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這幾天研究mysql優(yōu)化中查詢效率時，發(fā)現(xiàn)測試的數(shù)據(jù)太少（10萬級別），利用 EXPLAIN 比較不同的 SQL 語句，不能夠得到比較有效的測評數(shù)據(jù)，大多模棱兩可，不敢通過這些數(shù)據(jù)下定論。

所以通過隨機生成人的姓名、年齡、性別、電話、email、地址，向mysql數(shù)據(jù)庫大量插入數(shù)據(jù)，便于用大量的數(shù)據(jù)測試 SQL 語句優(yōu)化效率。、在生成過程中發(fā)現(xiàn)使用不同的方法，效率天差萬別。

1、先上Mysql數(shù)據(jù)庫，隨機生成的人員數(shù)據(jù)圖。分別是ID、姓名、性別、年齡、Email、電話、住址。

下圖一共三千三百萬數(shù)據(jù)：

在數(shù)據(jù)量在億級別時，別點下面按鈕，會導(dǎo)致Navicat持續(xù)加載這億級別的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致電腦死機。~覺著自己電腦配置不錯的可以去試試，可能會有驚喜

2、本次測評一共通過三種策略，五種情況，進行大批量數(shù)據(jù)插入測試

策略分別是：

Mybatis 輕量級框架插入（無事務(wù)）
采用JDBC直接處理（開啟事務(wù)、無事務(wù)）
采用JDBC批處理（開啟事務(wù)、無事務(wù)）

測試結(jié)果：

Mybatis輕量級插入 -> JDBC直接處理 -> JDBC 批處理。

JDBC 批處理，效率最高

第一種策略測試：

2.1 Mybatis 輕量級框架插入（無事務(wù)）

Mybatis是一個輕量級框架，它比hibernate輕便、效率高。

但是處理大批量的數(shù)據(jù)插入操作時，需要過程中實現(xiàn)一個ORM的轉(zhuǎn)換，本次測試存在實例，以及未開啟事務(wù)，導(dǎo)致mybatis效率很一般。

這里實驗內(nèi)容是：

利用Spring框架生成mapper實例、創(chuàng)建人物實例對象
循環(huán)更改該實例對象屬性、并插入。

//代碼內(nèi)無事務(wù)

 private long begin = 33112001;//起始id
    private long end = begin+100000;//每次循環(huán)插入的數(shù)據(jù)量
    private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8";
    private String user = "root";
    private String password = "0203";
    
    
@org.junit.Test
    public void insertBigData2()
    {
        //加載Spring，以及得到PersonMapper實例對象。這里創(chuàng)建的時間并不對最后結(jié)果產(chǎn)生很大的影響
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        PersonMapper pMapper = (PersonMapper) context.getBean("personMapper");
        //創(chuàng)建一個人實例
        Person person = new Person();
        //計開始時間
        long bTime = System.currentTimeMillis();
        //開始循環(huán)，循環(huán)次數(shù)500W次。
        for(int i=0;i<5000000;i++)
        {
            //為person賦值
            person.setId(i);
            person.setName(RandomValue.getChineseName());
            person.setSex(RandomValue.name_sex);
            person.setAge(RandomValue.getNum(1, 100));
            person.setEmail(RandomValue.getEmail(4,15));
            person.setTel(RandomValue.getTel());
            person.setAddress(RandomValue.getRoad());
            //執(zhí)行插入語句
            pMapper.insert(person);
            begin++;
        }
        //計結(jié)束時間
        long eTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("插入500W條數(shù)據(jù)耗時："+(eTime-bTime));
    }

本想測試插入五百萬條數(shù)據(jù)，但是實際運行過程中太慢，中途不得不終止程序。最后得到52W數(shù)據(jù)，大約耗時兩首歌的時間（7~9分鐘）。隨后，利用mybatis向mysql插入10000數(shù)據(jù)。

結(jié)果如下：

利用mybatis插入一萬條數(shù)據(jù)耗時：28613，即28.6秒

第二種策略測試：

2.2 采用JDBC直接處理（開啟事務(wù)、關(guān)閉事務(wù)）

采用JDBC直接處理的策略，這里的實驗內(nèi)容分為開啟事務(wù)、未開啟事務(wù)是兩種，過程均如下：

利用PreparedStatment預(yù)編譯
循環(huán)，插入對應(yīng)數(shù)據(jù)，并存入

事務(wù)對于插入數(shù)據(jù)有多大的影響呢？ 看下面的實驗結(jié)果:

