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MyBatis批量插入数据 MyBatis批量插入数据的三种方法实例

Java中文社群   2021-10-09 我要评论
想了解MyBatis批量插入数据的三种方法实例的相关内容吗,Java中文社群在本文为您仔细讲解MyBatis批量插入数据的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:mybatis批量插入数据,mybatis批量新增数据,mybatis批量添加,下面大家一起来学习吧。

前言

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,之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!》的文章,但评论区的反馈不是很好,主要有两个问题:第一,对 MyBatis Plus(下文简称 MP)的批量插入功能很多人都有误解,认为 MP 也是使用循环单次插入数据的,所以性能并没有提升;第二,对于原生批量插入的方法其实也是有坑的,但鲜有人知。

所以综合以上情况,磊哥决定再来一个 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', '123456', '2021-09-10 18:11:16');
INSERT INTO `user` VALUES (2, '张飞', '123456', '2021-09-10 18:11:28');
INSERT INTO `user` VALUES (3, '关羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34');
INSERT INTO `user` VALUES (4, '刘备', '123456', '2021-09-10 18:11:41');
INSERT INTO `user` VALUES (5, '曹操', '123456', '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 = 100000;

    @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("123456");
            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 mvnrepository.com/artifact/co… 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: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("123456");
            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 = 100000;

    @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("123456");
            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 = 100000;

    @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("123456");
            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。


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