绍SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比,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!

SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比

先上结论吧,有空可以自测一下,数据量大时运行一次还时挺耗时的

效率比较

小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下

  1. replace intoON DUPLICATE KEY效率最高
  2. mybatis-plus 有取巧嫌疑,因为是分批批量更新,其他几种都是一次更新
  3. for循环凭借sql和JdbcTemplate相近,即使5万条,10万条效率也相近
  4. case when

然而有时候我们只能选择case when,因为replace intoON DUPLICATE KEY公司不一定让用,项目也不一定引入mybatis-plus,数据库url中也不一定有allowMultiQueries=true参数,算是一个兜底方案吧,不管用那种方式大数据量时都需要考虑分批

测试结构

环境信息:mysql-8.0.35-winx64,本地win 10

依次为测试次数-平均耗时-最小耗时-最大耗时,单位为毫秒

数据量forcase whenreplace intoON DUPLICATE KEYmybatis-plusJdbcTemplate
500100-61-41-1202100-66-57-426100-16-10-282100-15-10-293100-73-52-564100-87-59-1449
1000100-131-94-2018100-241-219-675100-28-18-376100-25-17-331100-117-98-599100-188-136-2397
5000100-852-735-8297100-11219-10365-13496100-95-83-569100-93-82-552100-618-517-1415100-1161-911-9334
1000010-3957-2370-1730410-45537-44465-48119100-191-171-762100-188-169-772100-1309-1085-5021100-3671-2563-31112
5000010-50106-34568-130651卡死不动100-1026-919-1868100-1062-945-1934100-8062-6711-20841100-48744-35482-191011
10000010-160170-106223-264434卡死不动10-2551-2292-368810-2503-2173-3579100-17205-14436-2488110-169771-110522-343278

总结

  1. sql语句for循环效率其实相当高的,因为它仅仅有一个循环体,只不过最后update语句比较多,量大了就有可能造成sql阻塞,同时在mysql的url上需要加上allowMultiQueries=true参数,即 jdbc:mysql://localhost:3306/mysqlTest?characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true(公司项目不一定加,我们也不一定有权限加)。

  2. case when虽然最后只会有一条更新语句,但是xml中的循环体有点多,每一个case when 都要循环一遍list集合,所以大批量拼sql的时候会比较慢,所以效率问题严重。使用的时候建议分批插入(我们公司一直用的就是这种,但是必须分批)。

  3. duplicate key update可以看出来是最快的,但是公司一般都禁止使用replace into和INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATE,这种sql有可能会造成数据丢失和主从上表的自增id值不一致。而且用这个更新时,记得一定要加上id,而且values()括号里面放的是数据库字段,不是java对象的属性字段

  4. 根据效率,安全方面综合考虑,选择适合的很重要。

数据库

CREATE TABLE `people` (`id` bigint(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`first_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',`last_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

初始化测试数据

//初始化10w数据
@Test
void init10wData() {for (int i = 0; i < 100000; i++) {People people = new People();people.setFirstName(UUID.randomUUID().toString());people.setLastName(UUID.randomUUID().toString());peopleDAO.insert(people);}
}

批量修改方案

第一种 for

<!-- 批量更新第一种方法,通过接收传进来的参数list进行循环组装sql -->
<update id="updateBatch" parameterType="java.util.List"><foreach collection="list" item="item" index="index" open="" close="" separator=";">update people<set><if test="item.firstName != null">first_name = #{item.firstName,jdbcType=VARCHAR},</if><if test="item.lastName != null">last_name = #{item.lastName,jdbcType=VARCHAR},</if></set>where id = #{item.id,jdbcType=BIGINT}</foreach>
</update>

第二种 case when

<!-- 批量更新第二种方法,通过 case when语句变相的进行批量更新 -->
<update id="updateBatch2" parameterType="java.util.List">update people<set><foreach collection="list" item="item"><if test="item.firstName != null">first_name = case when id = #{item.id} then #{item.firstName} else first_name end,</if><if test="item.lastName != null">last_name = case when id = #{item.id} then #{item.lastName} else last_name end,</if></foreach></set>where id in<foreach collection="list" item="item" separator="," open="(" close=")">#{item.id}</foreach>
</update>

第三种 replace into

<!-- 批量更新第三种方法,通过 replace into  -->
<update id="updateBatch3" parameterType="java.util.List">replace into people(id,first_name,last_name) values<foreach collection="list" index="index" item="item" separator=",">(#{item.id},#{item.firstName},#{item.lastName})</foreach>
</update>

第四种 ON DUPLICATE KEY UPDATE

<!-- 批量更新第四种方法,通过 duplicate key update  -->
<update id="updateBatch4" parameterType="java.util.List">insert into people(id,first_name,last_name) values<foreach collection="list" index="index" item="item" separator=",">(#{item.id},#{item.firstName},#{item.lastName})</foreach>ON DUPLICATE KEY UPDATEid=values(id),first_name=values(first_name),last_name=values(last_name)
</update>

第五种mybatis-plus提供的的批量更新

default boolean updateBatchById(Collection<T> entityList) {return this.updateBatchById(entityList, 1000);
}
boolean updateBatchById(Collection<T> entityList, int batchSize);

mybatis-plus提供的批量更新是分批批量更新,默认每批1000条,可以指定分批的条数,每批执行完成后提交一下事务,不加@Transactional可能会出现第一批更新成功了,第二批更新失败了的情况.