//該代碼為開啟事務(wù)
 private long begin = 33112001;//起始id
    private long end = begin+100000;//每次循環(huán)插入的數(shù)據(jù)量
    private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8";
    private String user = "root";
    private String password = "0203";
 
 
@org.junit.Test
    public void insertBigData3() {
        //定義連接、statement對象
        Connection conn = null;
        PreparedStatement pstm = null;
        try {
            //加載jdbc驅(qū)動
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            //連接mysql
            conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
             //將自動提交關(guān)閉
             conn.setAutoCommit(false);
            //編寫sql
            String sql = "INSERT INTO person VALUES (?,?,?,?,?,?,?)";
            //預(yù)編譯sql
            pstm = conn.prepareStatement(sql);
            //開始總計時
            long bTime1 = System.currentTimeMillis();
            
            //循環(huán)10次，每次一萬數(shù)據(jù)，一共10萬
            for(int i=0;i<10;i++) {
                //開啟分段計時，計1W數(shù)據(jù)耗時
                long bTime = System.currentTimeMillis();
                //開始循環(huán)
                while (begin < end) {
                    //賦值
                    pstm.setLong(1, begin);
                    pstm.setString(2, RandomValue.getChineseName());
                    pstm.setString(3, RandomValue.name_sex);
                    pstm.setInt(4, RandomValue.getNum(1, 100));
                    pstm.setString(5, RandomValue.getEmail(4, 15));
                    pstm.setString(6, RandomValue.getTel());
                    pstm.setString(7, RandomValue.getRoad());
                    //執(zhí)行sql
                    pstm.execute();
                    begin++;
                }
                //提交事務(wù)
                conn.commit();
                //邊界值自增10W
                end += 10000;
                //關(guān)閉分段計時
                long eTime = System.currentTimeMillis();
                //輸出
                System.out.println("成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時："+(eTime-bTime));
            }
            //關(guān)閉總計時
            long eTime1 = System.currentTimeMillis();
            //輸出
            System.out.println("插入10W數(shù)據(jù)共耗時："+(eTime1-bTime1));
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ClassNotFoundException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }

1、我們首先利用上述代碼測試無事務(wù)狀態(tài)下，插入10W條數(shù)據(jù)需要耗時多少。

如圖：

成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：21603
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：20537
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：20470
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：21160
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：23270
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：21230
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：20372
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：22608
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：20361
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：20494
插入10W數(shù)據(jù)共耗時：212106

實驗結(jié)論如下：

在未開啟事務(wù)的情況下，平均每 21.2 秒插入一萬數(shù)據(jù)。

接著我們測試開啟事務(wù)后，插入十萬條數(shù)據(jù)耗時，如圖：

成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：4938
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3518
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3713
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3883
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3872
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3873
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3863
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3819
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3933
成功插入1W條數(shù)據(jù)耗時：3811
插入10W數(shù)據(jù)共耗時：39255

實驗結(jié)論如下：

開啟事務(wù)后，平均每 3.9 秒插入一萬數(shù)據(jù)

第三種策略測試：

2.3 采用JDBC批處理（開啟事務(wù)、無事務(wù)）

采用JDBC批處理時需要注意一下幾點：

1、在URL連接時需要開啟批處理、以及預(yù)編譯

String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched
-Statements=true&useServerPrepStmts=false”;

2、PreparedStatement預(yù)處理sql語句必須放在循環(huán)體外

代碼如下：

private long begin = 33112001;//起始id
private long end = begin+100000;//每次循環(huán)插入的數(shù)據(jù)量
private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8";
private String user = "root";
private String password = "0203";


@org.junit.Test
public void insertBigData() {
    //定義連接、statement對象
    Connection conn = null;
    PreparedStatement pstm = null;
    try {
        //加載jdbc驅(qū)動
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        //連接mysql
        conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
  //將自動提交關(guān)閉
  // conn.setAutoCommit(false);
        //編寫sql
        String sql = "INSERT INTO person VALUES (?,?,?,?,?,?,?)";
        //預(yù)編譯sql
        pstm = conn.prepareStatement(sql);
        //開始總計時
        long bTime1 = System.currentTimeMillis();

