【MyBatis-plus】saveBatch 性能调优和【MyBatis】的数据批量入库
总结最优的两种方法：方法1：
使用了【MyBatis-plus】saveBatch 但是数据入库效率依旧很慢，那大概是是由于JDBC没有配置，saveBatch 批量写入并没有见效哦！！！
详细配置如下：批量数据入库：rewriteBatchedStatements=true
# 数据源
master:
driver-class-name: org.postgresql.Driver
url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5444/mxpt_business_databases?useUnicode=true&characterEncoding=utf8¤tSchema=public&stringtype=unspecified&rewriteBatchedStatements=true
username: postgres
password: postgres
schema: public
方法2：
使用【MyBatis】举行数据的批量入库：拼接sql语句，每1000条数据入库一次。
@Override
public String insertBoundValueListToDatabase(List<ResourceCalcSceneBoundValue> list)
{
//1.先删除原有场次和工程的数据，再进行导入
ResourceCalcSceneBoundValue gongkuangValue = list.get(0);
Long scprodId = gongkuangValue.getScprodId();
Long gongkuangId = gongkuangValue.getBoundId();
List<ResourceCalcSceneBoundValue> listValue = resourceCalcSceneBoundValueMapper.selectResourceCalcSceneBoundValueList(gongkuangValue);
if(listValue != null && listValue.size() > 0){
resourceCalcSceneBoundValueMapper.deleteBoundValueByScprodIdAndBoundId(scprodId, gongkuangId);
}
//2.将结果插入到数据库中
if (list.size() > 0) {
//条数为1
if(list.size() == 1){
resourceCalcSceneBoundValueMapper.insertResourceCalcSceneBoundValueList(list.subList(0, 1));
}
//由于数据库对于插入字段的限制，在这里对批量插入的数据进行分批处理
int batchCount = 120;//每批commit的个数
int batchLastIndex = batchCount - 1;// 每批最后一个的下标
for (int index = 0; index < list.size() - 1; ) {
if (batchLastIndex > list.size() - 1) {
batchLastIndex = list.size() - 1;
resourceCalcSceneBoundValueMapper.insertResourceCalcSceneBoundValueList(list.subList(index, batchLastIndex + 1));
break;// 数据插入完毕,退出循环
} else {
resourceCalcSceneBoundValueMapper.insertResourceCalcSceneBoundValueList(list.subList(index, batchLastIndex + 1));
index = batchLastIndex + 1;// 设置下一批下标
batchLastIndex = index + (batchCount - 1);
}
}
return "边界过程数据入库成功! 条数为："+list.size()+"条。 ";
}
return "数据条数为0。";
}
xml代码：
<insert id="insertResourceCalcSceneBoundValueList" parameterType="java.util.List" useGeneratedKeys="false">
INSERT INTO resource_calc_scene_bound_value
(scprod_id, bound_id, tm, flow, water, kurong, inq, stcd, remark, jp, kaidu, kgnum)
VALUES
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(#{item.scprodId,jdbcType=INTEGER}
,#{item.boundId,jdbcType=INTEGER}
,#{item.tm,jdbcType=TIMESTAMP}
,#{item.flow,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.water,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.kurong,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.inq,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.stcd,jdbcType=VARCHAR}
,#{item.remark,jdbcType=VARCHAR}
,#{item.jp,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.kaidu,jdbcType=NUMERIC}
,#{item.kgnum,jdbcType=INTEGER})
</foreach>
</insert>
参考博客：
https://www.cnblogs.com/natee/p/17428877.html
大神总结的超级详细！！！
一起学习！！！
发现接口处理速率慢的有点超出预期，感觉很希奇，背面定位发现是数据库批量生存这块很慢。
这个项目用的是 mybatis-plus，批量生存直接用的是 mybatis-plus 提供的 saveBatch。 我点进去看了下源码，感觉有点不太对劲：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/08674fc984614316a4b145fa558ac082.png
继续追踪了下，从这个代码来看，确实是 for 循环一条一条执行了 sqlSession.insert，下面的 consumer 执行的就是上面的 sqlSession.insert：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fae211994638449e9027c24ca4f3f0e9.png
然后累计肯定命量后，一批 flush。从这点来看，这个 saveBach 的性能肯定比直接一条一条 insert 快。
1、1000条数据，一条一条插入
@Test
void MybatisPlusSaveOne() {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
try {
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("mybatis plus save one");
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
OpenTest openTest = new OpenTest();
openTest.setA("a" + i);
openTest.setB("b" + i);
openTest.setC("c" + i);
openTest.setD("d" + i);
openTest.setE("e" + i);
openTest.setF("f" + i);
openTest.setG("g" + i);
openTest.setH("h" + i);
openTest.setI("i" + i);
openTest.setJ("j" + i);
openTest.setK("k" + i);
//一条一条插入
openTestService.save(openTest);
}
sqlSession.commit();
stopWatch.stop();
log.info("mybatis plus save one：" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
} finally {
sqlSession.close();
}
}
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2d8b9be35c3c4636a500def3aca581d1.png
可以看到，执行一批 1000 条数的批量生存，淹灭的时间是 121011 毫秒。
2、1000条数据用 mybatis-plus 自带的 saveBatch 插入
@Test
void MybatisPlusSaveBatch() {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
try {
List<OpenTest> openTestList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
OpenTest openTest = new OpenTest();
openTest.setA("a" + i);
openTest.setB("b" + i);
openTest.setC("c" + i);
openTest.setD("d" + i);
openTest.setE("e" + i);
openTest.setF("f" + i);
openTest.setG("g" + i);
openTest.setH("h" + i);
