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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 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。

文章目录
  1. 1. 代码
  2. 2. 测试结果:
  3. 3. 结论