MyBatis批量插入数据的三种方法实例 MyBatis批量插入数据的三种方法

前言
准备工作
1.循环单次插入
2.MP 批量插入

① 控制器实现
② 业务逻辑层实现
③ 数据持久层实现
MP 性能测试
MP 源码分析

3.原生批量插入

① 业务逻辑层扩展
② 数据持久层扩展
③ 添加 UserMapper.xml
原生批量插入性能测试
缺点分析

解决方案

总结

前言批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能，yyds！》的文章，但评论区的反馈不是很好，主要有两个问题：第一，对 MyBatis Plus（下文简称 MP）的批量插入功能很多人都有误解，认为 MP 也是使用循环单次插入数据的，所以性能并没有提升；第二，对于原生批量插入的方法其实也是有坑的，但鲜有人知。
所以综合以上情况，磊哥决定再来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现方法做一个性能测试，以及相应的原理分析。
先来简单说一下 3 种批量插入功能分别是：

循环单次插入；
MP 批量插入功能；
原生批量插入功能。

准备工作
开始之前我们先来创建数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：

-- ------------------------------ 创建数据库-- ----------------------------SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`; CREATE DATABASE `testdb`; USE `testdb`; -- ------------------------------ 创建 user 表-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user`(`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,`password` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,`createtime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic; -- ------------------------------ 添加测试数据-- ----------------------------INSERT INTO `user` VALUES (1, '赵云', '123456', '2021-09-10 18:11:16'); INSERT INTO `user` VALUES (2, '张飞', '123456', '2021-09-10 18:11:28'); INSERT INTO `user` VALUES (3, '关羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34'); INSERT INTO `user` VALUES (4, '刘备', '123456', '2021-09-10 18:11:41'); INSERT INTO `user` VALUES (5, '曹操', '123456', '2021-09-10 18:12:02'); SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

数据库的最终效果如下：

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1.循环单次插入
接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。?
循环单次插入的（测试）核心代码如下：

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; @SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000; @Autowiredprivate UserServiceImpl userService; /*** 循环单次插入*/@Testvoid save() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword("123456"); userService.save(user); }long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); }}

运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：

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2.MP 批量插入
MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:

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注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：

com.baomidoumybatis-plus-boot-startermybatis-plus-latest-version

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 mvnrepository.com/artifact/co… 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。
更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：baomidou.com/guide/

① 控制器实现

import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @RestController@RequestMapping("/u")public class UserController {@Autowiredprivate UserServiceImpl userService; /*** 批量插入（自定义）*/@RequestMapping("/mysavebatch")public boolean mySaveBatch(){List list = new ArrayList<>(); // 待添加（用户）数据for (int i = 0; i < 1000; i++) {User user = new User(); user.setName("test:"+i); user.setPassword("123456"); list.add(user); }return userService.saveBatchCustom(list); }}

② 业务逻辑层实现

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.example.demo.mapper.UserMapper; import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.UserService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List; @Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImplimplements UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper; public boolean saveBatchCustom(List list){return userMapper.saveBatchCustom(list); }}

③ 数据持久层实现

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import com.example.demo.model.User; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import java.util.List; @Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper{boolean saveBatchCustom(List list); }

经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。

MP 性能测试

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; @SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000; @Autowiredprivate UserServiceImpl userService; /*** MP 批量插入*/@Testvoid saveBatch() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间List list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {User user = new User(); user.setName("test:" + i); user.setPassword("123456"); list.add(user); }// MP 批量插入userService.saveBatch(list); long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间System.out.println("执行时间：" + (etime - stime)); }}

以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：

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从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源码分析

从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。
MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：
【MyBatis批量插入数据的三种方法实例】

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我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：

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从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。
那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。

3.原生批量插入
原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。

① 业务逻辑层扩展
在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.example.demo.mapper.UserMapper; import com.example.demo.model.User; import com.example.demo.service.UserService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List; @Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImplimplements UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper; public boolean saveBatchByNative(List list) {return userMapper.saveBatchByNative(list); }}

② 数据持久层扩展
在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import com.example.demo.model.User; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import java.util.List; @Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper {boolean saveBatchByNative(List list); }

③ 添加 UserMapper.xml
创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES(#{item.name},#{item.password})

经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。

原生批量插入性能测试

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; @SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000; @Autowiredprivate UserServiceImpl userService; /*** 原生自己拼接 SQL，批量插入*/@Testvoid saveBatchByNative() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间List 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)); }}

然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：

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纳尼？程序的执行竟然报错了。

缺点分析
从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。
这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

-- 设置最大执行 SQL 为 10Mset global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下图所示：

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注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。
当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：

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总结
本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。
到此这篇关于MyBatis批量插入数据的三种方法的文章就介绍到这了,更多相关MyBatis批量插入数据内容请搜索脚本之家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脚本之家！