MyBatis 批量插入數據的三種方法！

作者：磊哥 2021-10-09 06:59:36

本文我們介紹了 MyBatis 批量插入的 3 種方法，其中循環單次插入的性能最低，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，但此方法可能會導致程序執行報錯（觸發了數據庫最大執行 SQL 大小的限制），所以綜合以上情況，可以考慮使用 MP 的批量插入功能。

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本文轉載自微信公眾號「Java中文社群」，作者磊哥。轉載本文請聯系Java中文社群公眾號。

批量插入功能是我們日常工作中比較常見的業務功能之一，之前我也寫過一篇關于《MyBatis Plus 批量數據插入功能，yyds!》的文章，但評論區的反饋不是很好，主要有兩個問題：第一，對 MyBatis Plus(下文簡稱 MP)的批量插入功能很多人都有誤解，認為 MP 也是使用循環單次插入數據的，所以性能并沒有提升;第二，對于原生批量插入的方法其實也是有坑的，但鮮有人知。

所以綜合以上情況，磊哥決定再來一個 MyBatis 批量插入的匯總篇，同時對 3 種實現方法做一個性能測試，以及相應的原理分析。

先來簡單說一下 3 種批量插入功能分別是：

循環單次插入;
MP 批量插入功能;
原生批量插入功能。

準備工作

開始之前我們先來創建數據庫和測試數據，執行的 SQL 腳本如下：

-- ---------------------------- 
-- 創建數據庫 
-- ---------------------------- 
SET NAMES utf8mb4; 
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; 
DROP DATABASE IF EXISTS `testdb`; 
CREATE DATABASE `testdb`; 
USE `testdb`; 
 
-- ---------------------------- 
-- 創建 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; 
 
-- ---------------------------- 
-- 添加測試數據 
-- ---------------------------- 
INSERT INTO `user` VALUES (1, '趙云', '123456', '2021-09-10 18:11:16'); 
INSERT INTO `user` VALUES (2, '張飛', '123456', '2021-09-10 18:11:28'); 
INSERT INTO `user` VALUES (3, '關羽', '123456', '2021-09-10 18:11:34'); 
INSERT INTO `user` VALUES (4, '劉備', '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;

數據庫的最終效果如下：

1.循環單次插入

接下來我們將使用 Spring Boot 項目，批量插入 10W 條數據來分別測試各個方法的執行時間。

循環單次插入的(測試)核心代碼如下：

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 { 
 
    // 最大循環次數 
    private static final int MAXCOUNT = 100000; 
 
    @Autowired 
    private UserServiceImpl userService; 
 
    /** 
     * 循環單次插入 
     */ 
    @Test 
    void save() { 
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 統計開始時間 
        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(); // 統計結束時間 
        System.out.println("執行時間：" + (etime - stime)); 
    } 
}

運行以上程序，花費了 88574 毫秒，如下圖所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心實現類有三個：UserController(控制器)、UserServiceImpl(業務邏輯實現類)、UserMapper(數據庫映射類)，它們的調用流程如下:

注意此方法實現需要先添加 MP 框架，打開 pom.xml 文件添加如下內容：

<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 框架的最新版本號，可訪問 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查詢最新版本號，但在使用的時候記得一定要將上面的 “mybatis-plus-latest-version”替換成換成具體的版本號，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介紹請移步它的官網：https://baomidou.com/guide/

① 控制器實現

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（自定義） 
     */ 
    @RequestMapping("/mysavebatch") 
    public boolean mySaveBatch(){ 
        List<User> list = new ArrayList<>(); 
        // 待添加（用戶）數據 
        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 業務邏輯層實現

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 數據持久層實現

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); 
}

經過以上代碼實現，我們就可以使用 MP 來實現數據的批量插入功能了，但本篇除了具體的實現代碼之外，我們還要知道每種方法的執行效率，所以接下來我們來編寫 MP 的測試代碼。

MP 性能測試

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 { 
 
    // 最大循環次數 
    private static final int MAXCOUNT = 100000; 
 
    @Autowired 
    private UserServiceImpl userService; 
 
    /** 
     * MP 批量插入 
     */ 
    @Test 
    void saveBatch() { 
        long stime = System.currentTimeMillis(); // 統計開始時間 
        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(); // 統計結束時間 
        System.out.println("執行時間：" + (etime - stime)); 
    } 
}

以上程序的執行總共花費了 6088 毫秒，如下圖所示：

圖片從上述結果可知，使用 MP 的批量插入功能(插入數據 10W 條)，它的性能比循環單次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源碼分析

從 MP 和循環單次插入的執行時間我們可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友認為的那樣，還是循環單次執行的，為了更清楚的說明此問題，我們查看了 MP 的源碼。

MP 的核心實現代碼是 saveBatch 方法，此方法的源碼如下：

我們繼續跟進 saveBatch 的重載方法：

從上述源碼可以看出，MP 是將要執行的數據分成 N 份，每份 1000 條，每滿 1000 條就會執行一次批量插入，所以它的性能要比循環單次插入的性能高很多。

那為什么要分批執行，而不是一次執行?別著急，當我們看了第 3 種實現方法之后我們就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 標簽，將數據拼接成一條原生的 insert 語句一次性執行的，核心實現代碼如下。

① 業務邏輯層擴展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，實現代碼如下：

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 數據持久層擴展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，實現代碼如下：

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

創建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 標簽拼接 SQL，具體實現代碼如下：

<?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>

經過以上步驟，我們原生的批量插入功能就實現的差不多了，接下來我們使用單元測試來查看一下此方法的執行效率。

原生批量插入性能測試

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 { 
 
    // 最大循環次數 
    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(); // 統計開始時間 
        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(); // 統計結束時間 
        System.out.println("執行時間：" + (etime - stime)); 
    } 
}

然而，當我們運行程序時卻發生了以下情況：

納尼?程序的執行竟然報錯了。

缺點分析

從上述報錯信息可以看出，當我們使用原生方法將 10W 條數據拼接成一個 SQL 執行時，由于拼接的 SQL 過大(4.56M)從而導致程序執行報錯，因為默認情況下 MySQL 可以執行的最大 SQL(大小)為 4M，所以程序就報錯了。

這就是原生批量插入方法的缺點，也是為什么 MP 需要分批執行的原因，就是為了防止程序在執行時，因為觸發了數據庫的最大執行 SQL 而導致程序執行報錯。

解決方案

當然我們也可以通過設置 MySQL 的最大執行 SQL 來解決報錯的問題，設置命令如下：

-- 設置最大執行 SQL 為 10M 
set global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下圖所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 連接的客戶端中執行。

但以上解決方案仍是治標不治本，因為我們無法預測程序中最大的執行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配執行批量插入的方法了(也就是像 MP 實現的那樣)。

當我們將 MySQL 的最大執行 SQL 設置為 10M 之后，運行以上單元測試代碼，執行的結果如下：

總結

本文我們介紹了 MyBatis 批量插入的 3 種方法，其中循環單次插入的性能最低，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，但此方法可能會導致程序執行報錯(觸發了數據庫最大執行 SQL 大小的限制)，所以綜合以上情況，可以考慮使用 MP 的批量插入功能。

責任編輯：武曉燕來源： Java中文社群

技術 MyBatis 數據

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