第一种：普通for循环插入
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①junit类 @Test public void testInsertBatch2() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis(); User user; SqlSession sqlSession = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory().openSession(false); UserDao mapper = sqlSession.getMapper(UserDao.class); for (int i = 0; i < 500; i++) { user = new User(); user.setId("test" + i); user.setName("name" + i); user.setDelFlag("0"); mapper.insert(user); } sqlSession.commit(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("---------------" + (start - end) + "---------------"); } ②xml配置 <insert id="insert"> INSERT INTO t_user (id, name, del_flag) VALUES(#{id}, #{name}, #{delFlag}) </insert> |
第二种：mybatis BATCH模式插入
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①junit类 @Test public void testInsertBatch2() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis(); User user; SqlSession sqlSession = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory().openSession(ExecutorType.BATCH, false);//跟上述sql区别 UserDao mapper = sqlSession.getMapper(UserDao.class); for (int i = 0; i < 500; i++) { user = new User(); user.setId("test" + i); user.setName("name" + i); user.setDelFlag("0"); mapper.insert(user); } sqlSession.commit(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("---------------" + (start - end) + "---------------"); } |
第三种：foreach方式插入
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①junit类 @Test public void testInsertBatch() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis(); List<User> list = new ArrayList<>(); User user; for (int i = 0; i < 10000; i++) { user = new User(); user.setId("test" + i); user.setName("name" + i); user.setDelFlag("0"); list.add(user); } userService.insertBatch(list); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("---------------" + (start - end) + "---------------"); }
<insert id="insertBatch"> INSERT INTO t_user (id, name, del_flag) VALUES <foreach collection ="list" item="user" separator =","> (#{user.id}, #{user.name}, #{user.delFlag}) </foreach > </insert> |
特别注意：mysql默认接受sql的大小是1048576(1M)，即第三种方式若数据量超过1M会报如下异常：
（可通过调整MySQL安装目录下的my.ini文件中[mysqld]段的＂max_allowed_packet = 1M＂）
最后测定，如果对于几千条以上的数据量批量插入，第三种方式效率更高。
