阅读全文

⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战	⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 jianshu.com/p/cce617be9f9e 「楼主楼主」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

• 代码
• 测试结果：
• 结论

---

🙂🙂🙂关注**微信公众号：【芋道源码】**有福利：

1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
3. 您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。
4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。
5. 认真的源码交流微信群。

---

数据库使用的是sqlserver，JDK版本1.8，运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式

1. 反复执行单条插入语句
2. xml拼接sql
3. 批处理执行

先说结论：少量插入请使用反复插入单条数据，方便。数量较多请使用批处理方式。（可以考虑以有需求的插入数据量20条左右为界吧，在我的测试和数据库环境下耗时都是百毫秒级的，方便最重要）。无论何时都不用xml拼接sql的方式。

代码

拼接SQL的xml newId()是sqlserver生成UUID的函数，与本文内容无关

<insert id="insertByBatch" parameterType="java.util.List">
    INSERT INTO tb_item VALUES
    <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
        (newId(),#{item.uniqueCode},#{item.projectId},#{item.name},#{item.type},#{item.packageUnique},
        #{item.isPackage},#{item.factoryId},#{item.projectName},#{item.spec},#{item.length},#{item.weight},
        #{item.material},#{item.setupPosition},#{item.areaPosition},#{item.bottomHeight},#{item.topHeight},
        #{item.serialNumber},#{item.createTime}</foreach>
</insert>

Mapper接口 Mapper<Item> 是 mybatis插件tk.Mapper 的接口，与本文内容关系不大

public interface ItemMapper extends Mapper<Item> {
    int insertByBatch(List<Item> itemList);
}

Service类

@Service
public class ItemService {
    @Autowired
    private ItemMapper itemMapper;
    @Autowired
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
    //批处理
    @Transactional
    public void add(List<Item> itemList) {
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);
        ItemMapper mapper = session.getMapper(ItemMapper.class);
        for (int i = 0; i < itemList.size(); i++) {
            mapper.insertSelective(itemList.get(i));
            if(i%1000==999){//每1000条提交一次防止内存溢出
                session.commit();
                session.clearCache();
            }
        }
        session.commit();
        session.clearCache();
    }
    //拼接sql
    @Transactional
    public void add1(List<Item> itemList) {
        itemList.insertByBatch(itemMapper::insertSelective);
    }
    //循环插入
    @Transactional
    public void add2(List<Item> itemList) {
        itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);
    }
}

测试类

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT, classes = ApplicationBoot.class)
public class ItemServiceTest {
    @Autowired
    ItemService itemService;

    private List<Item> itemList = new ArrayList<>();
    //生成测试List
    @Before
    public void createList(){
        String json ="{\n" +
                "        \"areaPosition\": \"TEST\",\n" +
                "        \"bottomHeight\": 5,\n" +
                "        \"factoryId\": \"0\",\n" +
                "        \"length\": 233.233,\n" +
                "        \"material\": \"Q345B\",\n" +
                "        \"name\": \"TEST\",\n" +
                "        \"package\": false,\n" +
                "        \"packageUnique\": \"45f8a0ba0bf048839df85f32ebe5bb81\",\n" +
                "        \"projectId\": \"094b5eb5e0384bb1aaa822880a428b6d\",\n" +
                "        \"projectName\": \"项目_TEST1\",\n" +
                "        \"serialNumber\": \"1/2\",\n" +
                "        \"setupPosition\": \"1B柱\",\n" +
                "        \"spec\": \"200X200X200\",\n" +
                "        \"topHeight\": 10,\n" +
                "        \"type\": \"Steel\",\n" +
                "        \"uniqueCode\": \"12344312\",\n" +
                "        \"weight\": 100\n" +
                "    }";
        Item test1 = JSON.parseObject(json,Item.class);
        test1.setCreateTime(new Date());
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {//测试会修改此数量
            itemList.add(test1);
        }
    }
    //批处理
    @Test
    @Transactional
    public void tesInsert() {
        itemService.add(itemList);
    }
    //拼接字符串
    @Test
    @Transactional
    public void testInsert1(){
        itemService.add1(itemList);
    }
    //循环插入
    @Test
    @Transactional
    public void testInsert2(){
        itemService.add2(itemList);
    }
}

测试结果：

10条 25条数据插入经多次测试，波动性较大，但基本都在百毫秒级别

方式	50条	100条	500条	1000条
批处理	159ms	208ms	305ms	432ms
xml拼接sql	208ms	232ms	报错	报错
反复单条插入	1013ms	2266ms	8141ms	18861ms

其中 拼接sql方式在插入500条和1000条时报错（似乎是因为sql语句过长，此条跟数据库类型有关，未做其他数据库的测试）： com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 传入的表格格式数据流(TDS)远程过程调用(RPC)协议流不正确。此 RPC 请求中提供了过多的参数。最多应为 2100

可以发现

• 循环插入的时间复杂度是 O(n),并且常数C很大
• 拼接SQL插入的时间复杂度（应该）是 O(logn),但是成功完成次数不多，不确定
• 批处理的效率的时间复杂度是 O(logn),并且常数C也比较小

结论

循环插入单条数据虽然效率极低，但是代码量极少，在使用tk.Mapper的插件情况下，仅需代码,：

@Transactional
public void add1(List<Item> itemList) {
        itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);
        }

因此，在需求插入数据数量不多的情况下肯定用它了。

xml拼接sql是最不推荐的方式，使用时有大段的xml和sql语句要写，很容易出错，工作效率很低。更关键点是，虽然效率尚可，但是真正需要效率的时候你挂了，要你何用？

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。