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平時(shí)開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，批量插入功能是我們?nèi)粘９ぷ髦斜容^常寫(xiě)的業(yè)務(wù)功能之一，公司實(shí)際的項(xiàng)目代碼中難免也會(huì)涉及到這個(gè)場(chǎng)景。

今天這篇文章咱們就來(lái)一個(gè) MyBatis 批量插入的匯總和梳理，同時(shí)對(duì) 3 種實(shí)現(xiàn)方法做一個(gè)性能測(cè)試，以及相應(yīng)的原理分析。

相信看完之后也會(huì)更加清晰明朗，而且后續(xù)在實(shí)際項(xiàng)目業(yè)務(wù)中遇到類(lèi)似問(wèn)題時(shí)，也便于理解和運(yùn)用。在此之前，這里先來(lái)聊一聊 3 種批量插入功能分別是：

循環(huán)單次插入；
MP 批量插入功能；
原生批量插入功能。

準(zhǔn)備工作

開(kāi)始之前我們先來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，執(zhí)行的 SQL 腳本如下：

-- ----------------------------
-- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)
-- ----------------------------
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`;
CREATE DATABASE `testdb`;
USE `testdb`;

-- ----------------------------
-- 創(chuàng)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;

-- ----------------------------
-- 添加測(cè)試數(shù)據(jù)
-- ----------------------------
INSERT INTO `user` VALUES (1, '趙云', '123456', '2021-09-10 18:11:16');
INSERT INTO `user` VALUES (2, '張飛', '123456', '2021-09-10 18:11:28');
INSERT INTO `user` VALUES (3, '關(guān)羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34');
INSERT INTO `user` VALUES (4, '劉備', '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;

數(shù)據(jù)庫(kù)的最終效果如下：

1.循環(huán)單次插入

接下來(lái)我們將使用 Spring Boot 項(xiàng)目，批量插入 10W 條數(shù)據(jù)來(lái)分別測(cè)試各個(gè)方法的執(zhí)行時(shí)間。

循環(huán)單次插入的（測(cè)試）核心代碼如下：

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;

@SpringBootTest
class UserControllerTest {

    // 最大循環(huán)次數(shù)
    private static final int MAXCOUNT = 100000;

    @Autowired
    private UserServiceImpl userService;

    /**
     * 循環(huán)單次插入
     */
    @Test
    void save() {
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)開(kāi)始時(shí)間
        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(); // 統(tǒng)計(jì)結(jié)束時(shí)間
        System.out.println("執(zhí)行時(shí)間：" + (etime - stime));
    }
}

運(yùn)行以上程序，花費(fèi)了 88574 毫秒，如下圖所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心實(shí)現(xiàn)類(lèi)有三個(gè)：UserController（控制器）、UserServiceImpl（業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)類(lèi)）、UserMapper（數(shù)據(jù)庫(kù)映射類(lèi)），它們的調(diào)用流程如下:

注意此方法實(shí)現(xiàn)需要先添加 MP 框架，打開(kāi) pom.xml 文件添加如下內(nèi)容：

<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>mybatis-plus-latest-version</version>
</dependency>

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本號(hào)，可訪(fǎng)問(wèn) https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查詢(xún)最新版本號(hào)，但在使用的時(shí)候記得一定要將上面的 “mybatis-plus-latest-version”替換成換成具體的版本號(hào)，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介紹請(qǐng)移步它的官網(wǎng)：https://baomidou.com/guide/

① 控制器實(shí)現(xiàn)

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 {

    @Autowired
    private UserServiceImpl userService;

    /**
     * 批量插入（自定義）
     */
    @RequestMapping("/mysavebatch")
    public boolean mySaveBatch(){
        List<User> list = new ArrayList<>();
        // 待添加（用戶(hù)）數(shù)據(jù)
        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 業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)現(xiàn)

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;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper,User>
        implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public boolean saveBatchCustom(List<User> list){
        return userMapper.saveBatchCustom(list);
    }
}

③ 數(shù)據(jù)持久層實(shí)現(xiàn)

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.demo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

import java.util.List;

@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User>{

    boolean saveBatchCustom(List<User> list);
}

經(jīng)過(guò)以上代碼實(shí)現(xiàn)，我們就可以使用 MP 來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的批量插入功能了，但本篇除了具體的實(shí)現(xiàn)代碼之外，我們還要知道每種方法的執(zhí)行效率，所以接下來(lái)我們來(lái)編寫(xiě) MP 的測(cè)試代碼。

MP 性能測(cè)試

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 {

    // 最大循環(huán)次數(shù)
    private static final int MAXCOUNT = 100000;

    @Autowired
    private UserServiceImpl userService;

    /**
     * MP 批量插入
     */
    @Test
    void saveBatch() {
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)開(kāi)始時(shí)間
        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);
        }
        // MP 批量插入
        userService.saveBatch(list);
        long etime = System.currentTimeMillis(); // 統(tǒng)計(jì)結(jié)束時(shí)間
        System.out.println("執(zhí)行時(shí)間：" + (etime - stime));
    }
}

