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本文主要通過批量與非批量對比操作的方式介紹MongoDB的bulkWrite()方法的使用。順帶與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL進(jìn)行對比，比較這兩種不同類型數(shù)據(jù)庫的效率。如果只是想學(xué)習(xí)bulkWrite()的使用的看第一部分就行。

測試環(huán)境：win7旗艦版、16G內(nèi)存、i3處理器、MongoDB3.0.2、mysql5.0

一、MongoDB批量操作

MongoDB對數(shù)據(jù)的操作分為Read Operations和Write Operations，Read Operations包含查詢操作，Write Operations包含刪除、插入、替換、更新幾種操作。MongoDB提供客戶端用bulk方式執(zhí)行Write Operations，也就是批量寫操作。在java driver中，對應(yīng)MongoCollection的bulkWrite()方法，先來看下這個(gè)方法簽名： 

BulkWriteResult  com.mongodb.client.MongoCollection.bulkWrite(List<? extends WriteModel<? extends Document>> requests) 

這個(gè)方法要求傳入一個(gè)List集合，集合中的元素類型為WriteModel，它表示一個(gè)可用于批量寫操作的基類模型，它有以下幾個(gè)子類DeleteManyModel、DeleteOneModel、 InsertOneModel、ReplaceOneModel、 UpdateManyModel、UpdateOneModel，從名字可以看出來它對應(yīng)了刪除、插入、替換、更新幾種操作。該方法返回一個(gè)BulkWriteResult對象，代表一個(gè)成功的批量寫操作結(jié)果，封裝了操作結(jié)果的狀態(tài)信息，如插入、更新、刪除記錄數(shù)等。

1、插入操作

(1)批量插入

代碼如下，該方法接收一個(gè)包含要進(jìn)行插入的Document對象的集合參數(shù)，遍歷集合，使用Document構(gòu)造InsertOneModel對象，每個(gè)InsertOneModel實(shí)例代表一個(gè)插入單個(gè)Document的操作，然后將該實(shí)例添加List集合中，調(diào)用bulkWrite()方法，傳入存儲所有插入操作的List集合完成批量插入。 

public void bulkWriteInsert(List<Document> documents){  
 List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();  
 for (Document document : documents) {  
  //構(gòu)造插入單個(gè)文檔的操作模型  
  InsertOneModel<Document>  iom = new InsertOneModel<Document>(document);  
  requests.add(iom);  
 }  
 BulkWriteResult  bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);  
 System.out.println(bulkWriteResult.toString());  
} 

測試：下面通過一個(gè)main函數(shù)測試下。首先構(gòu)造10萬個(gè)Product實(shí)體對象，使用一個(gè)工具類將其轉(zhuǎn)換成json字符串，然后解析成Document對象，保存到一個(gè)list集合中，然后調(diào)用上面編寫的方法測試10萬個(gè)對象插入時(shí)間。 

TestMongoDB instance = TestMongoDB.getInstance();  
ArrayList<Document> documents = new ArrayList<Document>();  
for (int i = 0; i < 100000; i++) {  
 Product product = new Product(i,"書籍","追風(fēng)箏的人",22.5);  
 //將java對象轉(zhuǎn)換成json字符串  
 String jsonProduct = JsonParseUtil.getJsonString4JavaPOJO(product);  
 //將json字符串解析成Document對象  
 Document docProduct = Document.parse(jsonProduct);  
 documents.add(docProduct);  
}  
System.out.println("開始插入數(shù)據(jù)。。。");  
long startInsert = System.currentTimeMillis();  
instance.bulkWriteInsert(documents);  
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startInsert)+"毫秒"); 

結(jié)果：1560毫秒，多次測試基本在1.5秒左右

(2)逐條插入

下面再通過非批量插入10萬個(gè)數(shù)據(jù)對比下，方法如下： 

public void insertOneByOne(List<Document> documents) throws ParseException{  
 for (Document document : documents){  
  collection.insertOne(document);  
 }  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("開始插入數(shù)據(jù)。。。");  
long startInsert = System.currentTimeMillis();  
instance.insertOneByOne(documents);  
System.out.println("插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startInsert)+"毫秒"); 

結(jié)果：12068毫秒，差距非常大。由此可見，MongoDB批量插入比逐條數(shù)據(jù)插入效率提高了非常多。

補(bǔ)充：

MongoCollection的insertMany()方法和bulkWrite()方法是等價(jià)的，測試時(shí)間差不多，不再貼圖。 

public void insertMany(List<Document> documents) throws ParseException{  
 //和bulkWrite()方法等價(jià)  
 collection.insertMany(documents);  
} 

