最近新的專案寫了不少各種 insertBatch
的程式碼,一直有人說,批量插入比迴圈插入效率高很多,那本文就來實驗一下,到底是不是真的?
測試環境:
- SpringBoot 2.5
- Mysql 8
- JDK 8
- Docker
首先,多條資料的插入,可選的方案:
foreach
迴圈插入- 拼接
sql
,一次執行 - 使用批處理功能插入
搭建測試環境`
sql
檔案:
drop database IF EXISTS test;
CREATE DATABASE test;
use test;
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT "",
`age` int(11) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
應用的配置檔案:
server:
port: 8081
spring:
#資料庫連線配置
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&&serverTimezone=UTC&setUnicode=true&characterEncoding=utf8&&nullCatalogMeansCurrent=true&&autoReconnect=true&&allowMultiQueries=true
username: root
password: 123456
#mybatis的相關配置
mybatis:
#mapper配置檔案
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
type-aliases-package: com.aphysia.spingbootdemo.model
#開啟駝峰命名
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true
logging:
level:
root: error
啟動檔案,配置了Mapper
檔案掃描的路徑:
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper")
public class SpringdemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringdemoApplication.class, args);
}
}
Mapper
檔案一共準備了幾個方法,插入單個物件,刪除所有物件,拼接插入多個物件:
import com.aphysia.springdemo.model.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import java.util.List;
public interface UserMapper {
int insertUser(User user);
int deleteAllUsers();
int insertBatch(@Param("users") List<User>users);
}
Mapper.xml
檔案如下:
<?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.aphysia.springdemo.mapper.UserMapper">
<insert id="insertUser" parameterType="com.aphysia.springdemo.model.User">
insert into user(id,age) values(#{id},#{age})
</insert>
<delete id="deleteAllUsers">
delete from user where id>0;
</delete>
<insert id="insertBatch" parameterType="java.util.List">
insert into user(id,age) VALUES
<foreach collection="users" item="model" index="index" separator=",">
(#{model.id}, #{model.age})
</foreach>
</insert>
</mapper>
測試的時候,每次操作我們都刪除掉所有的資料,保證測試的客觀,不受之前的資料影響。
不同的測試
1. foreach 插入
先獲取列表,然後每一條資料都執行一次資料庫操作,插入資料:
@SpringBootTest
@MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper")
class SpringdemoApplicationTests {
@Autowired
SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
@Resource
UserMapper userMapper;
static int num = 100000;
static int id = 1;
@Test
void insertForEachTest() {
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
userMapper.insertUser(users.get(i));
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
}
2. 拼接sql插入
其實就是用以下的方式插入資料:
INSERT INTO `user` (`id`, `age`)
VALUES (1, 11),
(2, 12),
(3, 13),
(4, 14),
(5, 15);
@Test
void insertSplicingTest() {
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
userMapper.insertBatch(users);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
3. 使用Batch批量插入
將MyBatis session
的 executor type
設為 Batch
,使用sqlSessionFactory
將執行方式置為批量,自動提交置為false
,全部插入之後,再一次性提交:
@Test
public void insertBatch(){
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<users.size();i++){
mapper.insertUser(users.get(i));
}
sqlSession.commit();
sqlSession.close();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
4. 批量處理+分批提交
在批處理的基礎上,每1000條資料,先提交一下,也就是分批提交。
@Test
public void insertBatchForEachTest(){
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH, false);
UserMapper mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
List<User> users = getRandomUsers();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<users.size();i++){
mapper.insertUser(users.get(i));
if (i % 1000 == 0 || i == num - 1) {
sqlSession.commit();
sqlSession.clearCache();
}
}
sqlSession.close();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("time:" + (end - start));
}
初次結果,明顯不對?
執行上面的程式碼,我們可以得到下面的結果,for
迴圈插入的效率確實很差,拼接的sql
效率相對高一點,看到有些資料說拼接sql
可能會被mysql
限制,但是我執行到1000w
的時候,才看到堆記憶體溢位。
下面是不正確的結果!!!
