解决Mybatis-Plus批量插入数据太慢,堪称神速

前言

用过Mybatis-Plus的小伙伴一定知道他有很多API提供给我们使用,真爽,再不用写那么多繁琐的SQL语句,saveBatch是Plus的批量插入函数,大家平时工作肯定都用过,下面我们就来一个案例进入今天的主题。


一、rewriteBatchedStatements参数

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。MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句,把我们期望批量执行的一组sql语句拆散,一条一条地发给MySQL数据库,批量插入实际上是单条插入,直接造成较低的性能。只有把rewriteBatchedStatements参数置为true, 驱动才会帮你批量执行SQL,另外这个选项对INSERT/UPDATE/DELETE都有效

添加rewriteBatchedStatements=true这个参数后的执行速度比较:

二、批量添加员工信息

1.普通saveBatch批量插入

我们循环1万次,把每个实例员工对象装到员工集合(List)中,然后调用Mybatis-Plus的saveBatch方法,传入List集合,实现批量员工的插入,然后我们在方法开始结束的地方,计算当前函数执行时长。

@PostMapping("/addBath")
@ResponseBody
public CommonResult<Employee> addBath(){
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    List<Employee> list = new ArrayList<>();
    // 循环批量添加1万条员工数据
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        Employee employee = new Employee();
        employee.setName("DT测试"+i);
        employee.setAge(20);
        employee.setSalary(9000D);
        employee.setDepartmentId(i);
        list.add(employee);
    }
    boolean batch = employeeService.saveBatch(list);
    if(batch){
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("函数执行时间:" + (endTime - startTime) + "ms");
        return CommonResult.success();
    }
    return CommonResult.error();
}

为了测试的细致,我多点了几下这个方法,下面是每次记录的时长:

批量添加1万条员工数据,测试结果如下:

第一次:(2秒多)

第二次:(接近2秒)

第三次:(接近2秒)

差不多添加1万条数据在2秒左右,这个时候我们再加大量10万条,再测试:

批量添加10万条员工数据,测试结果如下:

第一次:(19.341 秒)

第二次:(18.298 秒)

顿时我傻了,10万条数据批量添加要20秒左右,这要是再加个10万条,那不崩掉,于是我就各种找解决方案,最后锁定一个数据库连接的属性rewriteBatchedStatements,下面我们就添加上该属性试试速度与激情。

2.设置rewriteBatchedStatements=true批量插入

下面我们为数据库的连接加上rewriteBatchedStatements=true的属性,再测试批量加入的耗时。

rewriteBatchedStatements=true

批量添加1万条员工数据,测试结果如下:

质的飞跃啊!牛逼,可以看出批处理的速度还是非常给力的。

1万条数据:2s -->>> 0.5s

批量添加10万条员工数据,测试结果如下:

效果惊呆了吧???直接起飞啊。

1万条数据:20s -->>> 5s

总结

所以,如果你想验证rewriteBatchedStatements在你的系统里是否已经生效,记得要使用较大的batch,以上就是我的这次总结了,如果有更好的,或者更专业的记得留下你的指教呀~

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,635评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,628评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,971评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,986评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,006评论 6 394
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,784评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,475评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,364评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,860评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,008评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,152评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,829评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,490评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,035评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,156评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,428评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,127评论 2 356

推荐阅读更多精彩内容