MyBatis 批量插入数据的 3 种方法

批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，今天来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现方法做一个性能测试，以及相应的原理分析。

先来简单说一下 3 种批量插入功能分别是：

1. 循环单次插入；
2. MP 批量插入功能；
3. 原生批量插入功能。

准备工作

开始之前我们先来创建数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：

-- ---------------------------- -- 创建数据库 -- ---------------------------- SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`; CREATE DATABASE `testdb`; USE `testdb`; -- ---------------------------- -- 创建 user 表 -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL, `password` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL, `createtime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic; -- ---------------------------- -- 添加测试数据 -- ---------------------------- INSERT INTO `user` VALUES (1, '赵云', '', '2021-09-10 18:11:16'); INSERT INTO `user` VALUES (2, '张飞', '', '2021-09-10 18:11:28'); INSERT INTO `user` VALUES (3, '关羽', '', '2021-09-10 18:11:34'); INSERT INTO `user` VALUES (4, '刘备', '', '2021-09-10 18:11:41'); INSERT INTO `user` VALUES (5, '曹操', '', '2021-09-10 18:12:02'); SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 

数据库的最终效果如下：

1.循环单次插入

接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。

循环单次插入的（测试）核心代码如下：

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; @SpringBootTest class UserControllerTest { 
    // 最大循环次数 private static final int MAXCOUNT = ; @Autowired private UserServiceImpl userService; / * 循环单次插入 */ @Test void save() { 
    long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间 for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { 
    User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword(""); userService.save(user); } long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间 System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); } } 

运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：

<dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>mybatis-plus-latest-version</version> </dependency> 

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/

① 控制器实现

import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @RestController @RequestMapping("/u") public class UserController { 
    @Autowired private UserServiceImpl userService; / * 批量插入（自定义） */ @RequestMapping("/mysavebatch") public boolean mySaveBatch(){ 
    List<User> list = new ArrayList<>(); // 待添加（用户）数据 for (int i = 0; i < 1000; i++) { 
    User user = new User(); user.setName("test:"+i); user.setPassword(""); list.add(user); } return userService.saveBatchCustom(list); } } 

② 业务逻辑层实现

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.example.demo.mapper.UserMapper; import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.UserService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper,User> implements UserService { 
    @Autowired private UserMapper userMapper; public boolean saveBatchCustom(List<User> list){ 
    return userMapper.saveBatchCustom(list); } } 

③ 数据持久层实现

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import com.example.demo.model.User; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import java.util.List; @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User>{ 
    boolean saveBatchCustom(List<User> list); } 

经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。

MP 性能测试

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; @SpringBootTest class UserControllerTest { 
    // 最大循环次数 private static final int MAXCOUNT = ; @Autowired private UserServiceImpl userService; / * MP 批量插入 */ @Test void saveBatch() { 
    long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间 List<User> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { 
    User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword(""); list.add(user); } // MP 批量插入 userService.saveBatch(list); long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间 System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); } } 

以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：

从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源码分析

从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。

MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：

我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：

从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。

那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。

① 业务逻辑层扩展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.example.demo.mapper.UserMapper; import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.UserService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { 
    @Autowired private UserMapper userMapper; public boolean saveBatchByNative(List<User> list) { 
    return userMapper.saveBatchByNative(list); } } 

② 数据持久层扩展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import com.example.demo.model.User; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import java.util.List; @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { 
    boolean saveBatchByNative(List<User> list); } 

③ 添加 UserMapper.xml

创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

<?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> 

经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。

原生批量插入性能测试

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; @SpringBootTest class UserControllerTest { 
    // 最大循环次数 private static final int MAXCOUNT = ; @Autowired private UserServiceImpl userService; / * 原生自己拼接 SQL，批量插入 */ @Test void saveBatchByNative() { 
    long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间 List<User> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) { 
    User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword(""); list.add(user); } // 批量插入 userService.saveBatchByNative(list); long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间 System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); } } 

然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：

纳尼？程序的执行竟然报错了。

缺点分析

从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。

这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案

当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

-- 设置最大执行 SQL 为 10M set global max_allowed_packet=10*1024*1024; 

如下图所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。

当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：

总结

本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。