Java怎么实现几十万条数据插入(30万条数据插入MySQL仅需13秒)

Posted on by hackdl

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。

30万条数据插入插入数据库验证

    • 实体类、mapper和配置文件定义
      • User实体
      • mapper接口
      • mapper.xml文件
      • jdbc.properties
      • sqlMapConfig.xml
    • 不分批次直接梭哈
    • 循环逐条插入
    • MyBatis实现插入30万条数据
    • JDBC实现插入30万条数据
    • 总结

验证的数据库表结构如下： 

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户id',
  `username` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `age` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户信息表';

话不多说，开整！

实体类、mapper和配置文件定义

User实体

/**
 * 
用户实体

 *
 * @Author zjq
 * @Date 2021/8/3
 */
@Data
public class User {

    private int id;
    private String username;
    private int age;

}

mapper接口

public interface UserMapper {

    /**
     * 批量插入用户
     * @param userList
     */
    void batchInsertUser(@Param("list") ListUser> userList);


}

mapper.xml文件

    
    insert id="batchInsertUser" parameterType="java.util.List">
        insert into t_user(username,age) values
        foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
            (
            #{item.username},
            #{item.age}
            )
        foreach>
    insert>

jdbc.properties

jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=root

sqlMapConfig.xml


DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
configuration>

    
    properties resource="jdbc.properties">properties>


    
    typeAliases>
        typeAlias type="com.zjq.domain.User" alias="user">typeAlias>
    typeAliases>


    
    environments default="developement">
        environment id="developement">
            transactionManager type="JDBC">transactionManager>
            dataSource type="POOLED">
                property name="driver" value="${jdbc.driver}"/>
                property name="url" value="${jdbc.url}"/>
                property name="username" value="${jdbc.username}"/>
                property name="password" value="${jdbc.password}"/>
            dataSource>
        environment>
    environments>


    
    mappers>
        mapper resource="com/zjq/mapper/UserMapper.xml">mapper>
    mappers>


configuration>

不分批次直接梭哈

MyBatis直接一次性批量插入30万条，代码如下：

    @Test
    public void testBatchInsertUser() throws IOException {
        InputStream resourceAsStream =
                Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        try {
            ListUser> userList = new ArrayList>();
            for (int i = 1; i  300000; i++) {
                User user = new User();
                user.setId(i);
                user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
                user.setAge((int) (Math.random() * 100));
                userList.add(user);
            }
            session.insert("batchInsertUser", userList); // 最后插入剩余的数据
            session.commit();

            long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
            System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");
        } finally {
            session.close();
        }
    }

可以看到控制台输出：

Cause: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (27759038 >yun 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet’ variable.

超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
既然梭哈不行那我们就一条一条循环着插入行不行呢

循环逐条插入

mapper接口和mapper文件中新增单个用户新增的内容如下:

    /**
     * 新增单个用户
     * @param user
     */
    void insertUser(User user);

    
    insert id="insertUser" parameterType="user">
        insert into t_user(username,age) values
            (
            #{username},
            #{age}
            )
    insert>

调整执行代码如下：

    @Test
    public void testCirculateInsertUser() throws IOException {
        InputStream resourceAsStream =
                Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        try {
            for (int i = 1; i  300000; i++) {
                User user = new User();
                user.setId(i);
                user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
                user.setAge((int) (Math.random() * 100));
                // 一条一条新增
                session.insert("insertUser", user);
                session.commit();
            }

            long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
            System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");
        } finally {
            session.close();
        }
    }

执行后可以发现磁盘IO占比飙升，一直处于高位。

等啊等等啊等，好久还没执行完


先不管他了太慢了先搞其他的，等会再来看看结果吧。
two thousand year later …
控制台输出如下：

总共执行了14909367毫秒，换算出来是4小时八分钟。太慢了。。

👇👇👇还是优化下之前的批处理方案吧

MyBatis实现插入30万条数据

先清理表数据，然后优化批处理执行插入：

-- 清空用户表
TRUNCATE table  t_user;

以下是通过 MyBatis 实现 30 万条数据插入代码实现：

    /**
     * 分批次批量插入
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testBatchInsertUser() throws IOException {
        InputStream resourceAsStream =
                Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int waitTime = 10;
        try {
            ListUser> userList = new ArrayList>();
            for (int i = 1; i  300000; i++) {
                User user = new User();
                user.setId(i);
                user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
                user.setAge((int) (Math.random() * 100));
                userList.add(user);
                if (i % 1000 == 0) {
                    session.insert("batchInsertUser", userList);
                    // 每 1000 条数据提交一次事务
                    session.commit();
                    userList.clear();

                    // 等待一段时间
                    Thread.sleep(waitTime * 1000);
                }
            }
            // 最后插入剩余的数据
            if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
                session.insert("batchInsertUser", userList);
                session.commit();
            }

            long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
            System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            session.close();
        }
    }

使用了 MyBatis 的批处理操作，将每 1000 条数据放在一个批次中插入，能够较为有效地提高插入速度。同时请注意在循环插入时要带有合适的等待时间和批处理大小，以防止出现内存占用过高等问题。此外，还需要在配置文件中设置合理的连接池和数据库的参数，以获得更好的性能。