以上程序的執(zhí)行總共花費(fèi)了 6088 毫秒，如下圖所示：

從上述結(jié)果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入數(shù)據(jù) 10W 條），它的性能比循環(huán)單次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源碼分析

從 MP 和循環(huán)單次插入的執(zhí)行時(shí)間我們可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友認(rèn)為的那樣，還是循環(huán)單次執(zhí)行的，為了更清楚的說(shuō)明此問(wèn)題，我們查看了 MP 的源碼。

MP 的核心實(shí)現(xiàn)代碼是 saveBatch 方法，此方法的源碼如下：

我們繼續(xù)跟進(jìn) saveBatch 的重載方法：

從上述源碼可以看出，MP 是將要執(zhí)行的數(shù)據(jù)分成 N 份，每份 1000 條，每滿(mǎn) 1000 條就會(huì)執(zhí)行一次批量插入，所以它的性能要比循環(huán)單次插入的性能高很多。

那為什么要分批執(zhí)行，而不是一次執(zhí)行？別著急，當(dāng)我們看了第 3 種實(shí)現(xiàn)方法之后我們就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)拼接成一條原生的 insert 語(yǔ)句一次性執(zhí)行的，核心實(shí)現(xiàn)代碼如下。

① 業(yè)務(wù)邏輯層擴(kuò)展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，實(shí)現(xiàn)代碼如下：

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;

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User>
        implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public boolean saveBatchByNative(List<User> list) {
        return userMapper.saveBatchByNative(list);
    }

}

② 數(shù)據(jù)持久層擴(kuò)展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.demo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

import java.util.List;

@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {

    boolean saveBatchByNative(List<User> list);
}

③ 添加 UserMapper.xml

創(chuàng)建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 標(biāo)簽拼接 SQL，具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

<?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>

經(jīng)過(guò)以上步驟，我們?cè)呐坎迦牍δ芫蛯?shí)現(xiàn)的差不多了，接下來(lái)我們使用單元測(cè)試來(lái)查看一下此方法的執(zhí)行效率。

原生批量插入性能測(cè)試

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 {

    // 最大循環(huán)次數(shù)
    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(); // 統(tǒng)計(jì)開(kāi)始時(shí)間
        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(); // 統(tǒng)計(jì)結(jié)束時(shí)間
        System.out.println("執(zhí)行時(shí)間：" + (etime - stime));
    }
}

然而，當(dāng)我們運(yùn)行程序時(shí)卻發(fā)生了以下情況：

納尼？程序的執(zhí)行竟然報(bào)錯(cuò)了。

缺點(diǎn)分析

從上述報(bào)錯(cuò)信息可以看出，當(dāng)我們使用原生方法將 10W 條數(shù)據(jù)拼接成一個(gè) SQL 執(zhí)行時(shí)，由于拼接的 SQL 過(guò)大（4.56M）從而導(dǎo)致程序執(zhí)行報(bào)錯(cuò)，因?yàn)槟J(rèn)情況下 MySQL 可以執(zhí)行的最大 SQL（大?。?4M，所以程序就報(bào)錯(cuò)了。

這就是原生批量插入方法的缺點(diǎn)，也是為什么 MP 需要分批執(zhí)行的原因，就是為了防止程序在執(zhí)行時(shí)，因?yàn)橛|發(fā)了數(shù)據(jù)庫(kù)的最大執(zhí)行 SQL 而導(dǎo)致程序執(zhí)行報(bào)錯(cuò)。

解決方案

當(dāng)然我們也可以通過(guò)設(shè)置 MySQL 的最大執(zhí)行 SQL 來(lái)解決報(bào)錯(cuò)的問(wèn)題，設(shè)置命令如下：

-- 設(shè)置最大執(zhí)行 SQL 為 10M
set global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下圖所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 連接的客戶(hù)端中執(zhí)行。

但以上解決方案仍是治標(biāo)不治本，因?yàn)槲覀儫o(wú)法預(yù)測(cè)程序中最大的執(zhí)行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配執(zhí)行批量插入的方法了（也就是像 MP 實(shí)現(xiàn)的那樣）。

當(dāng)我們將 MySQL 的最大執(zhí)行 SQL 設(shè)置為 10M 之后，運(yùn)行以上單元測(cè)試代碼，執(zhí)行的結(jié)果如下：

總結(jié)

本文我們介紹了 MyBatis 批量插入的 3 種方法，其中循環(huán)單次插入的性能最低，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，但此方法可能會(huì)導(dǎo)致程序執(zhí)行報(bào)錯(cuò)（觸發(fā)了數(shù)據(jù)庫(kù)最大執(zhí)行 SQL 大小的限制），所以綜合以上情況，可以考慮使用 MP 的批量插入功能。

以上就是今天的內(nèi)容分享了，我們下篇見(jiàn)。

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