反复执行单条插入语句
xml拼接sql
批处理执行
先说结论：少量插入请使用反复插入单条数据，方便。数量较多请使用批处理方式。（可以考虑以有需求的插入数据量20条左右为界吧，在我的测试和数据库环境下耗时都是百毫秒级的，方便最重要）无论何时都不用xml拼接sql的方式。
newId() 是 sqlserver 生成 UUID 的函数，与本文内容无关
<insert id="insertByBatch" parameterType="java.util.List">
INSERT INTO tb_item VALUES
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(newId(),#{item.uniqueCode},#{item.projectId},#{item.name},#{item.type},#{item.packageUnique},
#{item.isPackage},#{item.factoryId},#{item.projectName},#{item.spec},#{item.length},#{item.weight},
#{item.material},#{item.setupPosition},#{item.areaPosition},#{item.bottomHeight},#{item.topHeight},
#{item.serialNumber},#{item.createTime}</foreach>
</insert>Mapper 接口 Mapper 是 mybatis 插件 tk.Mapper 的接口，与本文内容关系不大
public interface ItemMapper extends Mapper<Item> {
int insertByBatch(List<Item> itemList);
}Service 类
@Service
public class ItemService {
@Autowired
private ItemMapper itemMapper;
@Autowired
private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
//批处理
@Transactional
public void add(List<Item> itemList) {
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);
ItemMapper mapper = session.getMapper(ItemMapper.class);
for (int i = 0; i < itemList.size(); i++) {
mapper.insertSelective(itemList.get(i));
if(i%1000==999){//每1000条提交一次防止内存溢出
session.commit();
session.clearCache();
}
}
session.commit();
session.clearCache();
}
//拼接sql
@Transactional
public void add1(List<Item> itemList) {
itemList.insertByBatch(itemMapper::insertSelective);
}
//循环插入
@Transactional
public void add2(List<Item> itemList) {
itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);
}
}测试类
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT, classes = ApplicationBoot.class)
public class ItemServiceTest {
@Autowired
ItemService itemService;
private List<Item> itemList = new ArrayList<>();
//生成测试List
@Before
public void createList(){
String json ="{\n" +
" \"areaPosition\": \"TEST\",\n" +
" \"bottomHeight\": 5,\n" +
" \"factoryId\": \"0\",\n" +
" \"length\": 233.233,\n" +
" \"material\": \"Q345B\",\n" +
" \"name\": \"TEST\",\n" +
" \"package\": false,\n" +
" \"packageUnique\": \"45f8a0ba0bf048839df85f32ebe5bb81\",\n" +
" \"projectId\": \"094b5eb5e0384bb1aaa822880a428b6d\",\n" +
" \"projectName\": \"项目_TEST1\",\n" +
" \"serialNumber\": \"1/2\",\n" +
" \"setupPosition\": \"1B柱\",\n" +
" \"spec\": \"200X200X200\",\n" +
" \"topHeight\": 10,\n" +
" \"type\": \"Steel\",\n" +
" \"uniqueCode\": \"12344312\",\n" +
" \"weight\": 100\n" +
" }";
Item test1 = JSON.parseObject(json,Item.class);
test1.setCreateTime(new Date());
for (int i = 0; i < 1000; i++) {//测试会修改此数量
itemList.add(test1);
}
}
//批处理
@Test
@Transactional
public void tesInsert() {
itemService.add(itemList);
}
//拼接字符串
@Test
@Transactional
public void testInsert1(){
itemService.add1(itemList);
}
//循环插入
@Test
@Transactional
public void testInsert2(){
itemService.add2(itemList);
}
}测试结果：
10条 25条数据插入经多次测试，波动性较大，但基本都在百毫秒级别
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 传入的表格格式数据流(TDS)远程过程调用(RPC)协议流不正确,此RPC请求中提供了过多的参数,最多应为2100可以发现
循环插入的时间复杂度是 O(n),并且常数C很大
拼接SQL插入的时间复杂度（应该）是 O(logn),但是成功完成次数不多，不确定
批处理的效率的时间复杂度是 O(logn)，并且常数C也比较小
结论
循环插入单条数据虽然效率极低，但是代码量极少，在使用tk.Mapper的插件情况下，仅需代码：
@Transactional
public void add1(List<Item> itemList) {
itemList.forEach(itemMapper::insertSelective);
}因此，在需求插入数据数量不多的情况下肯定用它了。
xml拼接sql是最不推荐的方式，使用时有大段的xml和sql语句要写，很容易出错，工作效率很低。更关键点是，虽然效率尚可，但是真正需要效率的时候你挂了，要你何用？
批处理执行是有大数据量插入时推荐的做法，使用起来也比较方便。
转自：楼主楼主
链接：jianshu.com/p/cce617be9f9e