在上面的示例中，我们每插入1000行数据就进行一次批处理提交，并等待10秒钟。这有助于控制内存占用，并确保插入操作平稳进行。

五十分钟执行完毕，时间主要用在了等待上。

如果低谷时期执行，CPU和磁盘性能又足够的情况下，直接批处理不等待执行：

    /**
     * 分批次批量插入
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testBatchInsertUser() throws IOException {
        InputStream resourceAsStream =
                Resources.getResourceAsStream("sqlMapConfig.xml");
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(resourceAsStream);
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        int waitTime = 10;
        try {
            ListUser> userList = new ArrayList>();
            for (int i = 1; i  300000; i++) {
                User user = new User();
                user.setId(i);
                user.setUsername("共饮一杯无 " + i);
                user.setAge((int) (Math.random() * 100));
                userList.add(user);
                if (i % 1000 == 0) {
                    session.insert("batchInsertUser", userList);
                    // 每 1000 条数据提交一次事务
                    session.commit();
                    userList.clear();
                }
            }
            // 最后插入剩余的数据
            if(!CollectionUtils.isEmpty(userList)) {
                session.insert("batchInsertUser", userList);
                session.commit();
            }

            long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
            System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            session.close();
        }
    }

则24秒可以完成数据插入操作：


可以看到短时CPU和磁盘占用会飙高。
把批处理的量再调大一些调到5000，在执行：

13秒插入成功30万条，直接芜湖起飞🛫🛫🛫

JDBC实现插入30万条数据

JDBC循环插入的话跟上面的mybatis逐条插入类似，不再赘述。
以下是 Java 使用 JDBC 批处理实现 30 万条数据插入的示例代码。请注意，该代码仅提供思路，具体实现需根据实际情况进行修改。

    /**
     * JDBC分批次批量插入
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testJDBCBatchInsertUser() throws IOException {
        Connection connection = null;
        PreparedStatement preparedStatement = null;

        String databaseURL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
        String user = "root";
        String password = "root";

        try {
            connection = DriverManager.getConnection(databaseURL, user, password);
            // 关闭自动提交事务，改为手动提交
            connection.setAutoCommit(false);
            System.out.println("===== 开始插入数据 =====");
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            String sqlInsert = "INSERT INTO t_user ( username, age) VALUES ( ?, ?)";
            preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlInsert);

            Random random = new Random();
            for (int i = 1; i  300000; i++) {
                preparedStatement.setString(1, "共饮一杯无 " + i);
                preparedStatement.setInt(2, random.nextInt(100));
                // 添加到批处理中
                preparedStatement.addBatch();

                if (i % 1000 == 0) {
                    // 每1000条数据提交一次
                    preparedStatement.executeBatch();
                    connection.commit();
                    System.out.println("成功插入第 "+ i+" 条数据");
                }

            }
            // 处理剩余的数据
            preparedStatement.executeBatch();
            connection.commit();
            long spendTime = System.currentTimeMillis()-startTime;
            System.out.println("成功插入 30 万条数据,耗时："+spendTime+"毫秒");
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("Error: " + e.getMessage());
        } finally {
            if (preparedStatement != null) {
                try {
                    preparedStatement.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }

            if (connection != null) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }


上述示例代码中，我们通过 JDBC 连接 MySQL 数据库，并执行批处理操作插入数据。具体实现步骤如下：

  1. 获取数据库连接。
  2. 创建 Statement 对象。
  3. 定义 SQL 语句，使用 PreparedStatement 对象预编译 SQL 语句并设置参数。
  4. 执行批处理操作。
  5. 处理剩余的数据。
  6. 关闭 Statement 和 Connection 对象。

使用setAutoCommit(false) 来禁止自动提交事务，然后在每次批量插入之后手动提交事务。每次插入数据时都新建一个 PreparedStatement 对象以避免状态不一致问题。在插入数据的循环中，每 10000 条数据就执行一次 executeBatch() 插入数据。
另外，需要根据实际情况优化连接池和数据库的相关配置，以防止连接超时等问题。

总结

实现高效的大量数据插入需要结合以下优化策略（建议综合使用）：

  1. 批处理：批量提交SQL语句可以降低网络传输和处理开销，减少与数据库交互的次数。在Java中可以使用Statement或者PreparedStatement的addBatch()方法来添加多个SQL语句，然后一次性执行executeBatch()方法提交批处理的SQL语句。
  • 在循环插入时带有适当的等待时间和批处理大小，从而避免内存占用过高等问题：
    • 设置适当的批处理大小：批处理大小指在一次插入操作中插入多少行数据。如果批处理大小太小，插入操作的频率将很高，而如果批处理大小太大，可能会导致内存占用过高。通常，建议将批处理大小设置为1000-5000行，这将减少插入操作的频率并降低内存占用。
    • 采用适当的等待时间：等待时间指在批处理操作之间等待的时间量。等待时间过短可能会导致内存占用过高，而等待时间过长则可能会延迟插入操作的速度。通常，建议将等待时间设置为几秒钟到几十秒钟之间，这将使操作变得平滑且避免出现内存占用过高等问题。
    • 可以考虑使用一些内存优化的技巧，例如使用内存数据库或使用游标方式插入数据，以减少内存占用。
  • 总的来说，选择适当的批处理大小和等待时间可以帮助您平稳地进行插入操作，避免出现内存占用过高等问题。
  1. 索引: 在大量数据插入前暂时去掉索引，最后再打上，这样可以大大减少写入时候的更新索引的时间。
  2. 数据库连接池：使用数据库连接池可以减少数据库连接建立和关闭的开销，提高性能。在没有使用数据库连接池的情况，记得在finally中关闭相关连接。
  3. 数据库参数调整：增加MySQL数据库缓冲区大小、配置高性能的磁盘和I/O等。

本文内容到此结束了，
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