大批量数据分批批量插入或更新(Mybatis+MySQL)
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大批量数据分批批量插入或更新
在MySQL数据库的前提下,插入或更新大批量数据。首先批量插入需要考虑到以下几个因素:
- 数据库一次可以承受多大或者多少条数据的插入
- 批量插入是否会占用Mysql资源太久,影响系统整体使用性能
- 代码中的集合是否会造成内存不足
一、MySql性能考虑
1.1计算插入一条数据需要的空间
以下是mysql各个数据类型的占用的字节,可在菜鸟教程-MySQL查看各个分类的具体字节。
数值类型
注意定长和变长数据类型,将所有数据加起来。假设一条数据需要的字节是100。
1.2查看MySQL参数
查看MySQL一次最大能插入多少
show variables like '%max_allowed_packet%';
1073741824/1024/1024=1024M,1M是10241024/100=10485.76,约等于10000条。那么1024M可插入102410000=1024W条。
1.3MySQL执行时间
链接耗时 (30%)
发送query到服务器 (20%)
解析query (20%)
插入操作 (10% * 词条数目)
插入index (10% * Index的数目)
关闭链接 (10%)
可以看出最耗时的是链接。其次是解析。所以插入或更新时尽量采用批量的方式
二、代码实现分批批量查询
2.1Mybatis的xml实现批量sql
直接贴代码,使用DUPLICATE KEY UPDATE是,在设置主键或者唯一键字段的前提下,存在则更新、不存在则插入。这是MySQL中的使用方法
<insert id="saveOrUpdateSlaStandardsRat"> INSERT INTO sla_standards_rat(date_time,area_name,ec_code,ec_name,belong_trade,apn_name,standards_rat,order_type,create_time) VALUES <foreach collection="list" index="index" item="item" separator=","> (#{item.dateTime},#{item.city},#{item.ecCode},#{item.ecName},#{item.industry},#{item.apnName},#{item.rat},#{item.orderType},now()) foreach> ON DUPLICATE KEY UPDATE ec_name = values(ec_name), belong_trade=values(belong_trade),area_name=values(area_name),standards_rat=values(standards_rat),update_time=now()insert>
2.2分批插入
MAX_NUMBER为自行定义分批的大小。
private static final Integer MAX_NUMBER = 2000; @Override public void test() { log.info("-----------------开始同步数据--------------------"); List<SrsfulirmsResourceGprs> resourceGprs = srsfulirmsResourceOssMapper.getSrsfulirmsResourceGprss(); //分割 if (!CollectionUtils.isEmpty(resourceGprs)){ int limit = countStep(resourceGprs.size()); List<List<SrsfulirmsResourceGprs>> mglist1 = new ArrayList<>(); Stream.iterate(0, n -> n + 1).limit(limit).forEach(i -> { mglist1.add(resourceGprs.stream().skip(i * MAX_NUMBER).limit(MAX_NUMBER).collect(Collectors.toList())); }); for (List<SrsfulirmsResourceGprs> myList:mglist1){ int row1 = srsfulirmsResourceMysqlMapper.saveOrUpdateSrsfulirmsResourceGprss(myList); log.info("---------------------同步数据row1:"+row1+"------------------------"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } private static Integer countStep(Integer size) { return (size + MAX_NUMBER - 1) / MAX_NUMBER; }
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