<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
硬體:windows7+8G記憶體+i3-4170處理器+4核CPU
首先貼上資料庫的操作類BaseDao:
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.List; import com.lk.entity.TUser; public class BaseDao { private static ConfigManager cm = ConfigManager.getInstance(); private static String Driver = null; private static String URL = null; private static String USER = null; private static String PWD = null; private static Connection conn = null; private static PreparedStatement psmt = null; public ResultSet rs = null; public int row = 0; static { Driver = cm.getString("DRIVER"); URL = cm.getString("URL"); USER = cm.getString("USER"); PWD = cm.getString("PWD"); try { Class.forName(Driver); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } getConnection(); try { conn.setAutoCommit(false); psmt = conn.prepareStatement(""); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } private static Connection getConnection() { try { conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PWD); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return conn; } /** * 多條記錄插入操作 * flag是為了判斷是否是插入的最後一個記錄 */ public boolean affectRowMore(String sql, List<TUser> list, long flag) { try { psmt = conn.prepareStatement(sql); for (TUser tUser : list) { psmt.setLong(1, tUser.getId()); psmt.setString(2, tUser.getName()); psmt.setInt(3, tUser.getSex()); psmt.setString(4, tUser.getPhone()); psmt.setString(5, tUser.getPassword()); // 新增執行sql psmt.addBatch(); } // 執行操作 int[] counts = psmt.executeBatch(); // 執行Batch中的全部語句 conn.commit(); // 提交到資料庫 for (int i : counts) { if (i == 0) { conn.rollback(); } } closeAll(flag); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); return false; } return true; } /** * 多條記錄插入操作 */ public boolean affectRowMore1(String sql, long flag) { try { psmt.addBatch(sql); // 執行操作 int[] counts = psmt.executeBatch(); // 執行Batch中的全部語句 conn.commit(); // 提交到資料庫 for (int i : counts) { if (i == 0) { conn.rollback(); return false; } } closeAll(flag); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); return false; } return true; } public void closeAll(long flag) { try { if (conn != null && flag == -1) { // 在完成批次操作後恢復預設的自動提交方式,提高程式的可延伸性 conn.setAutoCommit(true); conn.close(); } if (psmt != null && flag == -1) { psmt.close(); } if (rs != null) { rs.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } }
通過BaseDao中的affectRowMore方法進行插入,插入的速度如下所示:
* 一萬條資料(通過多條新增)
* 生成1萬條資料共花費978毫秒
* 生成10萬條資料共花費5826毫秒
* 生成100萬條資料共花費54929毫秒
* 生成1000萬條資料共花費548640毫秒
* 生成1億條資料(因為數位過大,沒有計算)
public void insertBenchMark() { long start = System.currentTimeMillis(); List<TUser> list = new ArrayList<>(); long row = 1; for (int j = 0; j < 1000; j++) { for (int i = 0; i < 10000; i++) { String uuid = UUID.randomUUID().toString(); String name = uuid.substring(0, 4); int sex = -1; if(Math.random() < 0.51) { sex = 1; }else { sex = 0; } String phone = (String) RandomValue.getAddress().get("tel"); list.add(new TUser(row,name, sex, phone, uuid)); row++; } int flag = 1; if(j==999) { flag = -1; } //封裝好的 boolean b = userDao.insertMore(list,flag); if(!b) { System.out.println("出錯了----"); System.exit(0); }else { list.clear(); } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("生成1000萬條資料共花費"+(end-start)+"毫秒"); } public boolean insertMore(List<TUser> list,long flag) { String sql = "insert into tuser(id,name,sex,phone,password) values(?,?,?,?,?)"; return affectRowMore(sql,list,flag); }
通過BaseDao中的affectRowMore1方法進行資料的插入操作,插入的速度如下:
* 通過拼接語句實現多條新增
* 生成1萬條資料共花費225毫秒
* 生成10萬條資料共花費1586毫秒
* 生成100萬條資料共花費14017毫秒
* 生成1000萬條資料共花費152127毫秒
* 生成1億條資料(因為數位過大,沒有計算)
public void insertBenchMark1() { long start = System.currentTimeMillis(); StringBuffer suffix = new StringBuffer(); long row = 1; for (int j = 0; j < 1000; j++) { for (int i = 0; i < 10000; i++) { String uuid = UUID.randomUUID().toString(); String name = uuid.substring(0, 4); int sex = -1; if(Math.random() < 0.51) { sex = 1; }else { sex = 0; } String phone = (String) RandomValue.getAddress().get("tel"); suffix.append("(" + row + ",'" + name + "'," + sex + ",'" + phone + "','" + uuid + "'),"); row++; } boolean b = userDao.insertMore1(suffix.substring(0, suffix.length()-1),j); if(!b) { System.out.println("出錯了----"); System.exit(0); }else { // 清空上一次新增的資料 suffix = new StringBuffer(); } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("生成1000萬條資料共花費"+(end-start)+"毫秒"); } public boolean insertMore1(String sql_suffix,long flag) { String sql_prefix = "insert into tuser(id,name,sex,phone,password) values "; return affectRowMore1(sql_prefix + sql_suffix,flag); }
方法一和方法二很類同,唯一不同的是方法一採用的是“insert into tb (...) values (...);insert into tb (...) values (...);...”的方式執行插入操作,方法二則是“insert into tb (...) values(...),(...)...;”的方式。
通過測試的對比,方法二比方法一快了近5倍。
到此這篇關於mysql中批次插入資料(1萬、10萬、100萬、1000萬、1億級別)的文章就介紹到這了,更多相關mysql 批次插入資料內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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