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之前聊到自己做过的功能优化，就说了通讯录同步的优化，详细见通讯录同步效率优化，提到用Mybatis批量插入数据，把上限1万条数据一次性的插入到表中。面试官对一次性插入1万条数据有疑问，认为不可以插入这么多数据，但是我做这个功能的时候确实是成功的，那具体能一次插入数据的上限我也不确定，后面就找时间做了下面这个实验。
首先自己搭建了SpringBoot+Mybatis的项目测试的，搭建步骤如下
1. 搭建测试工程
idea构建SpringBoot+MyBatis项目
gitee上代码：
https://gitee.com/AJiSun/SpringBoot-MyBatis
File->New->Project
依赖：不选也行，后续在pom中添加，这里就选了一个mysql的依赖
添加需要的pom
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
复制代码然后就是新建文件夹，新建需要的文件，我的目录结构如下
application.yml中的配置
server:
port: 7070
spring:
application:
name: ajisun-mybatis
datasource:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ajisun_mybatis?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&useInformationSchema=true
username: root
password: root
mybatis:
mapperLocations: classpath:mapper/*.xml
typeAliasesPackage: com.ajisun.coding.ajisunmybatis.entity
#开启驼峰命名
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true
复制代码启动类中加上注解@MapperScan(启动的时候能够扫描到mapper)
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.ajisun.coding.ajisunmybatis.mapper")
public class AjisunMybatisApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(AjisunMybatisApplication.class, args);
}
}
复制代码实体类中的内容
public class SyncEmployee implements Serializable {
private Long syncId;
private Long syncCode;
private String employeeNum;
private String imageUrl;
.......
// set/get省略
}
复制代码mapper.java中内容
public interface SyncEmployeeMapper {
/**
* 查询列表
* @return
*/
List<SyncEmployee> selectList();
}
复制代码mapper.xml中内容
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<mapper namespace="com.ajisun.coding.ajisunmybatis.mapper.SyncEmployeeMapper">
<select id="selectList" resultType="com.ajisun.coding.ajisunmybatis.entity.SyncEmployee">
SELECT * FROM sync_employee;
</select>
</mapper>
复制代码Interface service类 中的内容
public interface SyncEmployeeService {
/**
* 查询列表
* @return
*/
List<SyncEmployee> selectList();
}
复制代码实现Interface service的类中的内容
加上@Service 注解，标明这个类是一个service，会被springboot扫描。
@Service
public class SyncEmployeeServiceImpl implements SyncEmployeeService {
@Autowired
private SyncEmployeeMapper syncEmployeeMapper;
/**
* 查询列表
* @return
*/
@Override
public List<SyncEmployee> selectList() {
return syncEmployeeMapper.selectList();
}
复制代码接口文件controller的内容
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class SyncEmployeeController {
@Autowired
private SyncEmployeeService syncEmployeeService;
@GetMapping("/list")
public ResponseEntity<List<SyncEmployee>> list(){
return ResponseEntity.ok(syncEmployeeService.selectList());
}
}
复制代码至此就可以启动了，端口是yml中配置的7070，访问接口是【get】http://localhost:7070/user/list
2. 造数据，做测试
1. 表结构
CREATE TABLE `ajisun_mybatis`.`sync_employee` (
`sync_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`sync_code` bigint(30) NOT NULL COMMENT '同步批次号',
`employee_num` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工编码',
`name` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工姓名',
`tenant_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '租户ID',
`email` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件',
`mobile` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '移动电话',
`inter_code` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '国际码',
`code_mobile` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '国际码+手机号',
`gender` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
`cid` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '身份编码',
`status` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工状态',
`enabled_flag` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL COMMENT '启用状态',
`entry_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '员工入职时间',
`birthday` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
`ldap_flag` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '否是ldap用户',
`password` varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`image_url` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '头像',
