由BatchSqlUpdate引发的思考-V1.4.doc
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2021-05-24
17:27:46
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由 BatchSqlUpdate 引发的思考
背景
基于以往的经验，在 Oracle 数据库上做批量操作时，一般是使用 Spring 的 BatchSQLUpdate
工具类，可以提高批量操作性能。熟悉 BatchSQLUpdate 的同学应该知道，该工具类是主要
是基于 JDBC 驱动的 PreparedStatement.addBatch 方式来实现批量操作的。但是，笔者所在
公司从 Oracle 数据库迁移到 MySQL 数据库后，有一些本来很快的批量操作接口就变很慢了，
既使用 BatchSQLUpdate 工具类在 MySQL 数据库做批量操作的性能很差。
所以笔者对 BatchSQLUpdate 工具类和 JDBC 驱动的实现做了一些探究。本文中所例举的示
例和测试均是使用 5.7 版本的 MySQL 数据库，和 Connector/J 5.1.34 版本的驱动。
JDBC 探究之旅
首先是用 Spring 的 BatchSqlUpdate 类对 10000 条数据做批量操作，测试后发现：
需要 9s 左右，这跟使用 Oracle 数据库时相差一个量级，性能相差那么大肯定是有原因的，
开始笔者怀疑会不会是 MySQL 的 JDBC 驱动批量操作（addBatch 的方式）没有效果导致的，
为了验证自己的猜想，笔者通过简单的测试（for 循环插入 10000 条数据），测试发现 for
循环插入数据的方式和使用 BatchSqlUpdate 批量插入数据的方式，在性能上是相差无几的，
这也就佐证了笔者的猜想。当然，这就直接下结论的话是不够严谨，需要更直接的证明
（查看 MySQL 服务器的执行的 SQL），于是笔者开启 MySQL 的慢日志功能并把慢日志时间
改为 0，既把数据库所有的操作都记录为慢日志（具体的操作笔者在这里不做详细说明，
有 兴 趣 的 读 者 可 以 上 网 了 解 ） ， 方 便 跟 踪 问 题 ； 开 启 慢 日 志 功 能 后 ， 再 使 用
BatchSqlUpdate 做批量操作，可以查看 MySQL 的慢日志文件，如下图：
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