JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch
JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch
SQL的批量插入的问题,如果来个for循环,执行上万次,肯定会很慢,那么,如何去优化呢?
解决方案:用 preparedStatement.addBatch()配合preparedStatement.executeBatch()去批量插入; 效率要比一条一条插入快近60倍。
代码:
//获取要设置的Arp基准的List后,插入Arp基准表中 public boolean insertArpStandardList(List<ArpTable> list) { Connection conn = null; PreparedStatement ps = null; ResultSet rs = null; //MySql的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数,并保证5.1.13以上版本的驱动,才能实现高性能的批量插入。 //优化插入性能,用JDBC的addBatch方法,但是注意在连接字符串加上面写的参数。 //例如: String connectionUrl="jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/test?rewriteBatchedStatements=true" ; String sql = "insert into arp_standard(guid, devicebrand, devicename, deviceip, ipaddress, " + "macaddress, createtime) values(?,?,?,?,?,?,?)"; try{ conn = DBConnection.getConnection(); ps = conn.prepareStatement(sql); //优化插入第一步设置手动提交 conn.setAutoCommit(false); int len = list.size(); for(int i=0; i<len; i++) { ps.setString(1, list.get(i).getGuid()); ps.setString(2, list.get(i).getDeviceBrand()); ps.setString(3, list.get(i).getDeviceName()); ps.setString(4, list.get(i).getDeviceIp()); ps.setString(5, list.get(i).getIpAddress()); ps.setString(6, list.get(i).getMacAddress()); ps.setString(7, list.get(i).getCreateTime()); //if(ps.executeUpdate() != 1) r = false; 优化后,不用传统的插入方法了。 //优化插入第二步插入代码打包,等一定量后再一起插入。 ps.addBatch(); //if(ps.executeUpdate() != 1)result = false; //每200次提交一次 if((i!=0 && i%200==0) || i==len-1){//可以设置不同的大小;如50,100,200,500,1000等等 ps.executeBatch(); //优化插入第三步提交,批量插入数据库中。 conn.commit(); ps.clearBatch();//提交后,Batch清空。 } } } catch (Exception e) { System.out.println("MibTaskPack->getArpInfoList() error:" + e.getMessage()); return false; //出错才报false } finally { DBConnection.closeConection(conn, ps, rs); } return true; }
分类:
Mysql数据库
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南