插入方式 | 10 | 100 | 1000 | 1w | 10w | 100w | 1000w |
---|---|---|---|---|---|---|---|
for迴圈插入 | 387 | 1150 | 7907 | 70026 | 635984 | 太久了... | 太久了... |
拼接sql插入 | 308 | 320 | 392 | 838 | 3156 | 24948 | OutOfMemoryError: 堆記憶體溢位 |
批處理 | 392 | 917 | 5442 | 51647 | 470666 | 太久了... | 太久了... |
批處理 + 分批提交 | 359 | 893 | 5275 | 50270 | 472462 | 太久了... | 太久了... |
拼接sql並沒有超過記憶體
我們看一下mysql
的限制:
mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+---------------------------+------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------+------------+
| max_allowed_packet | 67108864 |
| mysqlx_max_allowed_packet | 67108864 |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
+---------------------------+------------+
3 rows in set (0.12 sec)
這67108864
足足600
多M,太大了,怪不得不會報錯,那我們去改改一下它吧,改完重新測試:
- 首先在啟動
mysql
的情況下,進入容器內,也可以直接在Docker
桌面版直接點Cli
圖示進入:
docker exec -it mysql bash
- 進入
/etc/mysql
目錄,去修改my.cnf
檔案:
cd /etc/mysql
- 先按照
vim
,要不編輯不了檔案:
apt-get update
apt-get install vim
- 修改
my.cnf
vim my.cnf
- 在最後一行新增
max_allowed_packet=20M
(按i
編輯,編輯完按esc
,輸入:wq
退出)
[mysqld]
pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid
socket = /var/run/mysqld/mysqld.sock
datadir = /var/lib/mysql
secure-file-priv= NULL
# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
symbolic-links=0
# Custom config should go here
!includedir /etc/mysql/conf.d/
max_allowed_packet=2M
- 退出容器
# exit
- 檢視
mysql
容器id
docker ps -a
- 重啟
mysql
docker restart c178e8998e68
重啟成功後檢視最大的max_allowed_pactet
,發現已經修改成功:
mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
+---------------------------+------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------+------------+
| max_allowed_packet | 2097152 |
| mysqlx_max_allowed_packet | 67108864 |
| slave_max_allowed_packet | 1073741824 |
+---------------------------+------------+
我們再次執行拼接sql
,發現100w
的時候,sql
就達到了3.6M
左右,超過了我們設定的2M
,成功的演示丟擲了錯誤:
org.springframework.dao.TransientDataAccessResourceException:
### Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
; Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.; nested exception is com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (36,788,583 > 2,097,152). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
批量處理為什麼這麼慢?
但是,仔細一看就會發現,上面的方式,怎麼批處理的時候,並沒有展示出優勢了,和for
迴圈沒有什麼區別?這是對的麼?
這肯定是不對的,從官方文件中,我們可以看到它會批量更新,不會每次去建立預處理語句,理論是更快的。
然後我發現我的一個最重要的問題:資料庫連線 URL
地址少了rewriteBatchedStatements=true
如果我們不寫,MySQL JDBC
驅動在預設情況下會忽視 executeBatch()
語句,我們期望批量執行的一組 sql
語句拆散,但是執行的時候是一條一條地發給 MySQL
資料庫,實際上是單條插入,直接造成較低的效能。我說怎麼效能和迴圈去插入資料差不多。
只有將 rewriteBatchedStatements
引數置為 true
, 資料庫驅動才會幫我們批量執行 SQL
。
正確的資料庫連線:
jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&&serverTimezone=UTC&setUnicode=true&characterEncoding=utf8&&nullCatalogMeansCurrent=true&&autoReconnect=true&&allowMultiQueries=true&&&rewriteBatchedStatements=true
找到問題之後,我們重新測試批量測試,最終的結果如下:
插入方式 | 10 | 100 | 1000 | 1w | 10w | 100w | 1000w |
---|---|---|---|---|---|---|---|
for迴圈插入 | 387 | 1150 | 7907 | 70026 | 635984 | 太久了... | 太久了... |
拼接sql插入 | 308 | 320 | 392 | 838 | 3156 | 24948(很可能超過sql長度限制) | OutOfMemoryError: 堆記憶體溢位 |
批處理(重點) | 333 | 323 | 362 | 636 | 1638 | 8978 | OutOfMemoryError: 堆記憶體溢位 |
批處理 + 分批提交 | 359 | 313 | 394 | 630 | 2907 | 18631 | OutOfMemoryError: 堆記憶體溢位 |
從上面的結果來看,確實批處理是要快很多的,當數量級太大的時候,其實都會超過記憶體溢位的,批處理加上分批提交併沒有變快,和批處理差不多,反而變慢了,提交太多次了,拼接sql
的方案在數量比較少的時候其實和批處理相差不大,最差的方案就是for
迴圈插入資料,這真的特別的耗時。100
條的時候就已經需要1s
了,不能選擇這種方案。
一開始發現批處理比較慢的時候,真的挺懷疑自己,後面發現是有一個引數,有一種撥開雲霧的感覺,知道得越多,不知道的越多。
【作者簡介】:
秦懷,公眾號【秦懷雜貨店】作者,技術之路不在一時,山高水長,縱使緩慢,馳而不息。