前面的文章咱們講了 MyBatis 批量插入的 3 種方法：循環(huán)單次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入，詳情請點(diǎn)擊《MyBatis 批量插入數(shù)據(jù)的 3 種方法！》
但之前的文章也有不完美之處，原因在于：使用 「循環(huán)單次插入」的性能太低，使用「MyBatis Plus 批量插入」性能還行，但要額外的引入 MyBatis Plus 框架，使用「MyBatis 原生批量插入」性能最好，但在插入大量數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)導(dǎo)致程序報(bào)錯(cuò)，那么，今天咱們就會(huì)提供一個(gè)更優(yōu)的解決方案。
原生批量插入的“坑”
首先，我們來看一下 MyBatis 原生批量插入中的坑，當(dāng)我們批量插入 10 萬條數(shù)據(jù)時(shí)，實(shí)現(xiàn)代碼如下：
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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@SpringBootTest
class UserControllerTest {
// 最大循環(huán)次數(shù)
private static final int MAXCOUNT = 100000;
@Autowired
private UserServiceImpl userService;
/**
* 原生自己拼接 SQL，批量插入
*/
@Test
void saveBatchByNative() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)開始時(shí)間
List<User> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
// 批量插入
userService.saveBatchByNative(list);
long etime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)結(jié)束時(shí)間
System.out.println("執(zhí)行時(shí)間：" + (etime - stime));
}
}
核心文件 UserMapper.xml 中的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
<?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>
當(dāng)我們開心地運(yùn)行以上程序時(shí)，就出現(xiàn)了以下的一幕：
沃，程序竟然報(bào)錯(cuò)了！
這是因?yàn)槭褂?MyBatis 原生批量插入拼接的插入 SQL 大小是 4.56M，而默認(rèn)情況下 MySQL 可以執(zhí)行的最大 SQL 為 4M，那么在程序執(zhí)行時(shí)就會(huì)報(bào)錯(cuò)了。
解決方案
以上的問題就是因?yàn)榕坎迦霑r(shí)拼接的 SQL 文件太大了，所以導(dǎo)致 MySQL 的執(zhí)行報(bào)錯(cuò)了。那么我們第一時(shí)間想到的解決方案就是將大文件分成 N 個(gè)小文件，這樣就不會(huì)因?yàn)?nbsp;SQL 太大而導(dǎo)致執(zhí)行報(bào)錯(cuò)了。也就是說，我們可以將待插入的 List 集合分隔為多個(gè)小 List 來執(zhí)行批量插入的操作，而這個(gè)操作過程就叫做 List 分片。
有了處理思路之后，接下來就是實(shí)操了，那如何對(duì)集合進(jìn)行分片操作呢？
分片操作的實(shí)現(xiàn)方式有很多種，這個(gè)我們后文再講，接下來我們使用最簡單的方式，也就是 Google 提供的 Guava 框架來實(shí)現(xiàn)分片的功能。
分片 Demo 實(shí)戰(zhàn)
要實(shí)現(xiàn)分片功能，第一步我們先要添加 Guava 框架的支持，在 pom.xml 中添加以下引用：
<!-- google guava 工具類 --> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.0.1-jre</version> </dependency>
接下來我們寫一個(gè)小小的 demo，將以下 7 個(gè)人名分為 3 組（每組最多 3 個(gè)），實(shí)現(xiàn)代碼如下：
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Guava 分片
*/
public class PartitionByGuavaExample {
// 原集合
private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,劉備,孫權(quán)".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 集合分片
List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3);
// 打印分片集合
newList.forEach(i -> {
System.out.println("集合長度：" + i.size());
});
}
}
以上程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
從上述結(jié)果可以看出，我們只需要使用 Guava 提供的 Lists.partition 方法就可以很輕松的將一個(gè)集合進(jìn)行分片了。
原生批量插入分片實(shí)現(xiàn)
那接下來，就是改造我們的 MyBatis 批量插入代碼了，具體實(shí)現(xiàn)如下：
@Test
void saveBatchByNativePartition() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)開始時(shí)間
List<User> list = new ArrayList<>();
// 構(gòu)建插入數(shù)據(jù)
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
// 分片批量插入
int count = (int) Math.ceil(MAXCOUNT / 1000.0); // 分為 n 份，每份 1000 條
List<List<User>> listPartition = Lists.partition(list, count);
// 分片批量插入
for (List<User> item : listPartition) {
userService.saveBatchByNative(item);
}
long etime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)結(jié)束時(shí)間
System.out.println("執(zhí)行時(shí)間：" + (etime - stime));
}
執(zhí)行以上程序，最終的執(zhí)行結(jié)果如下：
從上圖可以看出，之前批量插入時(shí)的異常報(bào)錯(cuò)不見了，并且此實(shí)現(xiàn)方式的執(zhí)行效率竟比 MyBatis Plus 的批量插入的執(zhí)行效率要高，MyBatis Plus 批量插入 10W 條數(shù)據(jù)的執(zhí)行時(shí)間如下：
總結(jié)
本文我們演示了 MyBatis 原生批量插入時(shí)的問題：可能會(huì)因?yàn)椴迦氲臄?shù)據(jù)太多從而導(dǎo)致運(yùn)行失敗，我們可以通過分片的方式來解決此問題，分片批量插入的實(shí)現(xiàn)步驟如下：
- 計(jì)算出分片的數(shù)量（分為 N 批）；
- 使用 Lists.partition 方法將集合進(jìn)行分片（分為 N 個(gè)集合）；
- 循環(huán)將分片的集合進(jìn)行批量插入的操作。
到此這篇關(guān)于淺談MyBatis原生批量插入的坑與解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MyBatis原生批量插入內(nèi)容請搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！
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