        //循環(huán)10次，每次十萬數(shù)據(jù)，一共1000萬
        for(int i=0;i<10;i++) {

            //開啟分段計時，計1W數(shù)據(jù)耗時
            long bTime = System.currentTimeMillis();
            //開始循環(huán)
            while (begin < end) {
                //賦值
                pstm.setLong(1, begin);
                pstm.setString(2, RandomValue.getChineseName());
                pstm.setString(3, RandomValue.name_sex);
                pstm.setInt(4, RandomValue.getNum(1, 100));
                pstm.setString(5, RandomValue.getEmail(4, 15));
                pstm.setString(6, RandomValue.getTel());
                pstm.setString(7, RandomValue.getRoad());
                //添加到同一個批處理中
                pstm.addBatch();
                begin++;
            }
            //執(zhí)行批處理
            pstm.executeBatch();
           //提交事務(wù)
  //        conn.commit();
            //邊界值自增10W
            end += 100000;
            //關(guān)閉分段計時
            long eTime = System.currentTimeMillis();
            //輸出
            System.out.println("成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時："+(eTime-bTime));
        }
        //關(guān)閉總計時
        long eTime1 = System.currentTimeMillis();
        //輸出
        System.out.println("插入100W數(shù)據(jù)共耗時："+(eTime1-bTime1));
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (ClassNotFoundException e1) {
        e1.printStackTrace();
    }
}

首先開始測試

無事務(wù)，每次循環(huán)插入10W條數(shù)據(jù)，循環(huán)10次，一共100W條數(shù)據(jù)。

結(jié)果如下圖：

成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：3832
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1770
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：2628
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：2140
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：2148
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1757
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1767
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1832
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1830
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：2031
插入100W數(shù)據(jù)共耗時：21737

實驗結(jié)果：

使用JDBC批處理，未開啟事務(wù)下，平均每 2.1 秒插入十萬條數(shù)據(jù)

接著測試

開啟事務(wù)，每次循環(huán)插入10W條數(shù)據(jù)，循環(huán)10次，一共100W條數(shù)據(jù)。

結(jié)果如下圖：

成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：3482
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1776
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1979
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1730
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1643
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1665
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1622
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1624
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1779
成功插入10W條數(shù)據(jù)耗時：1698
插入100W數(shù)據(jù)共耗時：19003

實驗結(jié)果：

使用JDBC批處理，開啟事務(wù)，平均每 1.9 秒插入十萬條數(shù)據(jù)

3 總結(jié)

能夠看到，在開啟事務(wù)下 JDBC直接處理和 JDBC批處理均耗時更短。

Mybatis 輕量級框架插入 , mybatis在我這次實驗被黑的可慘了，哈哈。實際開啟事務(wù)以后，差距不會這么大（差距10倍）。大家有興趣的可以接著去測試
JDBC直接處理，在本次實驗，開啟事務(wù)和關(guān)閉事務(wù)，耗時差距5倍左右，并且這個倍數(shù)會隨著數(shù)據(jù)量的增大而增大。因為在未開啟事務(wù)時，更新10000條數(shù)據(jù)，就得訪問數(shù)據(jù)庫10000次。導(dǎo)致每次操作都需要操作一次數(shù)據(jù)庫。
JDBC批處理，在本次實驗，開啟事務(wù)與關(guān)閉事務(wù)，耗時差距很微小（后面會增加測試，加大這個數(shù)值的差距）。但是能夠看到開啟事務(wù)以后，速度還是有提升。

結(jié)論：設(shè)計到大量單條數(shù)據(jù)的插入，使用JDBC批處理和事務(wù)混合速度最快

實測使用批處理+事務(wù)混合插入1億條數(shù)據(jù)耗時：174756毫秒

4 補充

JDBC批處理事務(wù)，開啟和關(guān)閉事務(wù)，測評插入20次，一次50W數(shù)據(jù)，一共一千萬數(shù)據(jù)耗時：

1、開啟事務(wù)(數(shù)據(jù)太長不全貼了)

插入1000W數(shù)據(jù)共耗時：197654

2、關(guān)閉事務(wù)(數(shù)據(jù)太長不全貼了)

插入1000W數(shù)據(jù)共耗時：200540

還是沒很大的差距~

借用：

分別是：

不用批處理，不用事務(wù)；
只用批處理，不用事務(wù)；
只用事務(wù)，不用批處理；
既用事務(wù)，也用批處理；（很明顯，這個最快，所以建議在處理大批量的數(shù)據(jù)時，同時使用批處理和事務(wù)）

來源：blog.csdn.net/q6834850/article/details/73726707

完

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