2、刪除操作

(1)批量刪除

掌握了批量插入，批量刪除就是依葫蘆畫瓢了。構(gòu)造DeleteOneModel需要一個(gè)Bson類型參數(shù)，代表一個(gè)刪除操作，這里使用了Bson類的子類Document。重點(diǎn)來了，這里的刪除條件使用文檔的_id字段，該字段在文檔插入數(shù)據(jù)庫后自動(dòng)生成，沒插入數(shù)據(jù)庫前document.get("_id")為null，如果使用其他條件比如productId，那么要在文檔插入到collection后在productId字段上添加索引 

collection.createIndex(new Document("productId", 1)); 

因?yàn)殡S著collection數(shù)據(jù)量的增大，查找將越耗時(shí)，添加索引是為了提高查找效率，進(jìn)而加快刪除效率。另外，值得一提的是DeleteOneModel表示至多刪除一條匹配條件的記錄，DeleteManyModel表示刪除匹配條件的所有記錄。為了防止一次刪除多條記錄，這里使用DeleteOneModel，保證一個(gè)操作只刪除一條記錄。當(dāng)然這里不可能匹配多條記錄，因?yàn)開id是唯一的。

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public void bulkWriteDelete(List<Document> documents){  
 List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();  
 for (Document document : documents) {  
  //刪除條件  
  Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));  
  //構(gòu)造刪除單個(gè)文檔的操作模型，  
  DeleteOneModel<Document>  dom = new DeleteOneModel<Document>(queryDocument);  
  requests.add(dom);  
 }  
 BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);  
 System.out.println(bulkWriteResult.toString());  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("開始刪除數(shù)據(jù)。。。");  
long startDelete = System.currentTimeMillis(); 
instance.bulkWriteDelete(documents);  
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startDelete)+"毫秒"); 

結(jié)果：2251毫秒

(2)逐條刪除

來看看在非批量下的刪除 

public void deleteOneByOne(List<Document> documents){  
 for (Document document : documents) {  
  Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));  
  DeleteResult deleteResult = collection.deleteOne(queryDocument);  
 }  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("開始刪除數(shù)據(jù)。。。");  
long startDelete = System.currentTimeMillis();  
instance.deleteOneByOne(documents);  
System.out.println("刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startDelete)+"毫秒"); 

結(jié)果：12765毫秒，比批量刪除效率低很多

3、更新操作

(1)批量更新

再來看看批量更新，分UpdateOneModel和UpdateManyModel兩種，區(qū)別是前者更新匹配條件的一條記錄，后者更新匹配條件的所有記錄。對于ReplaceOneModel，表示替換操作，這里也歸為更新，現(xiàn)在以UpdateOneModel為例進(jìn)行講解。UpdateOneModel構(gòu)造方法接收3個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是查詢條件，第二個(gè)參數(shù)是要更新的內(nèi)容，第三個(gè)參數(shù)是可選的UpdateOptions，不填也會自動(dòng)幫你new一個(gè)，代表批量更新操作未匹配到查詢條件時(shí)的動(dòng)作，它的upser屬性值默認(rèn)false，什么都不干，true時(shí)表示將一個(gè)新的Document插入數(shù)據(jù)庫，這個(gè)新的Document是查詢Document和更新Document的結(jié)合，但如果是替換操作，這個(gè)新的Document就是這個(gè)替換Document。

這里會有個(gè)疑惑：這和匹配到查詢條件后執(zhí)行替換操作結(jié)果不一樣嗎？區(qū)別在于_id字段，未匹配查詢條件時(shí)插入的新的Document的_id是新的，而成功執(zhí)行替換操作，_id是原先舊的。 

public void bulkWriteUpdate(List<Document> documents){  
 List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();  
 for (Document document : documents) {  
  //更新條件  
  Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));  
  //更新內(nèi)容，改下書的價(jià)格 
  Document updateDocument = new Document("$set",new Document("price","30.6"));  
  //構(gòu)造更新單個(gè)文檔的操作模型  
  UpdateOneModel<Document> uom = new UpdateOneModel<Document>(queryDocument,updateDocument,new UpdateOptions().upsert(false));  
  //UpdateOptions代表批量更新操作未匹配到查詢條件時(shí)的動(dòng)作，默認(rèn)false，什么都不干，true時(shí)表示將一個(gè)新的Document插入數(shù)據(jù)庫，他是查詢部分和更新部分的結(jié)合  
  requests.add(uom);  
 } 
 BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);  
 System.out.println(bulkWriteResult.toString());  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("開始更新數(shù)據(jù)。。。");  
long startUpdate = System.currentTimeMillis();  
instance.bulkWriteUpdate(documents);  
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startUpdate)+"毫秒"); 

