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Java实现几十万条数据插入实例教程(30万条数据插入MySQL仅需13秒)

java导入十万级数据处理java批量导入大量数据java大量数据快速入库 2023-05-14 18:05:20 165人浏览 泡泡鱼
摘要

目录实体类、mapper和配置文件定义User实体mapper接口mapper.xml文件jdbc.propertiessqlMapConfig.xml不分批次直接梭哈循环逐条插入m

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。

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


@Data
public class User {

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

mapper接口

public interface UserMapper {

    
    void batchInsertUser(@Param("list") List<User> userList);
}

mapper.xml文件

    <!-- 批量插入用户信息 -->
    <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

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "Http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>

    <!--通过properties标签加载外部properties文件-->
    <properties resource="jdbc.properties"></properties>

    <!--自定义别名-->
    <typeAliases>
        <typeAlias type="com.zjq.domain.User" alias="user"></typeAlias>
    </typeAliases>

    <!--数据源环境-->
    <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>

    <!--加载映射文件-->
    <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 {
            List<User> 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:

    
    void insertUser(User user);

    <!-- 新增用户信息 -->
    <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

ccc.gif

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。。

image.png

👇👇👇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：

    
    @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 {
            List<User> 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。

CPU和磁盘占用情况

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。

image.png

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：

    
    @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 {
            List<User> 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：

image.png

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。

    
    @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();
                }
            }
        }
    }

ccc.gif

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：

  • 获取数据库连接。
  • 创建 Statement 对象。
  • 定义 SQL 语句，使用 PreparedStatement 对象预编译 SQL 语句并设置参数。
  • 执行批处理操作。
  • 处理剩余的数据。
  • 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）：

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。

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。

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。

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。

到此这篇关于Java实现几十万条数据插入(30万条数据插入MySQL仅需13秒)的文章就介绍到这了,更多相关Java实现几十万条数据插入内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！

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--结束END--

本文标题: Java实现几十万条数据插入实例教程(30万条数据插入MySQL仅需13秒)

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