【JDBC】使用Spring提供的JDBCTemplate通过Statement向MySql数据库插入千万条数据,耗时4m55s,使用insert语句批量插入方式二
这回依然是使用 insert批量插入这种方式
insert into emp(name,age,cdate)
values
('A' , 20, '2019-10-13 00:00:00'),
('B' , 21, '2019-10-13 01:00:00'),
('C' , 22, '2019-10-13 05:00:00')
只是执行SQL的方式由stmt.executeBatch换成了stmt.execute,结果发现速度上几乎一样。
代码如下:
package com.hy.action.jdbc;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.text.MessageFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
public class BatchJDBCStmtInsert2 {
private static Logger logger = Logger.getLogger(BatchJDBCStmtInsert2.class);
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
//把beans.xml的类加载到容器
ApplicationContext applicationContext=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
JdbcTemplate jt=(JdbcTemplate)applicationContext.getBean("jdbcTemplate");
// Initialize conn&stmt
Connection conn=null;
Statement stmt=null;
try {
conn =jt.getDataSource().getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
stmt = conn.createStatement();
String ctime="2017-11-01 00:00:01";
int index=0;
for(int i=0;i<10000;i++) {
String insertSql="insert into emp(name,age,cdate) values ";
List<String> list=new ArrayList<String>();
for(int j=0;j<1000;j++) {
index++;
Object arr[]={"'E:"+index+"'",index % 100,"'"+ctime+"'"};
String valueSql=MessageFormat.format("({0},{1},{2})", arr);
list.add(valueSql);
ctime=timePastOneSecond(ctime);
}
String sql=insertSql+String.join(",", list);
stmt.execute(sql);
conn.commit();
logger.info("#"+i+" 1000 records have been inserted to table:'emp'.");
}
} catch (SQLException e) {
logger.error("Error happened:"+e);
try {
conn.rollback();
} catch (SQLException e1) {
logger.error("Can not rollback because of the error:'"+e+"'.");
}
}finally {
try {
stmt.close();
conn.close();
long endTime = System.currentTimeMillis();
logger.info("Time elapsed:" + toDhmsStyle((endTime - startTime)/1000) + ".");
} catch (SQLException e1) {
logger.error("Can not close connection because of the error:'"+e1+"'.");
}
}
}
public static String timePastOneSecond(String otime) {
try {
SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Date dt=sdf.parse(otime);
Calendar newTime = Calendar.getInstance();
newTime.setTime(dt);
newTime.add(Calendar.SECOND,1);
Date dt1=newTime.getTime();
String retval = sdf.format(dt1);
return retval;
}
catch(Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return null;
}
}
// format seconds to day hour minute seconds style
// Example 5000s will be formatted to 1h23m20s
public static String toDhmsStyle(long allSeconds) {
String DateTimes = null;
long days = allSeconds / (60 * 60 * 24);
long hours = (allSeconds % (60 * 60 * 24)) / (60 * 60);
long minutes = (allSeconds % (60 * 60)) / 60;
long seconds = allSeconds % 60;
if (days > 0) {
DateTimes = days + "d" + hours + "h" + minutes + "m" + seconds + "s";
} else if (hours > 0) {
DateTimes = hours + "h" + minutes + "m" + seconds + "s";
} else if (minutes > 0) {
DateTimes = minutes + "m" + seconds + "s";
} else {
DateTimes = seconds + "s";
}
return DateTimes;
}
}
控制台输出:
INFO [main] - #9990 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9991 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9992 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9993 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9994 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9995 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9996 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9997 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9998 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - #9999 1000 records have been inserted to table:'emp'. INFO [main] - Time elapsed:4m55s.
数据库的情况:


下面,就可以写总结了。
--END-- 2019年10月13日15:23:03
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