`

用Java向数据库中插入大量数据时的优化

 
阅读更多

使用jdbc向数据库插入100000条记录,分别使用statement,PreparedStatement,及PreparedStatement+批处理3种方式进行测试: 

//1.使用statement插入100000条记录 

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. public void exec(Connection conn){    
  2.   try {    
  3.    //开始时间   
  4.    Long beginTime = System.currentTimeMillis();    
  5.    //设置手动提交    
  6.    conn.setAutoCommit(false);   
  7.        
  8.    Statement st = conn.createStatement();    
  9.   
  10.    for(int i=0;i<100000;i++){    
  11.       String sql="insert into t1(id) values ("+i+")";    
  12.       st.executeUpdate(sql);     
  13.    }    
  14.       
  15.    //结束时间   
  16.    Long endTime = System.currentTimeMillis();    
  17.   
  18.    System.out.println("st:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间    
  19.   
  20.    st.close();    
  21.    conn.close();    
  22.   } catch (SQLException e) {    
  23.    e.printStackTrace();    
  24.   }     
  25. }   
public void exec(Connection conn){ 
  try { 
   //开始时间
   Long beginTime = System.currentTimeMillis(); 
   //设置手动提交 
   conn.setAutoCommit(false);
    
   Statement st = conn.createStatement(); 

   for(int i=0;i<100000;i++){ 
      String sql="insert into t1(id) values ("+i+")"; 
      st.executeUpdate(sql);  
   } 
   
   //结束时间
   Long endTime = System.currentTimeMillis(); 

   System.out.println("st:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间 

   st.close(); 
   conn.close(); 
  } catch (SQLException e) { 
   e.printStackTrace(); 
  }  
} 

 

//2.使用PreparedStatement对象 

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. public void exec2(Connection conn){    
  2.   try {    
  3.    Long beginTime = System.currentTimeMillis();    
  4.    conn.setAutoCommit(false);//手动提交    
  5.    PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)");    
  6.    for(int i=0;i<100000;i++){    
  7.     pst.setInt(1, i);    
  8.     pst.execute();       
  9.    }    
  10.    conn.commit();    
  11.    Long endTime = System.currentTimeMillis();    
  12.    System.out.println("pst:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间    
  13.    pst.close();    
  14.    conn.close();    
  15.   } catch (SQLException e) {    
  16.    e.printStackTrace();    
  17.   }    
  18.   
  19. }   
public void exec2(Connection conn){ 
  try { 
   Long beginTime = System.currentTimeMillis(); 
   conn.setAutoCommit(false);//手动提交 
   PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)"); 
   for(int i=0;i<100000;i++){ 
    pst.setInt(1, i); 
    pst.execute();    
   } 
   conn.commit(); 
   Long endTime = System.currentTimeMillis(); 
   System.out.println("pst:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间 
   pst.close(); 
   conn.close(); 
  } catch (SQLException e) { 
   e.printStackTrace(); 
  } 

} 

 

//3.使用PreparedStatement + 批处理 

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. public void exec3(Connection conn){    
  2.   try {    
  3.    conn.setAutoCommit(false);    
  4.    Long beginTime = System.currentTimeMillis();    
  5.    //构造预处理statement   
  6.    PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)");    
  7.    //1万次循环   
  8.    for(int i=1;i<=100000;i++){       
  9.     pst.setInt(1, i);    
  10.     pst.addBatch();    
  11.     //每1000次提交一次   
  12.     if(i%1000==0){//可以设置不同的大小;如50,100,500,1000等等    
  13.      pst.executeBatch();    
  14.      conn.commit();    
  15.      pst.clearBatch();    
  16.     }    
  17.    }   
  18.    Long endTime = System.currentTimeMillis();    
  19.    System.out.println("pst+batch:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");    
  20.    pst.close();    
  21.    conn.close();    
  22.   } catch (SQLException e) {    
  23.    e.printStackTrace();    
  24.   }    
  25. }   
public void exec3(Connection conn){ 
  try { 
   conn.setAutoCommit(false); 
   Long beginTime = System.currentTimeMillis(); 
   //构造预处理statement
   PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)"); 
   //1万次循环
   for(int i=1;i<=100000;i++){    
    pst.setInt(1, i); 
    pst.addBatch(); 
    //每1000次提交一次
    if(i%1000==0){//可以设置不同的大小;如50,100,500,1000等等 
     pst.executeBatch(); 
     conn.commit(); 
     pst.clearBatch(); 
    } 
   }
   Long endTime = System.currentTimeMillis(); 
   System.out.println("pst+batch:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒"); 
   pst.close(); 
   conn.close(); 
  } catch (SQLException e) { 
   e.printStackTrace(); 
  } 
} 

 
在Oracle 10g中测试,结果: 
1.使用statement  耗时142秒; 
2.使用PreparedStatement 耗时56秒; 
3.使用PreparedStatement + 批处理耗时: 
   a.50条插入一次,耗时5秒; 
    b.100条插入一次,耗时2秒; 
    c.1000条以上插入一次,耗时1秒; 
通过以上可以得出结论,在使用jdbc大批量插入数据时,明显使用第三种方式(PreparedStatement + 批处理)性能更优。 

