MyBatis批量插入数据的3种方法你知道几种

批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，今天来一个 MyBatis 批量插入的汇总篇，同时对 3 种实现方法做一个性能测试，以及相应的原理分析。

先来简单说一下 3 种批量插入功能分别是：

1. 循环单次插入；
2. MP 批量插入功能；
3. 原生批量插入功能。

准备工作

开始之前我们先来创建数据库和测试数据，执行的 SQL 脚本如下：

------------------------------
--创建数据库
------------------------------
SETNAMESutf8mb4;
SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROPDATABASEIFEXISTS`testdb`;
CREATEDATABASE`testdb`;
USE`testdb`;

------------------------------
--创建user表
------------------------------
DROPTABLEIFEXISTS`user`;
CREATETABLE`user`(
`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,
`name`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_binNULLDEFAULTNULL,
`password`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_binNULLDEFAULTNULL,
`createtime`datetimeNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARYKEY(`id`)USINGBTREE
)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=6CHARACTERSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_binROW_FORMAT=Dynamic;

------------------------------
--添加测试数据
------------------------------
INSERTINTO`user`VALUES(1,'赵云','123456','2021-09-101816');
INSERTINTO`user`VALUES(2,'张飞','123456','2021-09-101828');
INSERTINTO`user`VALUES(3,'关羽','123456','2021-09-101834');
INSERTINTO`user`VALUES(4,'刘备','123456','2021-09-101841');
INSERTINTO`user`VALUES(5,'曹操','123456','2021-09-101802');

SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1;

数据库的最终效果如下：

1.循环单次插入

接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。

循环单次插入的（测试）核心代码如下：

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循环次数
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*循环单次插入
*/
@Test
voidsave(){
longstime=System.currentTimeMillis();//统计开始时间
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
userService.save(user);
}
longetime=System.currentTimeMillis();//统计结束时间
System.out.println("执行时间："+(etime-stime));
}
}

运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:

注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：

<dependency>
<groupId>com.baomidougroupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
<version>mybatis-plus-latest-versionversion>
dependency>

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/

① 控制器实现

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/u")
publicclassUserController{

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*批量插入（自定义）
*/
@RequestMapping("/mysavebatch")
publicbooleanmySaveBatch(){
Listlist=newArrayList<>();
//待添加（用户）数据
for(inti=0;i1000;i++){
Useruser=newUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
returnuserService.saveBatchCustom(list);
}
}

② 业务逻辑层实现

importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
importcom.example.demo.mapper.UserMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.UserService;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.stereotype.Service;
importjava.util.List;

@Service
publicclassUserServiceImplextendsServiceImpl<UserMapper,User>
implementsUserService{

@Autowired
privateUserMapperuserMapper;

publicbooleansaveBatchCustom(Listlist){
returnuserMapper.saveBatchCustom(list);
}
}

③ 数据持久层实现

importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;

importjava.util.List;

@Mapper
publicinterfaceUserMapperextendsBaseMapper<User>{

booleansaveBatchCustom(Listlist);
}

经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。

MP 性能测试

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循环次数
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*MP批量插入
*/
@Test
voidsaveBatch(){
longstime=System.currentTimeMillis();//统计开始时间
Listlist=newArrayList<>();
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
//MP批量插入
userService.saveBatch(list);
longetime=System.currentTimeMillis();//统计结束时间
System.out.println("执行时间："+(etime-stime));
}
}

以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：

从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源码分析

从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。

MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：

我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：

从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。

那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。

① 业务逻辑层扩展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
importcom.example.demo.mapper.UserMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.UserService;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.stereotype.Service;

importjava.util.List;

@Service
publicclassUserServiceImplextendsServiceImpl<UserMapper,User>
implementsUserService{

@Autowired
privateUserMapperuserMapper;

publicbooleansaveBatchByNative(Listlist){
returnuserMapper.saveBatchByNative(list);
}

}

② 数据持久层扩展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;

importjava.util.List;

@Mapper
publicinterfaceUserMapperextendsBaseMapper<User>{

booleansaveBatchByNative(Listlist);
}

③ 添加 UserMapper.xml

创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

"1.0"encoding="UTF-8"?>
"-//mybatis.org//DTDMapper3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
"com.example.demo.mapper.UserMapper">
"saveBatchByNative">
INSERTINTO`USER`(`NAME`,`PASSWORD`)VALUES
"list"separator=","item="item">
(#{item.name},#{item.password})

经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。

原生批量插入性能测试

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循环次数
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*原生自己拼接SQL，批量插入
*/
@Test
voidsaveBatchByNative(){
longstime=System.currentTimeMillis();//统计开始时间
Listlist=newArrayList<>();
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
//批量插入
userService.saveBatchByNative(list);
longetime=System.currentTimeMillis();//统计结束时间
System.out.println("执行时间："+(etime-stime));
}
}

然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：

纳尼？程序的执行竟然报错了。

缺点分析

从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。

这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案

当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

--设置最大执行SQL为10M
setglobalmax_allowed_packet=10*1024*1024;

如下图所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。

当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：

总结

本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。
编辑：金巧