`sync_status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT 'sync状态',
`sync_message` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT 'sync信息',
PRIMARY KEY (`sync_id`) USING BTREE,
INDEX `sync_emp_n1`(`sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
INDEX `sync_emp_n2`(`email`, `sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
INDEX `sync_emp_n3`(`mobile`, `sync_code`, `tenant_id`) USING BTREE,
INDEX `sync_emp_n4`(`employee_num`, `tenant_id`, `sync_code`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin COMMENT = '员工同步中间表' ROW_FORMAT = Dynamic;
复制代码在SpringBoot-Mybatis 的项目中添加方法(具体参考代码，这里只说主要的地方)
2. mapper.xml中批量insert代码
<insert id="batchInsertData">
insert into sync_employee (sync_id,sync_code,employee_num,name,tenant_id,
email,mobile,inter_code,code_mobile,gender,cid,status,enabled_flag,
entry_date,birthday,ldap_flag,image_url,sync_status,sync_message)
values
<foreach collection="syncEmployeeList" item="sync" separator=",">
(
#{sync.syncId},
#{sync.syncCode},
#{sync.employeeNum},
#{sync.name},
#{sync.tenantId},
#{sync.email},
#{sync.mobile},
#{sync.interCode},
#{sync.codeMobile},
#{sync.gender},
#{sync.cid},
#{sync.status},
#{sync.enabledFlag},
#{sync.entryDate},
#{sync.birthday},
#{sync.ldapFlag},
#{sync.imageUrl},
0,
#{sync.syncMessage}
)
</foreach>
</insert>
复制代码3. service中的代码(循环造需要的数据量)
@Override
public void batchInsertData(Long syncCode) {
List<SyncEmployee> syncEmployeeList = new ArrayList<SyncEmployee>();
for (int i=10000;i<20000;i++){
SyncEmployee ee = new SyncEmployee();
ee.setSyncId(Long.valueOf(i));
ee.setSyncCode(syncCode);
ee.setEmail(i+"@qq.com");
ee.setMobile("121000"+String.valueOf(+i));
ee.setCodeMobile(ee.getInterCode()+"-"+ee.getMobile());
ee.setEmployeeNum("ajisun"+i);
ee.setEnabledFlag(1);
ee.setGender(i%2);
ee.setImageUrl("http://ajisun.com/头像.png");
ee.setName(i+"");
ee.setLdapFlag(i%2);
ee.setEntryDate(new Date());
ee.setStatus("ON");
ee.setTenantId(0L);
ee.setBirthday("1900-01-01");
ee.setSyncMessage("new data "+i);
syncEmployeeList.add(ee);
}
long start = System.currentTimeMillis();
syncEmployeeMapper.batchInsertData(syncEmployeeList);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end-start);
}
复制代码4. 准备完毕，开始执行
通过上述方法一次构造一万条数据，然后通过sql批量插入
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4,879,714 > 4,194,304). You can change this valueon the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
复制代码报错了，根据错误信息知道 构造的一万条数据的大小超过了mysql限制的大小，但是我开发环境并没有问题啊(去开发环境看了下这个值确实比较大)
查看当前环境max_allowed_packet的大小,如下 这个版本默认是4M的大小
mysql> show global variables like 'max_allowed_packet';
+--------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+--------------------+---------+
| max_allowed_packet | 4194304 |
+--------------------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select 4194304/1024/1024;
+-------------------+
| 4194304/1024/1024 |
+-------------------+
| 4.00000000 |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
复制代码把这个参数改大点试试（设置10M）
mysql> set global max_allowed_packet = 1024*1024*10;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
复制代码命令set采用的临时修改方式，需要打开新的会话才能生效，重启SpringBoot服务然后在调用接口。（还可以通过修改mysql配置文件使其永久生效 max_allowed_packet = 1024* 1024*10）。
还可以通过修改mysql配置文件使其永久生效 max_allowed_packet = 1024* 1024*10
再次调用接口就成功了
继续加大操作数据量，修改循环条件(3万数据量)，数据量的总大小在14M左右
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException: Packet for query is too large (14,637,233 > 10,485,760). You can change this value on the server by setting the 'max_allowed_packet' variable.
复制代码如上还是出现了相同的max_allowed_packet 错误，packet的大小超过了max_allowed_packet的值。
所以经过测试可以确定Mybatis究竟能插入多少数据取决于mysql的max_allowed_packet大小限制，而不是其自身的限制。
3. 总结
本文着重在于测试mybatis对批量插入的数据量是否有影响，经过测试发现并没有影响，主要是mysql自身对接收数据量的大小限制，通过参数max_allowed_packet控制。
但是使用mybatis大数据量批量插入要注意效率问题，这里只是测试，并不推荐这种方式。
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