10万条数据下MySQL批量更新6种方式的性能测试.zip

10万条数据下MySQL批量更新6种方式的性能测试 在大数据量、高并发的场景下，批量更新数据库是一个常见的操作。然而，不同的批量更新方法可能带来截然不同的性能表现。 通过实际测试对比了Spring Boot中6种MySQL批量更新方式的效率，并详细记录了每种方法在处理500,1000,5000,10000,50000,100000条数据的平均时间、最小时间和最大时间。包括MyBatis-Plus提供的批量更新,JdbcTemplate提供的批量更新,在xml中循环拼接sql批量更新、case when语句批量更新、replace into方式批量更新、ON DUPLICATE KEY UPDATE批量更新。 适用于对Spring Boot和数据库性能优化感兴趣的开发者、架构师和IT技术爱好者。无论您是正在寻求提升现有系统性能的资深开发者，还是正在学习新技术、探索更优解的新手，本文都将为您提供有价值的参考和启示,特别是那些需要处理大批量数据的人员。 内容包含笔记,建表sql,添加测试数据程序以及测试代码,下载可直接运行 测试部分在单元测试里面com.study.batch.update.dao.PeopleMapperTest 另外com.study.batch.update.dao.DeptMapperTest中演示了replace into更新时未赋值字段更新为默认值的场景,ON DUPLICATE KEY UPDATE不会修改未赋值的字段的场景 如果本地没有markdown编辑器,可参考在线笔记 https://blog.csdn.net/weixin_41883161/article/details/138656067 代码已上传码云https://gitee.com/LessAndfaster/batch-update.git 交流微信:lxwjy88