結(jié)果：3198毫秒

(2)逐條更新

對比非批量下的更新 

public void updateOneByOne(List<Document> documents){  
 for (Document document : documents) {  
  Document queryDocument = new Document("_id",document.get("_id"));  
  Document updateDocument = new Document("$set",new Document("price","30.6"));  
  UpdateResult UpdateResult = collection.updateOne(queryDocument, updateDocument);  
 }  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("開始更新數(shù)據(jù)。。。");  
long startUpdate = System.currentTimeMillis();  
instance.updateOneByOne(documents);  
System.out.println("更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - startUpdate)+"毫秒"); 

結(jié)果：13979毫秒，比批量更新效率低很多

4、混合批量操作

bulkWrite()方法可以對不同類型的寫操作進(jìn)行批量處理，代碼如下： 

public void bulkWriteMix(){  
 List<WriteModel<Document>> requests = new ArrayList<WriteModel<Document>>();  
  InsertOneModel<Document>  iom = new InsertOneModel<Document>(new Document("name","kobe"));  
  UpdateManyModel<Document> umm = new UpdateManyModel<Document>(new Document("name","kobe"),  
    new Document("$set",new Document("name","James")),new UpdateOptions().upsert(true));  
  DeleteManyModel<Document>  dmm = new DeleteManyModel<Document>(new Document("name","James"));  
  requests.add(iom);  
  requests.add(umm);  
  requests.add(dmm);  
  BulkWriteResult bulkWriteResult = collection.bulkWrite(requests);  
  System.out.println(bulkWriteResult.toString());  
} 

注意：updateMany()、deleteMany()兩個(gè)方法和insertMany()不同，它倆不是批量操作，而是代表更新（刪除）匹配條件的所有數(shù)據(jù)。

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二、與MySQL性能對比

1、插入操作

(1)批處理插入

與MongoDB一樣，也是插入Product實(shí)體對象，代碼如下 

public void insertBatch(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
 Connection conn = DBUtil.getConnection();  
 try {  
  PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t_product value(?,?,?,?)");  
  int count = 1;  
  for (Product product : list) {  
   pst.setInt(1, product.getProductId());  
   pst.setString(2, product.getCategory());
   pst.setString(3, product.getName());  
   pst.setDouble(4, product.getPrice());  
   pst.addBatch();  
   if(count % 1000 == 0){  
    pst.executeBatch();  
    pst.clearBatch();//每1000條sql批處理一次，然后置空PreparedStatement中的參數(shù)，這樣也能提高效率，防止參數(shù)積累過多事務(wù)超時(shí)，但實(shí)際測試效果不明顯  
   }  
   count++;  
  }  
  conn.commit();  
 } catch (SQLException e) {  
  e.printStackTrace();  
 }  
 DBUtil.closeConnection(conn);  
} 

JDBC默認(rèn)自動(dòng)提交事務(wù)，切記在獲取連接后添加下面一行代碼，關(guān)閉事務(wù)自動(dòng)提交。 

connection.setAutoCommit(false); 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

public static void main(String[] args) throws Exception {  
            TestMysql test = new TestMysql();  
            ArrayList<Product> list = new ArrayList<Product>();  
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
                Product product = new Product(i, "書籍", "追風(fēng)箏的人", 20.5);  
                list.add(product);  
            } 
            System.out.println("MYSQL開始插入數(shù)據(jù)。。。");  
            long insertStart = System.currentTimeMillis();  
            test.insertBatch(list);  
            System.out.println("MYSQL插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - insertStart)+"毫秒");  
} 

結(jié)果：7389毫秒，多次測試基本7秒左右

(2)逐條插入

再來看看mysql逐條插入,代碼如下： 

public void insertOneByOne(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
 Connection conn = DBUtil.getConnection();  
 try {  
  for (Product product : list) {  
   PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t_product value(?,?,?,?)");  
   pst.setInt(1, product.getProductId());  
   pst.setString(2, product.getCategory());  
   pst.setString(3, product.getName());  
   pst.setDouble(4, product.getPrice());  
   pst.executeUpdate();  
   //conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)  
  }  
  conn.commit();  
 } catch (SQLException e) {  
  e.printStackTrace();  
 }  
 DBUtil.closeConnection(conn); 
} 

測試：10萬條記錄 

System.out.println("MYSQL開始插入數(shù)據(jù)。。。");  
long insertStart = System.currentTimeMillis();  
test.insertOneByOne(list);  
System.out.println("MYSQL插入數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - insertStart)+"毫秒"); 

