场景介绍
再实际开发应用中总会面临导入大批量数据插入数据库、数据迁移、同步等操作在java 后台执行，执行效率的优化问题随之而来！比如如何快速往MySQL数据库中导入1000万数据
mybatis
2、MySQL中新建一张user表，为了方便演示只保留id、昵称、年龄3个字段，建表语句；
3、再次打开pom.xml文件，添加mybatis generator插件用于自动生成mapper映射文件；
4、上一步添加了mybatis generator插件之后还不能直接使用，还需要在项目resources目录下新建一个配置文件generatorConfig.xml，里面主要需要配置数据库连接信息、Model文件生成目录、Mapper文件生成目录、以及xml文件生成目录；
5、打开resources目录下的application.properties（或是application.yml）文件，添加一下mybatis相关配置和项目数据库连接配置；
6、展示一下项目的完整结构
Mybatis为什么慢？
首先我们用Mybatis来测试一下，看看插入1000万条数据需要多长时间。
实现步骤：
1、在UserMapper.java和UserMapper.xml文件中实现批量插入方法；
2、新建一个Test测试类实现随机生成1000万用户记录，并调用上步已经实现的批量插入方法将数据插入到MySQL数据库；
接下来就是正式测试了，没想到中间出了不少问题，在这里说明一下并附上解决方案。
问题一：Java堆内存爆了！
原因分析：由于要生成1000万条用户记录，需要申请大量Java的堆内存，已经超出JVM设置的最大堆内存大小，导致OutOfMemoryError报错：
解决办法：增加堆内存。
JVM设置堆内存有两个参数：
- -Xms 用于设置堆内存初始值，一般建议设置为和最大值一样；
- -Xmx 用于设置堆内存最大值，默认值为物理内存的1/4；
因为我的电脑是32G内存，也就是说默认最大堆内存有8G，8G都不够的话，那我直接来个20G试试，IDEA菜单栏依次打开Run -> Edit Configurations：
修改步骤：
- 选中我们的测试类
- 在右边找到VM options选项，输入-Xms20480m -Xmx20480m
问题二：MySQL报错：Packet for query is too large
原因分析：因为发送到MySQL的数据量过大，超出了设置的最大值，导致报错：
解决方案：修改MySQL服务器max_allowed_packet属性。
修改步骤：
- 直接在MySQL安装目录下找到my.ini文件，在[mysqld]下面添加一行max_allowed_packet = 4G
- 通过MySQL客户端工具修改，这里以我常用的MySQL Workbench客户端来修改，菜单栏找到Server -> Options File，点击切换Networking标签：
Tip：不论哪种方式，修改完都要记得重启MySQL，否则修改不生效哦。
我们来看下执行结果：
结果：
使用Mybatis插入1000万条数据到MySQL数据库共花费了199.8秒！
这结果是快还是慢？我们来具体分析一下耗时分布情况。
分析：
方法：
JDBC驱动中有一个profileSQL属性，可以跟踪记录SQL执行时间，附上官方文档介绍：
所以我们需要将数据库连接加上profileSQL=true属性。
再次看下执行结果：
其中，duration指的是SQL执行的时间，也就是说MySQL服务器执行具体SQL语句的时间其实只有82.3秒，我们上面统计到Mybatis插入1000万条数据花了近200秒的时间，那么这中间的100多秒都干嘛去了？
分析控制台输出的日志之后我发现了蹊跷所在：从程序调用Mybatis的批量插入方法开始，到MySQL服务器执行SQL，这中间正好差了100多秒，会是巧合吗？
打断点Debug追踪到Mybatis解析SQL语句的方法：
这parse方法首先会读取我们xml文件里的SQL模版拿到参数及参数类型信息，拼接生成SQL语句。
每条数据循环一次，那1000W条数据就要循环解析1000万次，不慢才怪！
注意： MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入 MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组SQL语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能 url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1?allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true //allowMultiQueries=true，允许一次性执行多条SQL,批量插入时必须在连接地址后面加allowMultiQueries=true这个参数 //rewriteBatchedStatements=true，批量将数据传给MySQL，数据库会更高性能的执行批量处理，MySQL数据库版本在5.1.13以上，才能实现高性能的批量插入
JdbcTemplate让我眼前一亮
接下来使用Spring框架的JdbcTemplate来测试一下。
实现步骤：
- 同样的我们新建一个测试类，并用JdbcTemplate实现一个批量插入方法；
