使用java怎么向mysql数据库批量插入数据

今天就跟大家聊聊有关使用java怎么向MySQL数据库批量插入数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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Java可以用来干什么

Java主要应用于：1. web开发；2. Android开发；3. 客户端开发；4. 网页开发；5. 企业级应用开发；6. Java大数据开发；7.游戏开发等。

1、JPA单线程执行

代码省略，大概需要39S左右

2、JPA多线程执行

大概需要37S左右，并没有想象中的快很多

（免费学习视频分享：java视频教程）

原因： 多线程只是大大提高了程序处理数据的时间，并不会提高插入数据库的时间，相反在我这边JPA的框架下，多线程也就意味着多连接，反而更加消耗数据库性能

package com.example.demo.controller;

import com.example.demo.entity.Student;
import com.example.demo.service.StudentServiceInterface;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.xml.bind.ValidationException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@RestController
@RequestMapping("/student")
public class StudentController {

    @Autowired
    private StudentServiceInterface studentServiceInterface;

    // 来使主线程等待线程池中的线程执行完毕
    private CountDownLatch threadsSignal;

    // 每个线程处理的数据量
    private static final int count = 1000;
    // 我的电脑为4核 线程池大小设置为2N+1
    private static ExecutorService execPool = Executors.newFixedThreadPool(9);
    
    /**
     * 多线程保存
     *
     * @return
     * @throws ValidationException
     */
    @GetMapping()
    public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {
        Long begin = new Date().getTime();
        // 需要插入数据库的数据
        List list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            Student student = new Student();
            student.setName("张三");
            student.setAge(10);
            list.add(student);
        }
        try {
            if (list.size() <= count) {
                threadsSignal = new CountDownLatch(1);
                execPool.submit(new InsertDate(list));
            } else {
                List> lists = dealData(list, count);
                threadsSignal = new CountDownLatch(lists.size());
                for (List students : lists) {
                    execPool.submit(new InsertDate(students));
                }
            }
            threadsSignal.await();
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.toString() + " 错误所在行数：" + e.getStackTrace()[0].getLineNumber());
        }
        // 结束时间
        Long end = new Date().getTime();
        return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";
    }

    /**
     * 数据组装
     * 把每个线程要处理的数据 再组成一个List
     * 我这边就是把10000条数据 组成 10个1000条的集合
     *
     * @param target 数据源
     * @param size   每个线程处理的数量
     * @return
     */
    public static List> dealData(List target, int size) {
        List> threadList = new ArrayList>();
        // 获取被拆分的数组个数
        int arrSize = target.size() % size == 0 ? target.size() / size : target.size() / size + 1;
        for (int i = 0; i < arrSize; i++) {
            List students = new ArrayList();
            //把指定索引数据放入到list中
            for (int j = i * size; j <= size * (i + 1) - 1; j++) {
                if (j <= target.size() - 1) {
                    students.add(target.get(j));
                }
            }
            threadList.add(students);
        }
        return threadList;
    }

    /**
     * 内部类,开启线程批量保存数据
     */
    class InsertDate extends Thread {
        List list = new ArrayList();
        public InsertDate(List students) {
            list = students;
        }
        public void run() {
            try {
                // 与数据库交互
                studentServiceInterface.save(list);
                threadsSignal.countDown();
            } catch (ValidationException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

3、传统JDBC插入

大概需要8S左右，相较于前两种方式已经快很多了，代码如下：

package com.example.demo.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.xml.bind.ValidationException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.Date;

@RestController
@RequestMapping("/student1")
public class StudentController1 {

    @GetMapping()
    public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {
        // 开始时间
        Long begin = new Date().getTime();
        Connection connection = null;
        try {
            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/db01?characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=true", "admin", "123456");//获取连接
            if (connection != null) {
                System.out.println("获取连接成功");
            } else {
                System.out.println("获取连接失败");
            }
            //这里必须设置为false，我们手动批量提交
            connection.setAutoCommit(false);
            //这里需要注意，SQL语句的格式必须是预处理的这种，就是values(?,?,...,?)，否则批处理不起作用
            PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("insert into student(id,`name`,age) values(?,?,?)");
            // 塞数据
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                statement.setInt(1, i+1);
                statement.setString(2, "张三");
                statement.setInt(3, 10);
                //将要执行的SQL语句先添加进去，不执行
                statement.addBatch();
            }
            // 提交要执行的批处理，防止 JDBC 执行事务处理
            statement.executeBatch();
            connection.commit();
            // 关闭相关连接
            statement.close();
            connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 结束时间
        Long end = new Date().getTime();
        // 耗时
        System.out.println("10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s");
        return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";
    }

}

4、最后检查一下数据是否成功存库，一共30000条，没有丢数据

看完上述内容，你们对使用java怎么向mysql数据库批量插入数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。