結(jié)果：8921毫秒，基本比批量慢1秒多。

2、刪除操作

(1)批處理刪除

刪除的where條件是productId，這里在建表的時(shí)候沒有添加主鍵，刪除異常的慢，查了半天不知道什么原因。切記添加主鍵，主鍵默認(rèn)有索引，所有能更快匹配到記錄。 

public void deleteBatch(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
  Connection conn = DBUtil.getConnection();  
  try {  
   PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("delete from t_product where id = ?");//按主鍵查，否則全表遍歷很慢  
   int count = 1;  
   for (Product product : list) {  
    pst.setInt(1, product.getProductId());  
    pst.addBatch();  
    if(count % 1000 == 0){  
     pst.executeBatch();  
     pst.clearBatch();  
    }  
    count++;  
   }  
   conn.commit();  
  } catch (SQLException e) { 
   e.printStackTrace();  
  }  
  DBUtil.closeConnection(conn);  
 } 

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System.out.println("MYSQL開始刪除數(shù)據(jù)。。。");  
long deleteStart = System.currentTimeMillis();  
test.deleteBatch(list);  
System.out.println("MYSQL刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - deleteStart)+"毫秒"); 

結(jié)果：7936毫秒

(2)逐條刪除

代碼如下 

public void deleteOneByOne(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
 Connection conn = DBUtil.getConnection();  
 PreparedStatement pst = null;  
 try {  
  for (Product product : list) {  
   pst = conn.prepareStatement("delete from t_product where id = ?");  
   pst.setInt(1, product.getProductId());  
   pst.executeUpdate();  
   //conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)  
  }  
  conn.commit(); 
 } catch (SQLException e) {  
  e.printStackTrace();  
 }  
 DBUtil.closeConnection(conn);  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("MYSQL開始刪除數(shù)據(jù)。。。"); 
long deleteStart = System.currentTimeMillis();  
test.deleteOneByOne(list);  
System.out.println("MYSQL刪除數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - deleteStart)+"毫秒"); 

結(jié)果：8752毫秒，比批處理刪除慢一秒左右。

3、更新操作

(1)批處理更新

代碼如下 

public void updateBatch(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
 Connection conn = DBUtil.getConnection();  
 try {  
  PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("update t_product set price=31.5 where id=?");  
  int count = 1;  
  for (Product product : list) {  
   pst.setInt(1, product.getProductId());  
   pst.addBatch(); 
   if(count % 1000 == 0){  
    pst.executeBatch();  
    pst.clearBatch();//每1000條sql批處理一次，然后置空PreparedStatement中的參數(shù)，這樣也能提高效率，防止參數(shù)積累過多事務(wù)超時(shí)，但實(shí)際測試效果不明顯  
   }  
   count++;  
  }  
  conn.commit();  
 } catch (SQLException e) { 
  e.printStackTrace();  
 } 
  DBUtil.closeConnection(conn);  
} 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("MYSQL開始更新數(shù)據(jù)。。。");  
long updateStart = System.currentTimeMillis();  
test.updateBatch(list);  
System.out.println("MYSQL更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - updateStart)+"毫秒"); 

結(jié)果：8611毫秒

(2)逐條更新

代碼如下 

public void updateOneByOne(ArrayList<Product> list) throws Exception{  
  Connection conn = DBUtil.getConnection();  
  try {  
   for (Product product : list) {  
    PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("update t_product set price=30.5 where id=?");  
    pst.setInt(1, product.getProductId());  
    pst.executeUpdate();  
    //conn.commit();//加上這句每次插入都提交事務(wù)，結(jié)果將是非常耗時(shí)  
   }  
   conn.commit();  
  } catch (SQLException e) {  
   e.printStackTrace();  
  }  
  DBUtil.closeConnection(conn);  
 } 

測試：10萬條數(shù)據(jù) 

System.out.println("MYSQL開始更新數(shù)據(jù)。。。");  
long updateStart = System.currentTimeMillis();  
test.updateOneByOne(list);  
System.out.println("MYSQL更新數(shù)據(jù)完成，共耗時(shí)："+(System.currentTimeMillis() - updateStart)+"毫秒"); 

結(jié)果：9430毫秒，比批處理更新慢了1秒左右

三、總結(jié)

本文主要是為了介紹bulkWrite()方法的使用，也就是MongoDB的批量寫操作，通過實(shí)驗(yàn)可以看出MongoDB使用bulkWrite()方法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的寫操作比使用常規(guī)的方法進(jìn)行寫操作效率要高很多。文章也介紹了mysql幾種寫操作下批量和非批量的對比，可以看出他們批處理方式比非批處理快點(diǎn)，但沒有MongoDB那么明顯。

對于MongoDB與mysql的比較，批量操作下，MongoDB插入、刪除、更新都比mysql快，非批量操作下，MongoDB插入、刪除、更新都比mysql慢。當(dāng)然只是一個(gè)初略的結(jié)論，文中并沒有進(jìn)行100條、1000條、10000條或更大的這樣不同的數(shù)據(jù)對比，以及CPU內(nèi)存使用情況進(jìn)行監(jiān)測，有興趣的可以嘗試下。