SpringBoot、MyBatis、MySql批量插入百万条数据。

前言

在做一个从api中发起请求获取数组然后同步到本地数据库的功能的时候,数据库太大了,几百万几千万的数据,本身发起请求获取数据的时候就有限制,每次最多只能获取到2w条数据,得请求多次,请求响应又慢,每次请求几乎需要两秒钟才能收到回复,这个时间长,再加上还需要插入数据到数据库(插入是用的foreach),时间更长,唉,只能找解决办法了。晚上看手机的时候刚好有订阅号推送了一个批量插入的文章,嘿,你说巧不巧。

思路分析

批量插入这个问题,我们用 JDBC 操作,其实就是两种思路吧:

  1. 用一个 for 循环,把数据一条一条的插入(这种需要开启批处理)。
  2. 生成一条插入 sql,类似这种 insert into user(username,address) values('aa','bb'),('cc','dd')...

到底哪种快呢?

我们从两方面来考虑这个问题:

  1. 插入 SQL 本身执行的效率。
  2. 网络 I/O。

先说第一种方案,就是用 for 循环循环插入:

  • 这种方案的优势在于,JDBC 中的 PreparedStatement 有预编译功能,预编译之后会缓存起来,后面的 SQL 执行会比较快并且 JDBC 可以开启批处理,这个批处理执行非常给力。
  • 劣势在于,很多时候我们的 SQL 服务器和应用服务器可能并不是同一台,所以必须要考虑网络 IO,如果网络 IO 比较费时间的话,那么可能会拖慢 SQL 执行的速度。

再来说第二种方案,就是生成一条 SQL 插入:

  • 这种方案的优势在于只有一次网络 IO,即使分片处理也只是数次网络 IO,所以这种方案不会在网络 IO 上花费太多时间。
  • 当然这种方案有好几个劣势,一是 SQL 太长了,甚至可能需要分片后批量处理;二是无法充分发挥 PreparedStatement 预编译的优势,SQL 要重新解析且无法复用;三是最终生成的 SQL 太长了,数据库管理器解析这么长的 SQL 也需要时间。

所以我们最终要考虑的就是我们在网络 IO 上花费的时间,是否超过了 SQL 插入的时间?这是我们要考虑的核心问题。

数据测试

接下来我们来做一个简单的测试,批量插入 5 万条数据看下。

首先准备一个简单的测试表:

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255DEFAULT NULL,
  `password` varchar(255DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

接下来创建一个 Spring Boot 工程,引入 MyBatis 依赖和 MySQL 驱动,然后 application.properties 中配置一下数据库连接信息:

spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123
spring.datasource.url=jdbc:mysql:///batch_insert?serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true

大家需要注意,这个数据库连接 URL 地址中多了一个参数 rewriteBatchedStatements,这是核心。

MySQL JDBC 驱动在默认情况下会无视 executeBatch() 语句,把我们期望批量执行的一组 sql 语句拆散,一条一条地发给 MySQL 数据库,批量插入实际上是单条插入,直接造成较低的性能。将 rewriteBatchedStatements 参数置为 true, 数据库驱动才会帮我们批量执行 SQL

OK,这样准备工作就做好了。

方案一测试

首先我们来看方案一的测试,即一条一条的插入(实际上是批处理)。

首先创建相应的 mapper,如下:

@Mapper
public interface UserMapper {
    Integer addUserOneByOne(User user);
}

对应的 XML 文件如下:

<insert id="addUserOneByOne">
    insert into user (username,address,password) values (#{username},#{address},#{password})
</insert>

service 如下:

@Service
public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserService.class);
    @Autowired
    UserMapper userMapper;
    @Autowired
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void addUserOneByOne(List<User> users) {
        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);
        UserMapper um = session.getMapper(UserMapper.class);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (User user : users) {
            um.addUserOneByOne(user);
        }
        session.commit();
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        logger.info("一条条插入 SQL 耗费时间 {}", (endTime - startTime));
    }
}

这里我要说一下:

虽然是一条一条的插入,但是我们要开启批处理模式(BATCH),这样前前后后就只用这一个 SqlSession,如果不采用批处理模式,反反复复的获取 Connection 以及释放 Connection 会耗费大量时间,效率奇低,这种效率奇低的方式松哥就不给大家测试了。

接下来写一个简单的测试接口看下:

