前言
在我们做后端服务Dao层开发，特别是大数据批量插入的时候，这时候普通的ORM框架(Mybatis、hibernate、JPA)就无法满足程序对性能的要求了。当然我们又不可能使用原生的JDBC进行操作，那样尽管效率会高，但是复杂度会上升。
综合考虑我们使用Spring中的JdbcTemplate和具名参数namedParameterJdbcTemplate来进行批量操作。
改造前
在开始讲解之前，我们首先来看下之前的JPA是如何批量操作的。
实体类User：
public class AppStudent {
private Integer id;
private Integer classId;
private String name;
private Integer age;
//伪代码、省略构造和get、set方法
}
DynamicQuery伪代码：
@Repository
public class DynamicQueryImpl implements DynamicQuery {
@PersistenceContext
private EntityManager em;
public EntityManager getEntityManager() {
return em;
}
//其实就是for循环、使用EntityManager的persist方法循环保存而已
@Override
public <T> void saveList(List<T> resultList) {
for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
T t = resultList.get(i);
em.persist(t);
}
}
}
改造后
JdbcTemplate
JdbcTemplate提供的主要方法:
我们只需要在使用jdbcTemplate类中使用@Autowired进行注入即可：
@Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate;
批量插入操作：
public void batchSave(){
List<Object[]> batchArgs=new ArrayList<Object[]>();
batchArgs.add(new Object[]{1,"小明",21});
batchArgs.add(new Object[]{2,"小红",22});
batchArgs.add(new Object[]{3,"露西",23});
String sql = "insert into user (username,password) values (?,?)";
jdbcTemplate.batchUpdate(sql, batchArgs);
}
以上基本实现了批量插入功能，但是当数据库字段比较多的时候，再以?占位符的形式编码的话就可能不是那么好一 一对应了，这里spring还提供了SimpleJdbcTemplate(Spring3.1+ 以后被标记为过时，到Spring 4.3则被完全移除，后面这个完全能满足需求)和NamedParameterJdbcTemplate模板引擎。
NamedParameterJdbcTemplate
相信使用过Hibernate的同学都知道，HQL中可以使用？或者:*的方式在外部配置查询参数。在 Spring JDBC 框架中，也提供了一种绑定 SQL 参数的方式，使用具名参数(named parameter)。
我们只需要在使用NamedParameterJdbcTemplate类中使用@Autowired进行注入即可：
@Autowired private NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate;
批量插入操作：
public void batchSave(){
List<User> list = new ArrayList<User>();
//新增用户
list.add(new AppStudent(1,"张三",21));
list.add(new AppStudent(1,"李四",22));
list.add(new AppStudent(1,"王二麻子",23));
//批量转数组
SqlParameterSource[] beanSources = SqlParameterSourceUtils.createBatch(list.toArray());
String sql = "INSERT INTO app_student(class_id,name,age) VALUES (:classId,:name,:age)";
namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(sql, beanSources);
}
最后我们使用System.currentTimeMillis()来对比打印一下具体改造前后的执行时间。
long start = System.currentTimeMillis();
//改造前后代码、自行补充
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("花费时间:"+(end-start));
快肯定是快了，至于快多少，那就要根据数据量以及机器配置来做相关的对比了。
项目源码：https://gitee.com/52itstyle/spring-data-jpa
