批处理数据主要有三种方式：

1. 反复执行单条插入语句
2. foreach 拼接 sql
3. 批处理

一、前期准备

基于Spring Boot + Mysql，同时为了省略get/set，使用了lombok，详见pom.xml。

1.1 表结构

id 使用数据库自增。

DROP TABLE IF EXISTS `user_info_batch`;
CREATE TABLE `user_info_batch` (
                           `id` bigint(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
                           `user_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '账户名称',
                           `pass_word` varchar(100) NOT NULL COMMENT '登录密码',
                           `nick_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '昵称',
                           `mobile` varchar(30) NOT NULL COMMENT '手机号',
                           `email` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱地址',
                           `gmt_create` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
                           `gmt_update` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
                           PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT 'Mybatis Batch';

1.2 项目配置文件

细心的你可能已经发现，数据库url 后面跟了一段 rewriteBatchedStatements=true，有什么用呢？先不急，后面会介绍。

# 数据库配置
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://47.111.118.152:3306/mybatis?rewriteBatchedStatements=true
    username: mybatis
    password: password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# mybatis
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: cn.van.mybatis.batch.entity

1.3 实体类

@Data
@Accessors(chain = true)
public class UserInfoBatchDO implements Serializable {
    private Long id;

    private String userName;

    private String passWord;

    private String nickName;

    private String mobile;

    private String email;

    private LocalDateTime gmtCreate;

    private LocalDateTime gmtUpdate;
}

1.4 UserInfoBatchMapper

public interface UserInfoBatchMapper {

    /** 单条插入
     * @param info
     * @return
     */
    int insert(UserInfoBatchDO info);

    /**
     * foreach 插入
     * @param list
     * @return
     */
    int batchInsert(List<UserInfoBatchDO> list);
}

1.5 UserInfoBatchMapper.xml

<?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="cn.van.mybatis.batch.mapper.UserInfoBatchMapper">

  <insert id="insert" parameterType="cn.van.mybatis.batch.entity.UserInfoBatchDO">
    insert into user_info_batch (user_name, pass_word, nick_name, mobile, email, gmt_create, gmt_update)
    values (#{userName,jdbcType=VARCHAR}, #{passWord,jdbcType=VARCHAR},#{nickName,jdbcType=VARCHAR}, #{mobile,jdbcType=VARCHAR}, #{email,jdbcType=VARCHAR}, #{gmtCreate,jdbcType=TIMESTAMP}, #{gmtUpdate,jdbcType=TIMESTAMP})
  </insert>

  <insert id="batchInsert">
    insert into user_info_batch (user_name, pass_word, nick_name, mobile, email, gmt_create, gmt_update)
    values
    <foreach collection="list" item="item" separator=",">
      (#{item.userName,jdbcType=VARCHAR}, #{item.passWord,jdbcType=VARCHAR}, #{item.nickName,jdbcType=VARCHAR}, #{item.mobile,jdbcType=VARCHAR}, #{item.email,jdbcType=VARCHAR}, #{item.gmtCreate,jdbcType=TIMESTAMP}, #{item.gmtUpdate,jdbcType=TIMESTAMP})
    </foreach>
  </insert>
</mapper>

1.6 预备数据

为了方便测试，抽离了几个变量，并进行提前加载。

    private List<UserInfoBatchDO> list = new ArrayList<>();
    private List<UserInfoBatchDO> lessList = new ArrayList<>();
    private List<UserInfoBatchDO> lageList = new ArrayList<>();
    private List<UserInfoBatchDO> warmList = new ArrayList<>();
    // 计数工具
    private StopWatch sw = new StopWatch();

• 为了方便组装数据，抽出了一个公共方法。

    private List<UserInfoBatchDO> assemblyData(int count){
        List<UserInfoBatchDO> list = new ArrayList<>();
        UserInfoBatchDO userInfoDO;
        for (int i = 0;i < count;i++){
            userInfoDO = new UserInfoBatchDO()
                    .setUserName("Van")
                    .setNickName("风尘博客")
                    .setMobile("17098705205")
                    .setPassWord("password")
                    .setGmtUpdate(LocalDateTime.now());
            list.add(userInfoDO);
        }
        return list;
    }

• 预热数据

    @Before
    public void assemblyData() {
        list = assemblyData(200000);
        lessList = assemblyData(2000);
        lageList = assemblyData(1000000);
        warmList = assemblyData(5);
    }