第六种JdbcTemplate提供的批量更新

测试代码

/*** PeopleDAO继承基类*/
@Mapper
@Repository
public interface PeopleDAO extends MyBatisBaseDao<People, Long> {void updateBatch(@Param("list") List<People> list);void updateBatch2(List<People> list);void updateBatch3(List<People> list);void updateBatch4(List<People> list);
}
@SpringBootTest
class PeopleMapperTest {@ResourcePeopleMapper peopleMapper;@ResourcePeopleService peopleService;@ResourceJdbcTemplate jdbcTemplate;@Testvoid init10wData() {for (int i = 0; i < 100000; i++) {People people = new People();people.setFirstName(UUID.randomUUID().toString());people.setLastName(UUID.randomUUID().toString());peopleMapper.insert(people);}}@Testvoid updateBatch() {List<People> list = new ArrayList();int loop = 100;int count = 5000;Long maxCost = 0L;//最长耗时Long minCost = Long.valueOf(Integer.MAX_VALUE);//最短耗时for (int j = 0; j < count; j++) {People people = new People();people.setId(ThreadLocalRandom.current().nextInt(0, 100000));people.setFirstName(UUID.randomUUID().toString());people.setLastName(UUID.randomUUID().toString());list.add(people);}Long startTime = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < loop; i++) {Long curStartTime = System.currentTimeMillis();// peopleMapper.updateBatch4(list);// peopleService.updateBatchById(list);jdbcTemplateBatchUpdate(list);Long curCostTime = System.currentTimeMillis() - curStartTime;if (maxCost < curCostTime) {maxCost = curCostTime;}if (minCost > curCostTime) {minCost = curCostTime;}}System.out.println(loop + "-" + (System.currentTimeMillis() - startTime) / loop + "-" + minCost + "-" + maxCost );}private void jdbcTemplateBatchUpdate (List<People> list){String sql = "update people set first_name=?,last_name=? where id = ?";List<Object[]> params = list.stream().map(item -> new Object[]{item.getFirstName(), item.getLastName(), item.getId()}).collect(Collectors.toList());jdbcTemplate.batchUpdate(sql,params);}
}

参考文章:

mybatis批量更新数据三种方法效率对比 https://blog.csdn.net/q957967519/article/details/88669552

MySql中4种批量更新的方法 https://blog.csdn.net/weixin_42290280/article/details/89384741
Mysql 批量修改四种方式效率对比(一)https://blog.csdn.net/zk673820543/article/details/106579809/

这篇关于SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/976891

相关文章

JVM 的类初始化机制

前言 当你在 Java 程序中new对象时,有没有考虑过 JVM 是如何把静态的字节码(byte code)转化为运行时对象的呢,这个问题看似简单,但清楚的同学相信也不会太多,这篇文章首先介绍 JVM 类初始化的机制,然后给出几个易出错的实例来分析,帮助大家更好理解这个知识点。 JVM 将字节码转化为运行时对象分为三个阶段,分别是:loading 、Linking、initialization

Spring Security 基于表达式的权限控制

前言 spring security 3.0已经可以使用spring el表达式来控制授权,允许在表达式中使用复杂的布尔逻辑来控制访问的权限。 常见的表达式 Spring Security可用表达式对象的基类是SecurityExpressionRoot。 表达式描述hasRole([role])用户拥有制定的角色时返回true (Spring security默认会带有ROLE_前缀),去

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

Spring Security--Architecture Overview

1 核心组件 这一节主要介绍一些在Spring Security中常见且核心的Java类,它们之间的依赖,构建起了整个框架。想要理解整个架构,最起码得对这些类眼熟。 1.1 SecurityContextHolder SecurityContextHolder用于存储安全上下文(security context)的信息。当前操作的用户是谁,该用户是否已经被认证,他拥有哪些角色权限…这些都被保

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

SQL中的外键约束

外键约束用于表示两张表中的指标连接关系。外键约束的作用主要有以下三点: 1.确保子表中的某个字段(外键)只能引用父表中的有效记录2.主表中的列被删除时,子表中的关联列也会被删除3.主表中的列更新时,子表中的关联元素也会被更新 子表中的元素指向主表 以下是一个外键约束的实例展示

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

如何去写一手好SQL

MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。 《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB,才推荐分库分表。性能由综合因素决定,抛开业务复杂度,影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考,并非铁律。 博主曾经操作过超过4亿行数据