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,之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能,yyds!》的文章,但评论区的反馈不是很好,主要有两个问题:第一,对 MyBatis Plus(下文简称 MP)的批量插入功能很多人都有误解,认为 MP 也是使用循环单次插入数据的,所以性能并没有提升;第二,对于原生批量插入的方法其实也是有坑的,但鲜有人知。
所以综合以上情况,磊哥决定再来一个 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:
- 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; @SpringBootTest class 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:
<dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>mybatis-plus-latest-version</version> </dependency>
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<User> 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; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper,User> implements UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public boolean saveBatchCustom(List<User> 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; @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User>{ boolean saveBatchCustom(List<User> 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; @SpringBootTest class 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<User> 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; @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public boolean saveBatchByNative(List<User> 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; @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { boolean saveBatchByNative(List<User> 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:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper"> <insert id="saveBatchByNative"> INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES <foreach collection="list" separator="," item="item"> (#{item.name},#{item.password}) </foreach> </insert> </mapper>
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; @SpringBootTest class 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<User> 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 10M set 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。