使用java怎么向mysql数据库批量插入数据

今天就跟大家聊聊有关使用java怎么向mysql数据库批量插入数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

Java可以用来干什么

Java主要应用于：1. web开发；2. Android开发；3. 客户端开发；4. 网页开发；5. 企业级应用开发；6. Java大数据开发；7.游戏开发等。

1、JPA单线程执行

代码省略，大概需要39S左右

2、JPA多线程执行

大概需要37S左右，并没有想象中的快很多

（免费学习视频分享：java视频教程）

原因： 多线程只是大大提高了程序处理数据的时间，并不会提高插入数据库的时间，相反在我这边JPA的框架下，多线程也就意味着多连接，反而更加消耗数据库性能

package com.example.demo.controller; import com.example.demo.entity.Student; import com.example.demo.service.StudentServiceInterface; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.xml.bind.ValidationException; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; @RestController @RequestMapping("/student") public class StudentController {     @Autowired     private StudentServiceInterface studentServiceInterface;     // 来使主线程等待线程池中的线程执行完毕     private CountDownLatch threadsSignal;     // 每个线程处理的数据量     private static final int count = 1000;     // 我的电脑为4核 线程池大小设置为2N+1     private static ExecutorService execPool = Executors.newFixedThreadPool(9);          /**      * 多线程保存      *      * @return      * @throws ValidationException      */     @GetMapping()     public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {         Long begin = new Date().getTime();         // 需要插入数据库的数据         List<Student> list = new ArrayList<>();         for (int i = 0; i < 10000; i++) {             Student student = new Student();             student.setName("张三");             student.setAge(10);             list.add(student);         }         try {             if (list.size() <= count) {                 threadsSignal = new CountDownLatch(1);                 execPool.submit(new InsertDate(list));             } else {                 List<List<Student>> lists = dealData(list, count);                 threadsSignal = new CountDownLatch(lists.size());                 for (List<Student> students : lists) {                     execPool.submit(new InsertDate(students));                 }             }             threadsSignal.await();         } catch (Exception e) {             System.out.println(e.toString() + " 错误所在行数：" + e.getStackTrace()[0].getLineNumber());         }         // 结束时间         Long end = new Date().getTime();         return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";     }     /**      * 数据组装      * 把每个线程要处理的数据 再组成一个List      * 我这边就是把10000条数据 组成 10个1000条的集合      *      * @param target 数据源      * @param size   每个线程处理的数量      * @return      */     public static List<List<Student>> dealData(List<Student> target, int size) {         List<List<Student>> threadList = new ArrayList<List<Student>>();         // 获取被拆分的数组个数         int arrSize = target.size() % size == 0 ? target.size() / size : target.size() / size + 1;         for (int i = 0; i < arrSize; i++) {             List<Student> students = new ArrayList<Student>();             //把指定索引数据放入到list中             for (int j = i * size; j <= size * (i + 1) - 1; j++) {                 if (j <= target.size() - 1) {                     students.add(target.get(j));                 }             }             threadList.add(students);         }         return threadList;     }     /**      * 内部类,开启线程批量保存数据      */     class InsertDate extends Thread {         List<Student> list = new ArrayList<Student>();         public InsertDate(List<Student> students) {             list = students;         }         public void run() {             try {                 // 与数据库交互                 studentServiceInterface.save(list);                 threadsSignal.countDown();             } catch (ValidationException e) {                 e.printStackTrace();             }         }     } }

3、传统JDBC插入

大概需要8S左右，相较于前两种方式已经快很多了，代码如下：

package com.example.demo.controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.xml.bind.ValidationException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.util.Date; @RestController @RequestMapping("/student1") public class StudentController1 {     @GetMapping()     public String saveStudentEnableThread() throws ValidationException {         // 开始时间         Long begin = new Date().getTime();         Connection connection = null;         try {             connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/db01?characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=true", "admin", "123456");//获取连接             if (connection != null) {                 System.out.println("获取连接成功");             } else {                 System.out.println("获取连接失败");             }             //这里必须设置为false，我们手动批量提交             connection.setAutoCommit(false);             //这里需要注意，SQL语句的格式必须是预处理的这种，就是values(?,?,...,?)，否则批处理不起作用             PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("insert into student(id,`name`,age) values(?,?,?)");             // 塞数据             for (int i = 0; i < 10000; i++) {                 statement.setInt(1, i+1);                 statement.setString(2, "张三");                 statement.setInt(3, 10);                 //将要执行的SQL语句先添加进去，不执行                 statement.addBatch();             }             // 提交要执行的批处理，防止 JDBC 执行事务处理             statement.executeBatch();             connection.commit();             // 关闭相关连接             statement.close();             connection.close();         } catch (Exception e) {             e.printStackTrace();         }         // 结束时间         Long end = new Date().getTime();         // 耗时         System.out.println("10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s");         return "10000条数据插入花费时间 : " + (end - begin) / 1000 + " s";     } }

4、最后检查一下数据是否成功存库，一共30000条，没有丢数据

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