 

 

 

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. /*  
/*
Java代码 复制代码 收藏代码
  1. 普通方式处理大量数据的insert时,处理速度相当慢。   
  2. */   
  3. PreparedStatement ps = null;   
  4. //循环10000次   
  5. for(int i = 0; i < 100000; i++) {   
  6.     ps = con.prepareStatement(sql);   
  7.     ps.executeUpdate();   
  8. }  
普通方式处理大量数据的insert时,处理速度相当慢。
*/
PreparedStatement ps = null;
//循环10000次
for(int i = 0; i < 100000; i++) {
    ps = con.prepareStatement(sql);
    ps.executeUpdate();
}

 /*

 

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. 方法二:通过addBatch()的方式,将数据缓存在对象里面,通过最后执行executeBatch();方法提交,因此速度会快很多!   
  2. */   
  3. PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);   
  4. for(int i = 0; i < 100000; i++) {   
  5.     ps.setString(1"1");   
  6.     ps.setString(2"2");   
  7.     ps.addBatch();   
  8. }   
  9. ps.executeBatch();  
  10. http://gooderlee.iteye.com/blog/1160949
分享到:
评论

相关推荐

    Java向数据库中插入大量数据时的优化

    Java向数据库中插入大量数据时的优化

    Java-Spring-Batch-Job:将CSV文件处理到MySQL数据库中的简单解决方案

    ”我做了什么读取一组测试分数,将每个分数处理到其分数,然后将更新的数据写入MySQL数据库表。 我使用提供的'scores.txt'测试用例作为程序的输入。 它在csv文件夹下提供。 'Coding_challenge.out'是从MySQL数据库...

    Java网上书店管理系统(基于MVC模式编写:前端jsp页面、数据库MySQL、服务器Tomcat).zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    ORACLE9i_优化设计与系统调整

    第一部分 ORACLE系统优化基本知识 23 第1章 ORACLE结构回顾 23 §1.1 Oracle数据库结构 23 §1.1.1 Oracle数据字典 23 §1.1.2 表空间与数据文件 24 §1.1.3 Oracle实例(Instance) 24 §1.2 Oracle文件 26 §1.2.1...

    深入云计算 MongoDB管理与开发实战详解pdf.part2

    注重实战,通过实际中的案例为读者讲解使用MongoDB时遇到的各种问题,并给出了解决方案。本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握MongoDB数据库,提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极强的系统性和大量翔实...

    基于Java Swing + MySQL的图书管理系统.zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    基于Java Swing + MySQL + JDBC 的图书管理系统.zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    基于Java SpringBoot + mysql的在线图书展示商城。.zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    基于Java+Springboot+Vue的宿舍管理系统.zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    informix 实用大全

    本书内容包括核心概念、Informix SQL、服务器管理、安装与维护、性能调整、应用程序开发、Web应用程序和对象关系式数据库等,所附光盘中有大量实用程序、白皮书和与书中内容有关的其他信息。还提供一些Web站点链接....

    深入云计算 MongoDB管理与开发实战详解pdf.part1

    注重实战,通过实际中的案例为读者讲解使用MongoDB时遇到的各种问题,并给出了解决方案。本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握MongoDB数据库,提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极强的系统性和大量翔实...

    一个简单的仿QQ在线聊天系统 .zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    Baishop是一款B2C电子商务网站.zip

    它完全支持结构化查询语言(SQL),允许用户进行数据查询、插入、更新、删除、创建和管理数据库结构等操作。SQL标准的广泛支持使得MySQL易于学习,且与其他关系型数据库系统有良好的互操作性。 存储引擎 MySQL支持...

    基于SpringBoot的高并发选课系统源码+项目说明(毕设).zip

    5. 选课请求压入MQ,异步执行,流量削峰,消费端消费选课信息,将结果写入数据库,结果写入数据库这一步采用事务机制,先插入结果,后减余量,减少事务期间锁持有时间,优化数据库读写性能 6. 返回执行成功标识,但...

    Oracle SQL高级编程(资深Oracle专家力作,OakTable团队推荐)--随书源代码

    有近20年使用Oracle技术产品以及Oracle数据库管理员/Oracle数据库应用管理员的经验,是真正应用集群、性能调优以及数据库内部属性方面的专家。同时是一位演讲家及Oracle ACE。  JARED STILL 从1994年就开始使用...

    易语言程序免安装版下载

     静态编译后的易语言EXE/DLL之间不能再共享譬如窗口、窗口组件等类似资源,对于已经静态连接到一个EXE/DLL中的支持库,该支持库中的数据或资源将不能再被其它EXE/DLL中所使用的同名支持库访问。这是因为代码被分别...

    Redis面试题50道(含答案)_.pdf

    32、Redis 如何做大量数据插入? 33、为什么要做 Redis 分区? 34、你知道有哪些 Redis 分区实现方案? 35、Redis 分区有什么缺点? 36、Redis 持久化数据和缓存怎么做扩容? 37、分布式 Redis 是前期做还是后期规模...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics