如何解决MyBatis原生批量插入的坑

发布时间:2021-10-21 10:47:26 作者:iii
来源:亿速云 阅读:125

本篇内容介绍了“如何解决MyBatis原生批量插入的坑”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

原生批量插入的“坑”

首先,我们来看一下 MyBatis 原生批量插入中的坑,当我们批量插入 10 万条数据时,实现代码如下:

import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
@SpringBootTest
class UserControllerTest {
 
    // 最大循环次数
    private static final int MAXCOUNT = 100000;
 
    @Autowired
    private UserServiceImpl userService;
    
    /**
     * 原生自己拼接 SQL,批量插入
     */
    @Test
    void saveBatchByNative() {
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
        List<User> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
            User user = new User();
            user.setName("test:" + i);
            user.setPassword("123456");
            list.add(user);
        }
        // 批量插入
        userService.saveBatchByNative(list);
        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
        System.out.println("执行时间:" + (etime - stime));
    }
}

核心文件 UserMapper.xml 中的实现代码如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
    <insert id="saveBatchByNative">
        INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES
        <foreach collection="list" separator="," item="item">
            (#{item.name},#{item.password})
        </foreach>
    </insert>
 
</mapper>

当我们开心地运行以上程序时,就出现了以下的一幕:

如何解决MyBatis原生批量插入的坑

沃,程序竟然报错了!

这是因为使用 MyBatis 原生批量插入拼接的插入 SQL 大小是 4.56M,而默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL 为 4M,那么在程序执行时就会报错了。

解决方案

以上的问题就是因为批量插入时拼接的 SQL 文件太大了,所以导致 MySQL 的执行报错了。那么我们第一时间想到的解决方案就是将大文件分成 N 个小文件,这样就不会因为 SQL 太大而导致执行报错了。也就是说,我们可以将待插入的 List 集合分隔为多个小 List 来执行批量插入的操作,而这个操作过程就叫做 List 分片。

有了处理思路之后,接下来就是实操了,那如何对集合进行分片操作呢?

分片操作的实现方式有很多种,这个我们后文再讲,接下来我们使用最简单的方式,也就是 Google 提供的 Guava 框架来实现分片的功能。

分片 Demo 实战

要实现分片功能,第一步我们先要添加 Guava 框架的支持,在 pom.xml 中添加以下引用:

<!-- google guava 工具类 -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

接下来我们写一个小小的 demo,将以下 7 个人名分为 3 组(每组最多 3 个),实现代码如下:

import com.google.common.collect.Lists;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
 
/**
 * Guava 分片
 */
public class PartitionByGuavaExample {
    // 原集合
    private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
            "唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
 
    public static void main(String[] args) {
        // 集合分片
        List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3);
        // 打印分片集合
        newList.forEach(i -> {
            System.out.println("集合长度:" + i.size());
        });
    }
}

以上程序的执行结果如下:

如何解决MyBatis原生批量插入的坑

从上述结果可以看出,我们只需要使用 Guava 提供的 Lists.partition 方法就可以很轻松的将一个集合进行分片了。

原生批量插入分片实现

那接下来,就是改造我们的 MyBatis 批量插入代码了,具体实现如下:

@Test
void saveBatchByNativePartition() {
    long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
    List<User> list = new ArrayList<>();
    // 构建插入数据
    for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
        User user = new User();
        user.setName("test:" + i);
        user.setPassword("123456");
        list.add(user);
    }
    // 分片批量插入
    int count = (int) Math.ceil(MAXCOUNT / 1000.0); // 分为 n 份,每份 1000 条
    List<List<User>> listPartition = Lists.partition(list, count);
    // 分片批量插入
    for (List<User> item : listPartition) {
        userService.saveBatchByNative(item);
    }
    long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
    System.out.println("执行时间:" + (etime - stime));
}

执行以上程序,最终的执行结果如下:

如何解决MyBatis原生批量插入的坑

从上图可以看出,之前批量插入时的异常报错不见了,并且此实现方式的执行效率竟比 MyBatis Plus 的批量插入的执行效率要高,MyBatis Plus 批量插入 10W 条数据的执行时间如下:

如何解决MyBatis原生批量插入的坑

“如何解决MyBatis原生批量插入的坑”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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