MySql批量插入数据

MySql批量插入数据

学习了：http://blog.csdn.net/frinder/article/details/38830723

膜拜一下，把原文引过来：

因前段时间去面试，问到如何高效向数据库插入10万条记录，之前没处理过类似问题，也没看过相关资料，结果没答上来，今天就查了些资料，总结出三种方法：

测试数据库为MySQL!!!

方法一:
[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
public static void insert() {  
        // 开时时间  
        Long begin = new Date().getTime();  
        // sql前缀  
        String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES ";  
        try {  
            // 保存sql后缀  
            StringBuffer suffix = new StringBuffer();  
            // 设置事务为非自动提交  
            conn.setAutoCommit(false);  
            // Statement st = conn.createStatement();  
            // 比起st，pst会更好些  
            PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("");  
            // 外层循环，总提交事务次数  
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {  
                // 第次提交步长  
                for (int j = 1; j <= 10000; j++) {  
                    // 构建sql后缀  
                    suffix.append("(" + j * i + ", SYSDATE(), " + i * j  
                            * Math.random() + "),");  
                }  
                // 构建完整sql  
                String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);  
                // 添加执行sql  
                pst.addBatch(sql);  
                // 执行操作  
                pst.executeBatch();  
                // 提交事务  
                conn.commit();  
                // 清空上一次添加的数据  
                suffix = new StringBuffer();  
            }  
            // 头等连接  
            pst.close();  
            conn.close();  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        // 结束时间  
        Long end = new Date().getTime();  
        // 耗时  
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");  
    }  

输出时间：cast : 23 ms

该方法目前测试是效率最高的方法!



方法二：
[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
public static void insertRelease() {  
        Long begin = new Date().getTime();  
        String sql = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES (?, SYSDATE(), ?)";  
        try {  
            conn.setAutoCommit(false);  
            PreparedStatement pst = conn.prepareStatement(sql);  
            for (int i = 1; i <= 100; i++) {  
                for (int k = 1; k <= 10000; k++) {  
                    pst.setLong(1, k * i);  
                    pst.setLong(2, k * i);  
                    pst.addBatch();  
                }  
                pst.executeBatch();  
                conn.commit();  
            }  
            pst.close();  
            conn.close();  
        } catch (SQLException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        Long end = new Date().getTime();  
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");  
    }  
注：注释就没有了，和上面类同，下面会有分析！

控制台输出：cast : 111 ms

执行时间是上面方法的5倍！



方法三：

[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
public static void insertBigData(SpringBatchHandler sbh) {  
        Long begin = new Date().getTime();  
        JdbcTemplate jdbcTemplate = sbh.getJdbcTemplate();  
        final int count = 10000;  
        String sql = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUES (?, SYSDATE(), ?)";  
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {  
            // 为prepared statement设置参数。这个方法将在整个过程中被调用的次数  
            public void setValues(PreparedStatement pst, int i)  
                    throws SQLException {  
                pst.setLong(1, i);  
                pst.setInt(2, i);  
            }  
  
            // 返回更新的结果集条数  
            public int getBatchSize() {  
                return count;  
            }  
        });  
        Long end = new Date().getTime();  
        System.out.println("cast : " + (end - begin) / 1000 + " ms");  
    }  

该方法采用的是spring batchUpdate执行，因效率问题，数据量只有1万条！
执行时间：cast : 387 ms





总结：方法一和方法二很类同，唯一不同的是方法一采用的是“insert into tb (...) values(...),(...)...;”的方式执行插入操作，

方法二则是“insert into tb (...) values (...);insert into tb (...) values (...);...”的方式，要不是测试，我也不知道两者差别是如此之大！

当然，这个只是目前的测试，具体执行时间和步长也有很大关系！如过把步长改为100，可能方法就要几分钟了吧，这个可以自己测试哈。。。

方法三网上很推崇，不过，效率大家也都看到了，1万条记录，耗时6分钟，可见其效率并不理想！而且方法三需要配置spring applicationContext环境才能应用！

不过，方法三在ssh/spring-mvc中可用性还是很高的！


刚才开始研究大数据方面的问题，以上也只是真实测试的结果，并不一定就是事实，有好的建议，大家请指正，谢谢！

相互学习，才能进步更快！