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如何快速安全的插入千万条数据

来源：SegmentFault 2023-01-21 08:55:33 0浏览收藏

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《如何快速安全的插入千万条数据》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

思路

1.估算文件大小

因为告诉文件有千万条，同时每条记录大概在20个字段左右，所以可以大致估算一下整个订单文件的大小，方法也很简单使用FileWriter往文件中插入一千万条数据，查看文件大小，经测试大概在1.5G左右；

2.如何批量插入

由上可知文件比较大，一次性读取内存肯定不行，方法是每次从当前订单文件中截取一部分数据，然后进行批量插入，如何批次插入可以使用insert(...)values(...),(...)的方式，经测试这种方式效率还是挺高的；

3.数据的完整性

截取数据的时候需要注意，需要保证数据的完整性，每条记录最后都是一个换行符，需要根据这个标识保证每次截取都是整条数，不要出现半条数据这种情况；

4.数据库是否支持批次数据

因为需要进行批次数据的插入，数据库是否支持大量数据写入，比如这边使用的mysql，可以通过设置max_allowed_packet来保证批次提交的数据量；

5.中途出错的情况

因为是大文件解析，如果中途出现错误，比如数据刚好插入到900w的时候，数据库连接失败，这种情况不可能重新来插一遍，所有需要记录每次插入数据的位置，并且需要保证和批次插入的数据在同一个事务中，这样恢复之后可以从记录的位置开始继续插入。

实现

1.准备数据表

这里需要准备两张表分别是：订单状态位置信息表，订单表；

CREATE TABLE `file_analysis` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `file_type` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件类型 01:类型1，02:类型2',
  `file_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件名称',
  `file_path` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件路径',
  `status` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件状态  0初始化；1成功；2失败：3处理中',
  `position` bigint(20) NOT NULL COMMENT '上一次处理完成的位置',
  `crt_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `upd_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8

CREATE TABLE `file_order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `file_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `field1` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field2` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field3` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field4` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field5` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field6` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field7` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field8` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field9` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field10` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field11` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field12` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field13` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field14` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field15` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field16` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field17` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `field18` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `crt_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `upd_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000024 DEFAULT CHARSET=utf8

2.配置数据库包大小

mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+--------------------------+------------+
| Variable_name            | Value      |
+--------------------------+------------+
| max_allowed_packet       | 1048576    |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
+--------------------------+------------+
2 rows in set

mysql> set global max_allowed_packet = 1024*1024*10;
Query OK, 0 rows affected

通过设置max_allowed_packet，保证数据库能够接收批次插入的数据包大小；不然会出现如下错误：

Caused by: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4980577 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.send(MysqlIO.java:3915)
    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2598)
    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2778)
    at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2834)

3.准备测试数据

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        FileWriter out = new FileWriter(new File("D://xxxxxxx//orders.txt"));
        for (int i = 0; i

使用FileWriter遍历往一个文件里插入1000w条数据即可，这个速度还是很快的，不要忘了在每条数据的后面添加换行符(\n\r)；

4.截取数据的完整性

除了需要设置每次读取文件的大小，同时还需要设置一个参数，用来每次获取一小部分数据，从这小部分数据中获取换行符(\n\r)，如果获取不到一直累加直接获取为止，这个值设置大小大致同每条数据的大小差不多合适，部分实现如下：

ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(buffSize); // 申请一个缓存区
long endPosition = batchFileSize + startPosition - buffSize;// 子文件结束位置

long startTime, endTime;
for (int i = 0; i

如上代码所示开辟了一个缓冲区，根据每行数据大小来定大概在200字节左右，然后通过遍历查找换行符(\n\r)，找到以后将当前的位置加到之前的结束位置上，保证了数据的完整性；

5.批次插入数据

通过insert(...)values(...),(...)的方式批次插入数据，部分代码如下：

// 保存订单和解析位置保证在一个事务中
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
        try {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            FielAnalysisMapper fielAnalysisMapper = session.getMapper(FielAnalysisMapper.class);
            FileOrderMapper fileOrderMapper = session.getMapper(FileOrderMapper.class);
            fileOrderMapper.batchInsert(orderList);

            // 更新上次解析到的位置，同时指定更新时间
            fileAnalysis.setPosition(endPosition + 1);
            fileAnalysis.setStatus("3");
            fileAnalysis.setUpdTime(new Date());
            fielAnalysisMapper.updateFileAnalysis(fileAnalysis);
            session.commit();
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("===插入数据花费:" + (endTime - startTime) + "ms===");
        } catch (Exception e) {
            session.rollback();
        } finally {
            session.close();
        }
        ...省略，更多可以查看Github完整代码...

如上代码在一个事务中同时保存批次订单数据和文件解析位置信息，batchInsert通过使用mybatis的标签来遍历订单列表，生成values数据；