场景
使用TDDL客户端,想MySQL数据库插入1000条数据,插入时间10秒内。
常规方法
单条插入,代码如下:
@Test @Transactional(TransactionMode.ROLLBACK) public void testInsters2() { for (int i = 0; i < 10000; i++) { CheckItemDO checkItemDO = createCheckItem2(i); checkItemDao.insertCheckItem(checkItemDO); } }
消费时间:
居然花了144秒,悲剧啊!
批量插入
第一种批量插入,ibatis批量插入数据-iterate
<insert id="insertCheckItems" parameterClass="java.util.Map"> /*+TDDL({type:executeByCondition,parameters:["seller_id=#sellerId#;l"],virtualTableName:jxc_check_item})*/ insert into jxc_check_item (id, check_item_id, check_id, from_site, seller_id, warehouse_id, product_id, before_check_num, after_check_num, creator, modifier, gmt_create, gmt_check, gmt_modified) values <iterate conjunction="," property="checkItems" > <![CDATA[ ( #checkItems[].id#, #checkItems[].checkItemId#, #checkItems[].checkId#, #checkItems[].fromSite#, #checkItems[].sellerId#, #checkItems[].warehouseId#, #checkItems[].productId#, #checkItems[].beforeCheckNum#, #checkItems[].afterCheckNum#, #checkItems[].creator#, #checkItems[].modifier#, now(), now(), now() ) ]]> </iterate> </insert>
说白了这种方式就是拼接SQL,但是MySQL长度是有限制的,默认限制是1M,所以,如果一次性插入10000调数据,程序会出现假死状态。所有,要分批插入,一批插入1000调,插10次。Java代码如下:
@Test @Transactional(TransactionMode.ROLLBACK) public void testInsters() { List<CheckItemDO> checkItemDOsTemp = new ArrayList<CheckItemDO>(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { CheckItemDO checkItemDO = createCheckItem2(i); checkItemDOsTemp.add(checkItemDO); if (i % 1000 == 0) { checkItemDao.insertCheckItems(sellerId, checkItemDOsTemp); checkItemDOsTemp.clear(); } } }
消费时间: 只消耗了40秒不到,性能提升了3.5倍。
虽然时候性能已经提高了不少,但是,还有没有更给力的方法呢?答案是:Yes。
第二种批量插入,jdbc Rewrite Batched Statements批量插入
java代码如下:
String url=
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dev?rewriteBatchedStatements=true"
String userName=
"root"
;
String password=
"1234"
;
Connection conn=
null
;
try
{
Class.forName(
"com.mysql.jdbc.Driver"
);
conn = DriverManager.getConnection(url, userName, password);
conn.setAutoCommit(
false
);
String sql =
"insert into t_user(id,uname) values(?,?)"
;
PreparedStatement prest = conn.prepareStatement(sql);
long
a=System.currentTimeMillis();
for
(
int
x =
0
; x <
100000
; x++){
prest.setInt(
1
, x);
prest.setString(
2
,
"张三"
);
prest.addBatch();
}
prest.executeBatch();
conn.commit();
long
b=System.currentTimeMillis();
System.out.println(
"MySql批量插入10万条记录用时"
+ (b-a)+
" ms"
);
}
catch
(Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
finally
{
try
{
if
(conn!=
null
)conn.close();
}
catch
(SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
这里,要求mysql url必须带rewriteBatchedStatements=true。此处是jdbc的代码,而本人的开发环境是基于ibatis的,下面为ibatic批量插入的实现代码:
@Test
@Transactional
(TransactionMode.DISABLED)
public
void
testBatch2() {
List<CheckItemDO> checkItemDOsTemp =
new
ArrayList<CheckItemDO>();
for
(
int
i =
0
; i <
10000
; i++) {
CheckItemDO checkItemDO = createCheckItem2(i);
checkItemDOsTemp.add(checkItemDO);
}
final
List<CheckItemDO> checkItemDOs =
new
ArrayList<CheckItemDO>(checkItemDOsTemp);
CheckItemDaoImpl checkItemDaoImpl = (CheckItemDaoImpl) checkItemDao;
SqlBaseExecutorImp sqlBaseExecutorImp = (SqlBaseExecutorImp)checkItemDaoImpl.getSqlBaseExecutor();
sqlBaseExecutorImp.getSqlMapClientTemplate().execute(
new
SqlMapClientCallback() {
public
Object doInSqlMapClient(SqlMapExecutor executor) {
try
{
executor.startBatch();
for
(CheckItemDO checkItemDO : checkItemDOs) {
executor.insert(CheckItemDao.SQL_MAPPING_NAME_SPACE +
".insertCheckItem"
, checkItemDO);
}
executor.executeBatch();
}
catch
(SQLException e) {
e.printStackTrace();
return
false
;
}
return
true
;
};
});
}
消费时间:质的飞跃,3.384秒,性能提升了40倍,Perfect。
注意事项
第一,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,各个版本测试结果:
MySql JDBC 驱动版本号 | 插入10万条数据用时 |
5.0.8 | 加了rewriteBatchedStatements参数,没有提高还是17.4秒 |
5.1.7 | 加了rewriteBatchedStatements参数,没有提高还是17.4秒 |
5.1.13 | 加了rewriteBatchedStatements参数,插入速度提高到1.6秒 |
第二,保证表插入的顺序,如果要批量插入A和B两个表的数据,要保证先批量插入表A,再批量插入表B。原因在于磁盘IO,应为MySQL会保证SQL的顺序性,不断在A,B表之间切换,相当与磁盘寻址要不断改变,相当损耗性能,这无异于单条插入。
第三,小心事务嵌套,jdbc Rewrite Batched Statements批量插入要求在一个事务中进行批量插入,所以,外面不应该再嵌套事务,在使用TestNG事务的时候,要声明为无事务,即:@Transactional(TransactionMode.DISABLED)。
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