MyBatis 批量插入数据的 3 种方法！

数据库的最终效果如下：

1.循环单次插入

接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。​

循环单次插入的（测试）核心代码如下：

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000;@Autowiredprivate UserServiceImpl userService;/** * 循环单次插入 */@Testvoid save() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {User user = new User();user.setName("test:" + i);user.setPassword("123456");userService.save(user);}long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));}}

运行以上程序，花费了 88574 毫秒，如下图所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心实现类有三个：UserController（控制器）、UserServiceImpl（业务逻辑实现类）、UserMapper（数据库映射类），它们的调用流程如下:

注意此方法实现需要先添加 MP 框架，打开 pom.xml 文件添加如下内容：

com.baomidoumybatis-plus-boot-startermybatis-plus-latest-version

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本号，可访问 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查询最新版本号，但在使用的时候记得一定要将上面的 “mybatis-plus-latest-version”替换成换成具体的版本号，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介绍请移步它的官网：https://baomidou.com/guide/

① 控制器实现

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@RestController@RequestMapping("/u")public class UserController {@Autowiredprivate UserServiceImpl userService;/** * 批量插入（自定义） */@RequestMapping("/mysavebatch")public boolean mySaveBatch(){List list = new ArrayList();// 待添加（用户）数据for (int i = 0; i < 1000; i++) {User user = new User();user.setName("test:"+i);user.setPassword("123456");list.add(user);}return userService.saveBatchCustom(list);}}

② 业务逻辑层实现

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImplimplements UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;public boolean saveBatchCustom(List list){return userMapper.saveBatchCustom(list);}}

③ 数据持久层实现

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper{boolean saveBatchCustom(List list);}

经过以上代码实现，我们就可以使用 MP 来实现数据的批量插入功能了，但本篇除了具体的实现代码之外，我们还要知道每种方法的执行效率，所以接下来我们来编写 MP 的测试代码。​

MP 性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000;@Autowiredprivate UserServiceImpl userService;/** * MP 批量插入 */@Testvoid saveBatch() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间List list = new ArrayList();for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {User user = new User();user.setName("test:" + i);user.setPassword("123456");list.add(user);}// MP 批量插入userService.saveBatch(list);long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));}}

以上程序的执行总共花费了 6088 毫秒，如下图所示：

从上述结果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入数据 10W 条），它的性能比循环单次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源码分析

从 MP 和循环单次插入的执行时间我们可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友认为的那样，还是循环单次执行的，为了更清楚的说明此问题，我们查看了 MP 的源码。​

MP 的核心实现代码是 saveBatch 方法，此方法的源码如下：

我们继续跟进 saveBatch 的重载方法：

从上述源码可以看出，MP 是将要执行的数据分成 N 份，每份 1000 条，每满 1000 条就会执行一次批量插入，所以它的性能要比循环单次插入的性能高很多。​

那为什么要分批执行，而不是一次执行？别着急，当我们看了第 3 种实现方法之后我们就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 标签，将数据拼接成一条原生的 insert 语句一次性执行的，核心实现代码如下。

① 业务逻辑层扩展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.demo.mapper.UserMapper;import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.UserService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Servicepublic class UserServiceImpl extends ServiceImplimplements UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;public boolean saveBatchByNative(List list) {return userMapper.saveBatchByNative(list);}}

② 数据持久层扩展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，实现代码如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.demo.model.User;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import java.util.List;@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper {boolean saveBatchByNative(List list);}

③ 添加 UserMapper.xml

创建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 标签拼接 SQL，具体实现代码如下：

INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES(#{item.name},#{item.password})

经过以上步骤，我们原生的批量插入功能就实现的差不多了，接下来我们使用单元测试来查看一下此方法的执行效率。

原生批量插入性能测试

import com.example.demo.model.User;import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@SpringBootTestclass UserControllerTest {// 最大循环次数private static final int MAXCOUNT = 100000;@Autowiredprivate UserServiceImpl userService;/** * 原生自己拼接 SQL，批量插入 */@Testvoid saveBatchByNative() {long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间List list = new ArrayList();for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {User user = new User();user.setName("test:" + i);user.setPassword("123456");list.add(user);}// 批量插入userService.saveBatchByNative(list);long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));}}

然而，当我们运行程序时却发生了以下情况：

纳尼？程序的执行竟然报错了。​

缺点分析

从上述报错信息可以看出，当我们使用原生方法将 10W 条数据拼接成一个 SQL 执行时，由于拼接的 SQL 过大（4.56M）从而导致程序执行报错，因为默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL（大小）为 4M，所以程序就报错了。​

这就是原生批量插入方法的缺点，也是为什么 MP 需要分批执行的原因，就是为了防止程序在执行时，因为触发了数据库的最大执行 SQL 而导致程序执行报错。

解决方案

当然我们也可以通过设置 MySQL 的最大执行 SQL 来解决报错的问题，设置命令如下：

-- 设置最大执行 SQL 为 10Mset global max_allowed_packet=10*1024*1024;

如下图所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 连接的客户端中执行。

但以上解决方案仍是治标不治本，因为我们无法预测程序中最大的执行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配执行批量插入的方法了（也就是像 MP 实现的那样）。

当我们将 MySQL 的最大执行 SQL 设置为 10M 之后，运行以上单元测试代码，执行的结果如下：

总结

本文我们介绍了 MyBatis 批量插入的 3 种方法，其中循环单次插入的性能最低，也是最不可取的；使用 MyBatis 拼接原生 SQL 一次性插入的方法性能最高，但此方法可能会导致程序执行报错（触发了数据库最大执行 SQL 大小的限制），所以综合以上情况，可以考虑使用 MP 的批量插入功能。