二、反复执行单条插入语句

可能‘懒’的程序员会这么做，很简单，直接在原先单条insert语句上嵌套一个for循环。

2.1 对应 mapper 接口

int insert(UserInfoBatchDO info);

2.2 测试方法

因为这种方法太慢，所以数据降低到 2000 条

@Test
public void insert() {
    log.info("【程序热身】");
    for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) {
        userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO);
    }
    log.info("【热身结束】");
    sw.start("反复执行单条插入语句");
    // 这里插入 20w 条太慢了，所以我只插入了 2000 条
    for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : lessList) {
        userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO);
    }
    sw.stop();
    log.info("all cost info:{}",sw.prettyPrint());
}

2.3 执行时间

• 第一次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
59887  100%  反复执行单条插入语句

• 第二次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
64853  100%  反复执行单条插入语句

• 第三次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
58235  100%  反复执行单条插入语句

该方式插入2000 条数据，执行三次的平均时间：60991 ms。

三、foreach 拼接SQL

3.1 对应mapper 接口

int batchInsert(List<UserInfoBatchDO> list);

3.2 测试方法

该方式和下一种方式都采用20w条数据测试。

@Test
public void batchInsert() {
    log.info("【程序热身】");
    for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) {
        userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO);
    }
    log.info("【热身结束】");
    sw.start("foreach 拼接 sql");
    userInfoBatchMapper.batchInsert(list);
    sw.stop();
    log.info("all cost info:{}",sw.prettyPrint());
}

3.3 执行时间

• 第一次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
18835  100%  foreach 拼接 sql

• 第二次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
17895  100%  foreach 拼接 sql

• 第三次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
19827  100%  foreach 拼接 sql

该方式插入20w 条数据，执行三次的平均时间：18852 ms。

四、批处理

该方式 mapper 和xml 复用了 2.1。

4.1 rewriteBatchedStatements 参数

我在测试一开始，发现改成 Mybatis Batch提交的方法都不起作用，实际上在插入的时候仍然是一条条记录的插，而且速度远不如原来 foreach 拼接SQL的方法，这是非常不科学的。

后来才发现要批量执行的话，连接URL字符串中需要新增一个参数：rewriteBatchedStatements=true

• rewriteBatchedStatements参数介绍

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。这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效。

4.2 批处理准备

• 手动注入 SqlSessionFactory

    @Resource
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

• 测试代码

@Test
public void processInsert() {
    log.info("【程序热身】");
    for (UserInfoBatchDO userInfoBatchDO : warmList) {
        userInfoBatchMapper.insert(userInfoBatchDO);
    }
    log.info("【热身结束】");
    sw.start("批处理执行 插入");
    // 打开批处理
    SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
    UserInfoBatchMapper mapper = session.getMapper(UserInfoBatchMapper.class);
    for (int i = 0,length = list.size(); i < length; i++) {
        mapper.insert(list.get(i));
        //每20000条提交一次防止内存溢出
        if(i%20000==19999){
            session.commit();
            session.clearCache();
        }
    }
    session.commit();
    session.clearCache();
    sw.stop();
    log.info("all cost info:{}",sw.prettyPrint());
}

4.3 执行时间

• 第一次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
09346  100%  批处理执行 插入

• 第二次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
08890  100%  批处理执行 插入

• 第三次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
09042  100%  批处理执行 插入

该方式插入20w 条数据，执行三次的平均时间：9092 ms。

4.4 如果数据更大

当我把数据扩大到 100w 时，foreach 拼接 sql 的方式已经无法完成插入了，所以我只能测试批处理的插入时间。

测试时，仅需将 【4.2】测试代码中的 list 切成 lageList 测试即可。

• 第一次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
32419  100%  批处理执行 插入

• 第二次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
31935  100%  批处理执行 插入

• 第三次

-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
33048  100%  批处理执行 插入

该方式插入100w 条数据，执行三次的平均时间：32467 ms。

五、总结

1. 循环插入单条数据虽然效率极低，但是代码量极少，数据量较小时可以使用，但是数据量较大禁止使用，效率太低了；
2. foreach 拼接sql的方式，使用时有大段的xml和sql语句要写，很容易出错，虽然效率尚可，但是真正应对大量数据的时候，依旧无法使用，所以不推荐使用；
3. 批处理执行是有大数据量插入时推荐的做法，使用起来也比较方便。