JDBC - PS - 增批量

插入20000条数据

方式	理解	处理条数	时间/秒	处理条数	时间/秒
方式一	使用Statement for 循环
方式二	使用PreparedStatement for 循环	20000	83秒
方式三	mysql开启批处理	20000	0.56秒	1000000	16秒
方式四	设置连接不允许自动提交数据			1000000	5秒

package com.atguigu5.blob;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import org.junit.Test;
import com.atguigu3.util.JDBCUtils;
/*
 * 使用PreparedStatement实现批量数据的操作
 * 
 * update、delete本身就具有批量操作的效果。
 * 此时的批量操作，主要指的是批量插入。使用PreparedStatement如何实现更高效的批量插入？
 * 
 * 题目：向goods表中插入20000条数据
 * CREATE TABLE goods(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    NAME VARCHAR(25)
   );
 * 方式一：使用Statement
 * Connection conn = JDBCUtils.getConnection();
 * Statement st = conn.createStatement();
 * for(int i = 1;i <= 20000;i++){
 name = name_" + i + "
 *         String sql = "insert into goods(name)values(" + name + ")";
 *         st.execute(sql);
 * }
 * 
 */
public class InsertTest {
    //批量插入的方式二：使用PreparedStatement
    @Test
    public void testInsert1() {
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        try {
            long start = System.currentTimeMillis();
            conn = JDBCUtils.getConnection();
            String sql = "insert into goods(name)values(?)";
            ps = conn.prepareStatement(sql);
            for(int i = 1;i <= 20000;i++){
                ps.setObject(1, "name_" + i);
                ps.execute();
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));//20000:83065
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally{
            JDBCUtils.closeResource(conn, ps);
        }
    }
    /*
     * 批量插入的方式三：
     * 1.addBatch()、executeBatch()、clearBatch()
     * 2.mysql服务器默认是关闭批处理的，我们需要通过一个参数，让mysql开启批处理的支持。
     *          ?rewriteBatchedStatements=true 写在配置文件的url后面
     * 3.使用更新的mysql 驱动：mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar
     */
    @Test
    public void testInsert2() {
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        try {
            long start = System.currentTimeMillis();
            conn = JDBCUtils.getConnection();
            String sql = "insert into goods(name)values(?)";
            ps = conn.prepareStatement(sql);
            for(int i = 1;i <= 1000000;i++){
                ps.setObject(1, "name_" + i);
                //1."攒"sql
                ps.addBatch();
                if(i % 500 == 0){
                    //2.执行batch
                    ps.executeBatch();
                    //3.清空batch
                    ps.clearBatch();
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));//20000:83065 -- 565
        } catch (Exception e) {                                //1000000:16086
            e.printStackTrace();
        }finally{
            JDBCUtils.closeResource(conn, ps);
        }
    }
    //批量插入的方式四：设置连接不允许自动提交数据
    @Test
    public void testInsert3() {
        Connection conn = null;
        PreparedStatement ps = null;
        try {
            long start = System.currentTimeMillis();
            conn = JDBCUtils.getConnection();
            //设置不允许自动提交数据
            conn.setAutoCommit(false);
            String sql = "insert into goods(name)values(?)";
            ps = conn.prepareStatement(sql);
            for(int i = 1;i <= 1000000;i++){
                ps.setObject(1, "name_" + i);
                //1."攒"sql
                ps.addBatch();
                if(i % 500 == 0){
                    //2.执行batch
                    ps.executeBatch();
                    //3.清空batch
                    ps.clearBatch();
                }
            }
            //提交数据
            conn.commit();
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));//20000:83065 -- 565
        } catch (Exception e) {                                //1000000:16086 -- 5114
            e.printStackTrace();
        }finally{
            JDBCUtils.closeResource(conn, ps);
        }
    }
}

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