一亿数据批量插入MySQL，那种方式最快？
一亿数据批量插入 MySQL，那种方式最快？
这几天研究 mysql 优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10 万级别），利用
EXPLAIN 比较不同的 SQL 语句，不能够得到比较有效的测评数据，大多模棱两可，不敢
通过这些数据下定论。 所以通过随机生成人的姓名、年龄、性别、电话、email、地址 ，
向 mysql 数据库大量插入数据，便于用大量的数据测试 SQL 语句优化效率。在生成过程
中发现使用不同的方法，效率天差万别。
1、先上 Mysql 数据库，随机生成的人员数据图。分别是 ID、姓名、性别、年龄、
Email、电话、住址。 下图一共三千三百万数据：
1692716318003-0c4f2ae0-73ee-442a-9be9-ceb8c22476e8.png
数据量在亿级别时，别点下面按钮，会导致 Navicat 持续加载这亿级别的数据，导致电脑
死机。~觉着自己电脑配置不错的可以去试试，可能会有惊喜
1692716374164-af5ffa85-02f7-4bcd-ba02-3ab3b19620c6.png
2、本次测评一共通过三种策略，五种情况，进行大批量数据插入测试
策略分别是：
• Mybatis 轻量级框架插入（无事务）
• 采用 JDBC 直接处理（开启事务、关闭事务）
• 采用 JDBC 批处理（开启事务、无事务）
测试结果：
Mybatis 轻量级插入 -> JDBC 直接处理 -> JDBC 批处理。
JDBC 批处理，效率最高
第一种策略测试：
2.1 Mybatis 轻量级框架插入（无事务）
Mybatis 是一个轻量级框架，它比 hibernate 轻便、效率高。
但是处理大批量的数据插入操作时，需要过程中实现一个 ORM 的转换，本次测试存在实
例，以及未开启事务，导致 mybatis 效率很一般。
这里实验内容是：
• 利用 Spring 框架生成 mapper 实例、创建人物实例对象
• 循环更改该实例对象属性、并插入。
//代码内无事务
private long begin = 33112001;//起始 id
private long end = begin+100000;//每次循环插入的数据量
private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?
useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&a
mp;characterEncoding=UTF-8";
private String user = "root";
private String password = "0203";
@org.junit.Test
public void insertBigData2()
{
//加载 Spring，以及得到 PersonMapper 实例对象。这里创建的时间并不对最后结果产
生很大的影响
ApplicationContext context = new
ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
PersonMapper pMapper = (PersonMapper)
context.getBean("personMapper");
//创建一个人实例
Person person = new Person();
//计开始时间
long bTime = System.currentTimeMillis();
//开始循环，循环次数 500W 次。
for(int i=0;i<5000000;i++)
{
//为 person 赋值
person.setId(i);
person.setName(RandomValue.getChineseName());
person.setSex(RandomValue.name_sex);
person.setAge(RandomValue.getNum(1, 100));
person.setEmail(RandomValue.getEmail(4,15));
person.setTel(RandomValue.getTel());
person.setAddress(RandomValue.getRoad());
//执行插入语句
pMapper.insert(person);
begin++;
}
//计结束时间
long eTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("插入 500W 条数据耗时："+(eTime-bTime));
}
本想测试插入五百万条数据，但是实际运行过程中太慢，中途不得不终止程序。最后得到
52W 数据，大约耗时两首歌的时间（7~9 分钟）。随后，利用 mybatis 向 mysql 插入
10000 数据。
结果如下：
利用 mybatis 插入 一万 条数据耗时：28613，即 28.6 秒
1692716527575-63e73ce1-0304-4d02-b6ae-d711f5c040ce.png
第二种策略测试：
2.2 采用 JDBC 直接处理（开启事务、关闭事务）
采用 JDBC 直接处理的策略，这里的实验内容分为开启事务、未开启事务是两种，过程均
如下：
• 利用 PreparedStatment 预编译
• 循环，插入对应数据，并存入
事务对于插入数据有多大的影响呢？ 看下面的实验结果:
//该代码为开启事务
private long begin = 33112001;//起始 id
private long end = begin+100000;//每次循环插入的数据量
private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?
useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&a
mp;characterEncoding=UTF-8";
private String user = "root";
private String password = "0203";
@org.junit.Test
public void insertBigData3() {
//定义连接、statement 对象
Connection conn = null;
PreparedStatement pstm = null;
try {
//加载 jdbc 驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
//连接 mysql
conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
//将自动提交关闭
conn.setAutoCommit(false);
//编写 sql
String sql = "INSERT INTO person VALUES (?,?,?,?,?,?,?)";
//预编译 sql
pstm = conn.prepareStatement(sql);
//开始总计时
long bTime1 = System.currentTimeMillis();
//循环 10 次，每次一万数据，一共 10 万
for(int i=0;i<10;i++) {
//开启分段计时，计 1W 数据耗时
long bTime = System.currentTimeMillis();
//开始循环
while (begin < end) {
//赋值
pstm.setLong(1, begin);
pstm.setString(2, RandomValue.getChineseName());
pstm.setString(3, RandomValue.name_sex);
pstm.setInt(4, RandomValue.getNum(1, 100));
pstm.setString(5, RandomValue.getEmail(4, 15));
pstm.setString(6, RandomValue.getTel());
pstm.setString(7, RandomValue.getRoad());
//执行 sql
pstm.execute();
begin++;
}
//提交事务
conn.commit();
//边界值自增 10W
end += 10000;
//关闭分段计时
long eTime = System.currentTimeMillis();
//输出
System.out.println("成功插入 1W 条数据耗时："+(eTime-bTime));
}
//关闭总计时
long eTime1 = System.currentTimeMillis();
//输出
System.out.println("插入 10W 数据共耗时："+(eTime1-bTime1));
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
我们首先利用上述代码测试无事务状态下，插入 10W 条数据需要耗时多少。
如图：
1692716577359-52c4357f-4573-4ebd-9c8f-09312dd972f1.png
成功插入 1W 条数据耗时：21603
成功插入 1W 条数据耗时：20537
成功插入 1W 条数据耗时：20470
成功插入 1W 条数据耗时：21160
成功插入 1W 条数据耗时：23270
成功插入 1W 条数据耗时：21230
成功插入 1W 条数据耗时：20372
成功插入 1W 条数据耗时：22608
成功插入 1W 条数据耗时：20361
成功插入 1W 条数据耗时：20494
插入 10W 数据共耗时：212106
实验结论如下：
在未开启事务的情况下，平均每 21.2 秒插入 一万 数据。
接着我们测试开启事务后，插入十万条数据耗时，如图：
1692716605556-658a71ed-8faa-48cf-88ce-e6fc5c66aa4e.png
成功插入 1W 条数据耗时：4938
成功插入 1W 条数据耗时：3518
成功插入 1W 条数据耗时：3713
成功插入 1W 条数据耗时：3883
成功插入 1W 条数据耗时：3872
成功插入 1W 条数据耗时：3873
成功插入 1W 条数据耗时：3863
成功插入 1W 条数据耗时：3819
成功插入 1W 条数据耗时：3933
成功插入 1W 条数据耗时：3811
插入 10W 数据共耗时：39255
实验结论如下：
开启事务后，平均每 3.9 秒插入 一万 数据
第三种策略测试：
2.3 采用 JDBC 批处理（开启事务、无事务）
采用 JDBC 批处理时需要注意一下几点：
1、在 URL 连接时需要开启批处理、以及预编译
String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched
-Statements=true&useServerPrepStmts=false”;
2、PreparedStatement 预处理 sql 语句必须放在循环体外
代码如下：
private long begin = 33112001;//起始 id
private long end = begin+100000;//每次循环插入的数据量
private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?
useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true&useUnicode=true&a
mp;characterEncoding=UTF-8";
private String user = "root";
private String password = "0203";
@org.junit.Test
public void insertBigData() {
//定义连接、statement 对象
Connection conn = null;
PreparedStatement pstm = null;
try {
//加载 jdbc 驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
//连接 mysql
conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
//将自动提交关闭
// conn.setAutoCommit(false);
//编写 sql
String sql = "INSERT INTO person VALUES (?,?,?,?,?,?,?)";
//预编译 sql
pstm = conn.prepareStatement(sql);
//开始总计时
long bTime1 = System.currentTimeMillis();
//循环 10 次，每次十万数据，一共 1000 万
for(int i=0;i<10;i++) {
//开启分段计时，计 1W 数据耗时
long bTime = System.currentTimeMillis();
//开始循环
while (begin < end) {
//赋值
pstm.setLong(1, begin);
pstm.setString(2, RandomValue.getChineseName());
pstm.setString(3, RandomValue.name_sex);
pstm.setInt(4, RandomValue.getNum(1, 100));
pstm.setString(5, RandomValue.getEmail(4, 15));
pstm.setString(6, RandomValue.getTel());
pstm.setString(7, RandomValue.getRoad());
//添加到同一个批处理中
pstm.addBatch();
begin++;
}
//执行批处理
pstm.executeBatch();
//提交事务
// conn.commit();
//边界值自增 10W
end += 100000;
//关闭分段计时
long eTime = System.currentTimeMillis();
//输出
System.out.println("成功插入 10W 条数据耗时："+(eTime-bTime));
}
//关闭总计时
long eTime1 = System.currentTimeMillis();
//输出
System.out.println("插入 100W 数据共耗时："+(eTime1-bTime1));
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
首先开始测试
无事务，每次循环插入 10W 条数据，循环 10 次，一共 100W 条数据。
结果如下图：
1692716678216-922ae6f6-c444-463c-8892-a80af7fbac99.png
成功插入 10W 条数据耗时：3832
成功插入 10W 条数据耗时：1770
成功插入 10W 条数据耗时：2628
成功插入 10W 条数据耗时：2140
成功插入 10W 条数据耗时：2148
成功插入 10W 条数据耗时：1757
成功插入 10W 条数据耗时：1767
成功插入 10W 条数据耗时：1832
成功插入 10W 条数据耗时：1830
成功插入 10W 条数据耗时：2031
插入 100W 数据共耗时：21737
实验结果：
使用 JDBC 批处理，未开启事务下，平均每 2.1 秒插入 十万 条数据
接着测试
开启事务，每次循环插入 10W 条数据，循环 10 次，一共 100W 条数据。
结果如下图：
1692716696409-81b86bd7-3f25-4ee5-abd3-973bdb248f4f.png
成功插入 10W 条数据耗时：3482
成功插入 10W 条数据耗时：1776
成功插入 10W 条数据耗时：1979
成功插入 10W 条数据耗时：1730
成功插入 10W 条数据耗时：1643
成功插入 10W 条数据耗时：1665
成功插入 10W 条数据耗时：1622
成功插入 10W 条数据耗时：1624
成功插入 10W 条数据耗时：1779
成功插入 10W 条数据耗时：1698
插入 100W 数据共耗时：19003
实验结果：
使用 JDBC 批处理，开启事务，平均每 1.9 秒插入 十万 条数据
3 总结
能够看到，在开启事务下 JDBC 直接处理 和 JDBC 批处理 均耗时更短。
• Mybatis 轻量级框架插入 , mybatis 在我这次实验被黑的可惨了，哈哈。实际开启事务
以后，差距不会这么大（差距 10 倍）。大家有兴趣的可以接着去测试
• JDBC 直接处理，在本次实验，开启事务和关闭事务，耗时差距 5 倍左右，并且这个
倍数会随着数据量的增大而增大。因为在未开启事务时，更新 10000 条数据，就得
访问数据库 10000 次。导致每次操作都需要操作一次数据库。
• JDBC 批处理，在本次实验，开启事务与关闭事务，耗时差距很微小（后面会增加测
试，加大这个数值的差距）。但是能够看到开启事务以后，速度还是有提升。
结论：设计到大量单条数据的插入，使用 JDBC 批处理和事务混合速度最快
实测使用批处理+事务混合插入 1 亿条数据耗时：174756 毫秒
4 补充
JDBC 批处理事务，开启和关闭事务，测评插入 20 次，一次 50W 数据，一共一千万数据
耗时：
1、开启事务(数据太长不全贴了)
插入 1000W 数据共耗时：197654
2、关闭事务(数据太长不全贴了)
插入 1000W 数据共耗时：200540
还是没很大的差距~
借用：
1692716748383-cbb34e04-0943-4601-b3b2-9fbccd6baba6.png
分别是：
• 不用批处理，不用事务；
• 只用批处理，不用事务；
• 只用事务，不用批处理；
• 既用事务，也用批处理；（很明显，这个最快，所以建议在处理大批量的数据时，同
时使用批处理和事务）