openTest.setI("i" + i);
openTest.setJ("j" + i);
openTest.setK("k" + i);
openTestList.add(openTest);
}
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("mybatis plus save batch");
//批量插入
openTestService.saveBatch(openTestList);
sqlSession.commit();
stopWatch.stop();
log.info("mybatis plus save batch：" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
} finally {
sqlSession.close();
}
}
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/266c6b7ca43542f6978adf9fd6fd79e1.png
淹灭的时间是 59927 毫秒，比一条一条插入快了一倍，从这点来看，效率还是可以的。
然后常见的另有一种使用拼接 SQL 方式来实现批量插入，我们也来对比试试看性能怎样。
3、1000 条数据用手动拼接 SQL 方式插入， 搞个手动拼接：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/392fbe865eac43ac91c71c2d77ea22a5.png
来跑跑下性能怎样：
@Test
void MapperSaveBatch() {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
try {
List<OpenTest> openTestList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
OpenTest openTest = new OpenTest();
openTest.setA("a" + i);
openTest.setB("b" + i);
openTest.setC("c" + i);
openTest.setD("d" + i);
openTest.setE("e" + i);
openTest.setF("f" + i);
openTest.setG("g" + i);
openTest.setH("h" + i);
openTest.setI("i" + i);
openTest.setJ("j" + i);
openTest.setK("k" + i);
openTestList.add(openTest);
}
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("mapper save batch");
//手动拼接批量插入
openTestMapper.saveBatch(openTestList);
sqlSession.commit();
stopWatch.stop();
log.info("mapper save batch：" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
} finally {
sqlSession.close();
}
}
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9ee267d22edb4a2d8a11ac394b7af93b.png
耗时只有 2275 毫秒，性能比 mybatis-plus 自带的 saveBatch 好了 26 倍！
这时，我又突然回想起以前直接用 JDBC 批量生存的接口，那都到这份上了，顺带也跑跑看！
4、1000 条数据用 JDBC executeBatch 插入
@Test
void JDBCSaveBatch() throws SQLException {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
Connection connection = sqlSession.getConnection();
connection.setAutoCommit(false);
String sql = "insert into open_test(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);
try {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
statement.setString(1,"a" + i);
statement.setString(2,"b" + i);
statement.setString(3, "c" + i);
statement.setString(4,"d" + i);
statement.setString(5,"e" + i);
statement.setString(6,"f" + i);
statement.setString(7,"g" + i);
statement.setString(8,"h" + i);
statement.setString(9,"i" + i);
statement.setString(10,"j" + i);
statement.setString(11,"k" + i);
statement.addBatch();
}
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("JDBC save batch");
statement.executeBatch();
connection.commit();
stopWatch.stop();
log.info("JDBC save batch：" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
} finally {
statement.close();
sqlSession.close();
}
}
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/343f2f4c59544dd38d2749f6e9ab336b.png
耗时是 55663 毫秒，所以 JDBC executeBatch 的性能跟 mybatis-plus 的 saveBatch 一样（底层一样）。
综上所述，拼接 SQL 的方式实现批量生存效率最佳。
但是我又不太甘心，总感觉应该有什么别的法子，然后我就继续跟着 mybatis-plus 的源码 debug 了一下，跟到了 MySQL 的驱动，突然发现有个 if 内里的条件有点显眼：https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e723bf9d5463456e81c2f76edbfc98b9.png
就是这个叫 rewriteBatchedStatements 的玩意，从名字来看是要重写批利用的 Statement，前面batchHasPlainStatements 已经是 false，取反肯定是 true，所以只要这参数是 true 就会举行一波利用。
我看了下默认是 false。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/64945f9659304985bd66bcd23528bd57.png
直接将 jdbcurl 加上了这个参数：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c85c0363c2ef47018bb6a9120a6eb6c5.png
然后继续跑了下 mybatis-plus 自带的 saveBatch，果然性能大大提高，跟拼接 SQL 差不多！
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fb72ffc9986940f8bf0199e1d63a4049.png
然后我继续 debug ，来探探 rewriteBatchedStatements 究竟是怎么 rewrite 的！ 如果这个参数是 true，则会执行下面的方法且直接返回：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/820ed74d4ff64171b3b20f869547254d.png
看下 executeBatchedInserts 究竟干了什么：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/83b5c501ff024102898c6e5fd7df6913.png
看到上面我圈出来的代码没，好像已经有点感觉了，继续往下 debug。
果然！SQL 语句被 rewrite了：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ce0d6bab2f7d4b56b626f6861e86ba43.png
对插入而言，所谓的 rewrite 实在就是将一批插入拼接成 insert into xxx values (a),(b),©…这样一条语句的形式然后执行，这样一来跟拼接 SQL 的结果是一样的。
那为什么默认不给这个参数设置为 true 呢？主要有以下两点：
如果批量语句中的某些语句失败，则默认重写会导致全部语句都失败。
批量语句的某些语句参数不一样，则默认重写会使得查询缓存未命中。
看起来影响不大，所以我给我的项目设置上了这个参数！
末了
稍微总结下我大略的对比（虽然大略，但实行结果符合原理层面的理解），如果你想更正确地做实行，可以使用 JMH，而且测试更多组数（如 5000，10000等）的环境。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/29bda663ea144842bcce32b79f3c5dba.png
所以如果有使用 JDBC 的 Batch 性能方面的需求，要将 rewriteBatchedStatements 设置为 true，这样能提高很多性能。
然后如果喜欢手动拼接 SQL 要注意一次拼接的数量，分批处理。
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