mysql中批量插入数据(1万、10万、100万、1000万、1亿级别)
来源:脚本之家
2023-01-07 12:17:40
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IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《mysql中批量插入数据(1万、10万、100万、1000万、1亿级别)》,聊聊mysql批量插入,我们一起来看看吧!
硬件:windows7+8G内存+i3-4170处理器+4核CPU
首先贴上数据库的操作类BaseDao:
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.List; import com.lk.entity.TUser; public class BaseDao { private static ConfigManager cm = ConfigManager.getInstance(); private static String Driver = null; private static String URL = null; private static String USER = null; private static String PWD = null; private static Connection conn = null; private static PreparedStatement psmt = null; public ResultSet rs = null; public int row = 0; static { Driver = cm.getString("DRIVER"); URL = cm.getString("URL"); USER = cm.getString("USER"); PWD = cm.getString("PWD"); try { Class.forName(Driver); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } getConnection(); try { conn.setAutoCommit(false); psmt = conn.prepareStatement(""); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } private static Connection getConnection() { try { conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PWD); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return conn; } /** * 多条记录插入操作 * flag是为了判断是否是插入的最后一个记录 */ public boolean affectRowMore(String sql, List<tuser> list, long flag) { try { psmt = conn.prepareStatement(sql); for (TUser tUser : list) { psmt.setLong(1, tUser.getId()); psmt.setString(2, tUser.getName()); psmt.setInt(3, tUser.getSex()); psmt.setString(4, tUser.getPhone()); psmt.setString(5, tUser.getPassword()); // 添加执行sql psmt.addBatch(); } // 执行操作 int[] counts = psmt.executeBatch(); // 执行Batch中的全部语句 conn.commit(); // 提交到数据库 for (int i : counts) { if (i == 0) { conn.rollback(); } } closeAll(flag); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); return false; } return true; } /** * 多条记录插入操作 */ public boolean affectRowMore1(String sql, long flag) { try { psmt.addBatch(sql); // 执行操作 int[] counts = psmt.executeBatch(); // 执行Batch中的全部语句 conn.commit(); // 提交到数据库 for (int i : counts) { if (i == 0) { conn.rollback(); return false; } } closeAll(flag); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); return false; } return true; } public void closeAll(long flag) { try { if (conn != null && flag == -1) { // 在完成批量操作后恢复默认的自动提交方式,提高程序的可扩展性 conn.setAutoCommit(true); conn.close(); } if (psmt != null && flag == -1) { psmt.close(); } if (rs != null) { rs.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } }</tuser>
方法一:
通过BaseDao中的affectRowMore方法进行插入,插入的速度如下所示:
* 一万条数据(通过多条添加)
* 生成1万条数据共花费978毫秒
* 生成10万条数据共花费5826毫秒
* 生成100万条数据共花费54929毫秒
* 生成1000万条数据共花费548640毫秒
* 生成1亿条数据(因为数字过大,没有计算)
public void insertBenchMark() { long start = System.currentTimeMillis(); List<tuser> list = new ArrayList(); long row = 1; for (int j = 0; j list,long flag) { String sql = "insert into tuser(id,name,sex,phone,password) values(?,?,?,?,?)"; return affectRowMore(sql,list,flag); }</tuser>
方法二:
通过BaseDao中的affectRowMore1方法进行数据的插入操作,插入的速度如下:
* 通过拼接语句实现多条添加
* 生成1万条数据共花费225毫秒
* 生成10万条数据共花费1586毫秒
* 生成100万条数据共花费14017毫秒
* 生成1000万条数据共花费152127毫秒
* 生成1亿条数据(因为数字过大,没有计算)
public void insertBenchMark1() { long start = System.currentTimeMillis(); StringBuffer suffix = new StringBuffer(); long row = 1; for (int j = 0; j <h2>总结:</h2> <p>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 (...);insert into tb (...) values (...);...”的方式执行插入操作,方法二则是“insert into tb (...) values(...),(...)...;”的方式。</p> <p>通过测试的对比,方法二比方法一快了近5倍。</p> <p>终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《mysql中批量插入数据(1万、10万、100万、1000万、1亿级别)》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!</p>
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评论列表
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- 善良的画板
- 很有用,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢楼主分享技术文章!
- 2023-03-19 18:06:35
-
- 缥缈的小虾米
- 这篇技术贴真是及时雨啊,太全面了,很有用,码住,关注老哥了!希望老哥能多写数据库相关的文章。
- 2023-03-15 19:39:30
-
- 高兴的学姐
- 这篇文章太及时了,细节满满,写的不错,已收藏,关注楼主了!希望楼主能多写数据库相关的文章。
- 2023-03-15 16:10:02
-
- 光亮的老鼠
- 好细啊,收藏了,感谢作者大大的这篇文章内容,我会继续支持!
- 2023-02-07 21:50:05
-
- 高兴的学姐
- 这篇文章真及时,太细致了,受益颇多,已收藏,关注师傅了!希望师傅能多写数据库相关的文章。
- 2023-02-01 02:12:42
-
- 冷傲的大炮
- 受益颇多,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,帮助很大,总算是懂了,感谢作者分享技术贴!
- 2023-01-30 00:44:57
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