接下来就可以开始测试了，果然中间又出现了了问题。
问题一：调用JdbcTemplate的batchUpdate批量操作方法，结果却一条条的插数据？
首先看下控制台输出日志：
可以看到JdbcTemplate是将我们的数据一条条的发送到MySQL服务器的，每个插入耗时1毫秒，那么1秒钟可以插入1000条记录，那么1000万条数据就需要10000秒，大约需要2.78个小时。
原因分析：JDBC驱动默认不支持批量操作，会将SQL语句分拆再一条条发往MySQL服务器执行，打断点跟踪一下代码，看看是不是这样：
分析一下代码：
- 首先执行步骤1判断rewriteBatchedStatements属性，为false的话直接执行步骤5的逻辑：串行执行SQL语句，也就是一条条顺序执行；
- 如果rewriteBatchedStatements为true，那么首先会执行步骤2：判断是否为insert语句，结果为true则会改写SQL执行批量插入操作；
- 如果不是insert语句，再继续根据JDBC驱动版本以及数据量大小判断是否需要执行批量操作；
Tip：对于非insert的批量操作语句，如果数据量小于3条，那也只会一条条顺序执行，不会进行合并批量执行。
附上rewriteBatchedStatements官方文档：
大概看了一下，跟我们上面分析的一样，标示是否让JDBC驱动使用批量模式去改写SQL语句。
解决方案：数据库连接上加上rewriteBatchedStatements=true属性，开启批量操作支持。
再次看下执行结果：
结果：
使用JdbcTemplate插入1000万条数据到MySQL数据库共花费了80.1秒！
分析：
一开始由于没有开启批量操作支持，所以导致MySQL只能一条条插入数据，原因在于我对JDBC驱动不够了解，看来以后还得加强学习。
开启批量操作支持后，通过日志可以观察到真正的SQL执行时间只有67.9秒，但整个插入操作用了80.1秒，中间差的10多秒中应该就是消耗在了改写SQL语句上了。
总得来说，JdbcTemplate批量插入大量数据的效率还不错，让我有眼前一亮的感觉。
原生JDBC就是快啊！
早有耳闻批量插入大量数据必须使用原生JDBC，百闻不如一见，接下来我就使用原生JDBC的方式来测试一下。
实现步骤：
- 同样的，我们新建一个测试类，并使用原生JDBC的方式实现一个批量插入方法；
接下来就可以测试了，别担心，这次肯定不会再出问题了。
来看下执行结果：
结果：使用原生JDBC的方式插入1000万条数据到MySQL数据库共花费了58.9秒！
分析：
原生JDBC写起来还是既简单又舒适啊，都多少年没写过了，但是越是简单的东西它越好用。
通过输出日志，我们可以看到整个方法执行时间为58.9秒，而SQL真正的执行时间为46.8秒，中间同样相差了10多秒，同样也是花在了改写SQL语句上，这一结果正好与上面JdbcTemplate的执行结果互相佐证，证明了我们的分析是正确的。
存储过程行不行？
最后使用存储过程的方式来试一下，说实话工作以来很少写存储过程，只好临时恶补了一波知识。
实现步骤：
- 首先编写批量插入的存储过程，功能其实很简单，接收一个外部传入的表示循环次数的参数，进行循环插入数据；
接下来我们调用存储过程，执行命令：
CALL batchInsert(10000000);
等待执行完成，看下耗时情况：
结果：
调用存储过程向MySQL数据库中批量插入1000万数据需要141.1秒。
分析：
存储过程需要141.1秒的时间我还是比较惊讶的，本来我对存储过程还是比较期待的。
仔细想想，其实存储过程用在这个场景并没有发挥出它的优势，时间长点也不奇怪。
为什么这么说？
首先我们来看看存储过程的一些特点：
- 可以封装一些复杂的业务逻辑，外部直接调用存储过程即可；
- 存储过程只在创建时编译一次，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，使用存储过程可提高执行速度；
- 将操作直接放到数据库端执行，可以减少客户端与服务端进行网络通讯开销，提高通信效率；
其次我们再来看看存储过程用在我们场景是否合适：
- 我们使一次性提交所有数据，所以不存在多次通信增加耗时的操作，在这里存储过程的优势没有发挥出来；
- 在存储过程的insert语句中，我们使用了concat函数来拼接字符串，函数运算会降低SQL执行效率；
所以说存储过程在我们这个业务场景并没有发挥出它的优势。
越简单越快
面对快速往MySQL数据库中导入1000万数据这个问题，我们通过Mybatis、JdbcTemplate、原生JDBC以及存储过程4种方式分别进行测试，得出了最终结果：
插入速度：原生JDBC > JdbcTemplate > 存储过程 > Mybatis
结果分析：
Mybatis由于封装程度较高，底层有一个SQL模版解析和SQL拼接的过程，所以导致速度较慢；
存储过程一来由于本应用场景不太适合没有发挥出优势，二来由于SQL语句中加入了函数运算拖累了执行效率；
JdbcTemplate是Spring框架为了方便开发者调用对原生JDBC的一个轻度封装，虽然有点小插曲，但整体来看插入效率还可以；
转载：https://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/105007492
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