每日消息!公司新来个同事,MyBatis批量插入10w条数据仅用2秒,拍案叫绝!

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批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，今天咱们来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现方法做一个性能测试，以及相应的原理分析。

先来简单说一下 3 种批量插入功能分别是：

【资料图】

循环单次插入； MP 批量插入功能； 原生批量插入功能。 准备工作

开始之前我们先来创建数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：

-- ------------------------------ 创建数据库-- ----------------------------SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`;CREATE DATABASE `testdb`;USE `testdb`;-- ------------------------------ 创建 user 表-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `user`;CREATE TABLE `user`  (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,  `password` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,  `createtime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ 添加测试数据-- ----------------------------INSERT INTO `user` VALUES (1, "赵云", "123456", "2021-09-10 18:11:16");INSERT INTO `user` VALUES (2, "张飞", "123456", "2021-09-10 18:11:28");INSERT INTO `user` VALUES (3, "关羽", "123456", "2021-09-10 18:11:34");INSERT INTO `user` VALUES (4, "刘备", "123456", "2021-09-10 18:11:41");INSERT INTO `user` VALUES (5, "曹操", "123456", "2021-09-10 18:12:02");SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

数据库的最终效果如下：

1.循环单次插入

接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。

循环单次插入的（测试）核心代码如下：

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * 循环单次插入     */    @Test    void save() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            userService.save(user);        }        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间        System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));    }}

运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:

注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：

    com.baomidou    mybatis-plus-boot-starter    mybatis-plus-latest-version

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/

① 控制器实现

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@RestController@RequestMapping("/u")public class UserController {    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * 批量插入（自定义）     */    @RequestMapping("/mysavebatch")    public boolean mySaveBatch(){        List list = new ArrayList<>();        // 待添加（用户）数据        for (int i = 0; i < 1000; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:"+i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        return userService.saveBatchCustom(list);    }}

② 业务逻辑层实现

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImpl        implements UserService {    @Autowired    private UserMapper userMapper;    public boolean saveBatchCustom(List list){        return userMapper.saveBatchCustom(list);    }}

③ 数据持久层实现

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper{    boolean saveBatchCustom(List list);}

经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。

MP 性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;    /**     * MP 批量插入     */    @Test    void saveBatch() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间        List list = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        // MP 批量插入        userService.saveBatch(list);        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间        System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));    }}

以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：

从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源码分析

从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。

MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：

我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：

从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。

那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。

① 业务逻辑层扩展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImpl        implements UserService {    @Autowired    private UserMapper userMapper;    public boolean saveBatchByNative(List list) {        return userMapper.saveBatchByNative(list);    }}

② 数据持久层扩展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper {    boolean saveBatchByNative(List list);}

③ 添加 UserMapper.xml

创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

            INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES                    (#{item.name},#{item.password})            

经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。

原生批量插入性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {    // 最大循环次数    private static final int MAXCOUNT = 100000;    @Autowired    private UserServiceImpl userService;        /**     * 原生自己拼接 SQL，批量插入     */    @Test    void saveBatchByNative() {        long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间        List list = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {            User user = new User();            user.setName("test:" + i);            user.setPassword("123456");            list.add(user);        }        // 批量插入        userService.saveBatchByNative(list);        long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间        System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));    }}

然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：

纳尼？程序的执行竟然报错了。

缺点分析

从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。

这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案

当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

-- 设置最大执行 SQL 为 10Mset global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下图所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。

当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：

总结

本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。

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没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。

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关键词： 执行时间 可以看出 如下图所示