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mysql批量插入大量数据
时间：2020年11月25日
今天遇到了一个批量插入大量数据任务，然后出于小白本能，直接for-each循环插入不就好了，于是手上开始噼里啪啦一顿操作，写好了从读取excel到插入数据库的工作，于是就美滋滋的开始了自己的测试，试了一把，一次通过perfect，然后后面就悲剧了，后面发现数据量稍微大一点，速度就会很慢很慢。于是掏出自己的制胜法典，后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。
测试的服务器信息 1核2g 5m的阿里云服务器（你懂得），mysql直接装在服务器本机，没有通过docker安装，每次测试之前会通过代码将表截断
一、method-1
原始的也是最笨的方法
@RequestMapping(value = "/test1", method = RequestMethod.GET)
public String test1() {
ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
TestTest testTest = new TestTest();
testTest.setField1("setField1" + i);
testTest.setField2("setField2" + i);
testTest.setField3("setField3" + i);
testTest.setField4("setField4" + i);
list.add(testTest);
}
//执行前截断表，保证每次测试环境的一致性
testTestMapper.trunCate();
Long startTime = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(test -> {
testTestMapper.insert(test);
});
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒");
return "OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒";
}
这个速度真真的慢的离谱，所以我只插入1000条给大家看一下效果就好了
这个结果是不是就很离谱。。
二、method-2
用mybatis的方法，拼接插入参数，一次性插入
@RequestMapping(value = "/test2", method = RequestMethod.GET)
public String test2() {
ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
TestTest testTest = new TestTest();
testTest.setField1("setField1" + i);
testTest.setField2("setField2" + i);
testTest.setField3("setField3" + i);
testTest.setField4("setField4" + i);
list.add(testTest);
}
//执行前截断表，保证每次测试环境的一致性
testTestMapper.trunCate();
Long startTime = System.currentTimeMillis();
testTestMapper.insertBatch(list);
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒");
return "OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒";
}
<!--批量新增所有列，列表长度不能为0，且列表id统一为null或者统一不为null-->
<insert id="insertBatch" keyProperty="id" useGeneratedKeys="true" parameterType="list">
insert into test_test
(field1, field2, field3, field4)
values
<foreach item="item" collection="list" separator="," open="" close="" index="index">
(<if test="item.id != null">#{item.id,jdbcType=INTEGER},</if>#{item.field1,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field2,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field3,jdbcType=VARCHAR}, #{item.field4,jdbcType=VARCHAR})
</foreach>
</insert>
这个时候我们插入1w条数据进行比较
1w条数据插入了11s，比上面不知道快了多少，可是这样插入是有一个弊端的，就是数据量再大一点的话，会报错的，我改成10w去跑一下给你们看一下效果
### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
; Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.; nested exception is com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.] with root cause
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (9,455,639 > 4,194,304). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:107)
at com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.executeInternal(ClientPreparedStatement.java:970)
at com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.execute(ClientPreparedStatement.java:387)
at com.alibaba.druid.filter.FilterChainImpl.preparedStatement_execute(FilterChainImpl.java:3409)
at com.alibaba.druid.filter.FilterEventAdapter.preparedStatement_execute(FilterEventAdapter.java:440)
at com.alibaba.druid.filter.FilterChainImpl.preparedStatement_execute(FilterChainImpl.java:3407)
at com.alibaba.druid.proxy.jdbc.PreparedStatementProxyImpl.execute(PreparedStatementProxyImpl.java:167)
at com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.execute(DruidPooledPreparedStatement.java:498)
at org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.update(PreparedStatementHandler.java:47)
at org.apache.ibatis.executor.statement.RoutingStatementHandler.update(RoutingStatementHandler.java:74)
at org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor.doUpdate(SimpleExecutor.java:50)
at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.update(BaseExecutor.java:117)
at org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor.update(CachingExecutor.java:76)
这是因为在对mysql进行插入、更新或查询操作时，mysql server接收处理的数据包大小是有限制的，如果太大超过了设置的max_allowed_packet参数的大小，会导致操作失败，我们可以通过命令：show VARIABLES like ‘%max_allowed_packet%’;查看参数值。你也可以去修改mysql的配置文件去解决，但是生产上有时候自己身不由己，所以求人不如求自己，自己再想想办法。
三、method-3
第三种，通过原生的jdbc连接设置，然后打开批量处理的方式去处理数据
MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入。
MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL
另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效。
url上必须加上rewriteBatchedStatements=true
private String url = "jdbc:mysql://39.97.103.5:3306/study?rewriteBatchedStatements=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC";
private String user = "root";
private String password = "password";
@RequestMapping(value = "/test3", method = RequestMethod.GET)
public String test3() {
ArrayList<TestTest> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
TestTest testTest = new TestTest();
testTest.setField1("setField1" + i);
testTest.setField2("setField2" + i);
testTest.setField3("setField3" + i);
testTest.setField4("setField4" + i);
list.add(testTest);
}
//执行前截断表，保证每次测试环境的一致性
testTestMapper.trunCate();
Long startTime = System.currentTimeMillis();
batctMysql(list);
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒");
return "OK 耗时：" + (endTime - startTime) + "毫秒";
}
public void batctMysql(ArrayList<TestTest> list) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstm = null;
try {
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
//关闭事务自动提交
conn.setAutoCommit(false);
String sql = "INSERT INTO test_test (field1,field2,field3,field4) VALUES(?,?,?,?)";
pstm = conn.prepareStatement(sql);
for (TestTest test : list) {
pstm.setString(1, test.getField1());
pstm.setString(2, test.getField2());
pstm.setString(3, test.getField3());
pstm.setString(4, test.getField4());
pstm.addBatch();
}
//批处理
pstm.executeBatch();
//提交事务
conn.commit();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
} finally {
if (pstm != null) {
try {
pstm.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
if (conn != null) {
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
}
测试结果
1w条数据只用了6s多，处理速度还是最快的一种
测试一下10w条记录的时间
系统没有报错，然后时间还可以接受
四、总结
各位铁子们，千万不要使用第一种方式去处理数据，这样你会糟重的，小心点。至于第二种和第三种方式，如果自己数据量不大的话，也可考虑第二种。但是第三种的效率是真强。
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