@RestController
public class HelloController {
    private static final Logger logger = getLogger(HelloController.class);
    @Autowired
    UserService userService;
    /**
     * 一条一条插入
     */
    @GetMapping("/user2")
    public void user2() {
        List<User> users = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 50000; i++) {
            User u = new User();
            u.setAddress("广州:" + i);
            u.setUsername("张三:" + i);
            u.setPassword("123:" + i);
            users.add(u);
        }
        userService.addUserOneByOne(users);
    }
}

写个简单的单元测试:

/**
 * 
 * 单元测试加事务的目的是为了插入之后自动回滚,避免影响下一次测试结果
 * 一条一条插入
 */
@Test
@Transactional
void addUserOneByOne() {
    List<User> users = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 50000; i++) {
        User u = new User();
        u.setAddress("广州:" + i);
        u.setUsername("张三:" + i);
        u.setPassword("123:" + i);
        users.add(u);
    }
    userService.addUserOneByOne(users);
}

可以看到,耗时 901 毫秒,5w 条数据插入不到 1 秒。

我测试500w条耗时 117819 毫秒,不到2分钟。

方案二我没测试,我用了方案一

方案二测试

方案二是生成一条 SQL 然后插入。

mapper 如下:

@Mapper
public interface UserMapper {
    void addByOneSQL(@Param("users") List<User> users);
}

对应的 SQL 如下:

<insert id="addByOneSQL">
    insert into user (username,address,password) values
    <foreach collection="users" item="user" separator=",">
        (#{user.username},#{user.address},#{user.password})
    </foreach>
</insert>

service 如下:

@Service
public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserService.class);
    @Autowired
    UserMapper userMapper;
    @Autowired
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void addByOneSQL(List<User> users) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        userMapper.addByOneSQL(users);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        logger.info("合并成一条 SQL 插入耗费时间 {}", (endTime - startTime));
    }
}

然后在单元测试中调一下这个方法:

/**
 * 合并成一条 SQL 插入
 */
@Test
@Transactional
void addByOneSQL() {
    List<User> users = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 50000; i++) {
        User u = new User();
        u.setAddress("广州:" + i);
        u.setUsername("张三:" + i);
        u.setPassword("123:" + i);
        users.add(u);
    }
    userService.addByOneSQL(users);
}

可以看到插入 5 万条数据耗时 1805 毫秒。

可以看到,生成一条 SQL 的执行效率还是要差一点。

另外还需要注意,第二种方案还有一个问题,就是当数据量大的时候,生成的 SQL 将特别的长,MySQL 可能一次性处理不了这么大的 SQL,这个时候就需要修改 MySQL 的配置或者对待插入的数据进行分片处理了,这些操作又会导致插入时间更长。

对比分析

很明显,方案一更具优势。当批量插入十万、二十万数据的时候,方案一的优势会更加明显(方案二则需要修改 MySQL 配置或者对待插入数据进行分片)。

MP 怎么做的?

小伙伴们知道,其实 MyBatis Plus 里边也有一个批量插入的方法 saveBatch,我们来看看它的实现源码:

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public boolean saveBatch(Collection<T> entityList, int batchSize) {
    String sqlStatement = getSqlStatement(SqlMethod.INSERT_ONE);
    return executeBatch(entityList, batchSize, (sqlSession, entity) -> sqlSession.insert(sqlStatement, entity));
}

可以看到,这里拿到的 sqlStatement 就是一个 INSERT_ONE,即一条一条插入。

再来看 executeBatch 方法,如下:

public static <E> boolean executeBatch(Class<?> entityClass, Log log, Collection<E> list, int batchSize, BiConsumer<SqlSession, E> consumer) {
    Assert.isFalse(batchSize < 1"batchSize must not be less than one");
    return !CollectionUtils.isEmpty(list) && executeBatch(entityClass, log, sqlSession -> {
        int size = list.size();
        int i = 1;
        for (E element : list) {
            consumer.accept(sqlSession, element);
            if ((i % batchSize == 0) || i == size) {
                sqlSession.flushStatements();
            }
            i++;
        }
    });
}

这里注意 return 中的第三个参数,是一个 lambda 表达式,这也是 MP 中批量插入的核心逻辑,可以看到,MP 先对数据进行分片(默认分片大小是 1000),分片完成之后,也是一条一条的插入。继续查看 executeBatch 方法,就会发现这里的 sqlSession 其实也是一个批处理的 sqlSession,并非普通的 sqlSession。

综上,MP 中的批量插入方案跟我们 2.1 小节的批量插入思路其实是一样的。

版权声明:
作者:黯然gg
链接:https://3zi.cn/archives/652
来源:阿龙爱吃肉
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。

THE END
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