CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章mysql三种批量增加的性能分析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

下面把代码写出来,希望大家批评指正.  首先domain对象.在这里使用的注解的方式,都是比较新的版本.  User.java  。

复制代码代码如下

package com.bao.sample.s3h4.domain;  import javax.persistence.Column;  import javax.persistence.Entity;  import javax.persistence.GeneratedValue;  import javax.persistence.GenerationType;  import javax.persistence.Id;  import javax.persistence.Table;  import com.bao.sample.base.domain.BaseDomain;  @Entity  @Table(name = "t_user")  public class User extends BaseDomain {  private static final long serialVersionUID = 1L;  private int id;  private String username;  private String password;  /**  * @Description 注解最好标记在get方法上.注意:采用一致的标记方式,注解是以Id的标记方式为准的,如果标记在get方法上,则忽略property上的注解.  * @return  */  @Id  @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)  public int getId() {  return id;  }  public void setId(int id) {  this.id = id;  }  @Column(nullable = false)  public String getUsername() {  return username;  }  public void setUsername(String username) {  this.username = username;  }  @Column(nullable = false)  public String getPassword() {  return password;  }  public void setPassword(String password) {  this.password = password;  }  public User() {  super();  }  public User(int id, String username, String password) {  super();  this.id = id;  this.username = username;  this.password = password;  }  }  。

接下来是Dao接口,继承一个BaseDao接口.  。

复制代码代码如下

package com.bao.sample.s3h4.dao;  import java.util.List;  import com.bao.sample.base.dao.BaseDao;  import com.bao.sample.s3h4.domain.User;  public interface UserBatchDao extends BaseDao<User> {  /**  * @Description 批量增加操作  * @return -1:操作失败;0:执行正常;>0:执行成功的数目  */  public int batchAddUsingJdbc(List<User> users);  public int batchAddUsingHibernate(List<User> users);  public int batchAddUsingJdbcTemplate(List<User> users);  }  。

UserBatchDao的实现:  。

复制代码代码如下

UserBatchDaoImpl  package com.bao.sample.s3h4.dao;  import java.sql.Connection;  import java.sql.PreparedStatement;  import java.sql.SQLException;  import java.util.List;  import javax.annotation.Resource;  import org.hibernate.Session;  import org.springframework.jdbc.core.BatchPreparedStatementSetter;  import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;  import org.springframework.orm.hibernate4.SessionFactoryUtils;  import org.springframework.stereotype.Repository;  import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;  import com.bao.sample.base.dao.BaseDaoImpl;  import com.bao.sample.s3h4.domain.User;  /**  *  * @Description 三种批量增加方法,执行效率依次是jdbc、jdbcTemplate、hibernate.<br />jdbc和jdbcTemplate执行效率相近,不过jdbcTemplate可以使用事务注解控制,所以优先选择.  * @author Bob hehe198504@126.com  * @date 2012-8-13  */  @Repository("userBatchDao")  public class UserBatchDaoImpl extends BaseDaoImpl<User> implements UserBatchDao {  @Resource  protected JdbcTemplate jdbcTemplate;  /**  * 执行10W条记录,大致耗时15188ms  */  @Override  public int batchAddUsingJdbc(List<User> users) {  int result = 0;  Connection conn = null;  PreparedStatement pstmt = null;  String sql = "insert into t_user (username,password) values (?,?)";  try {  conn = SessionFactoryUtils.getDataSource(sessionFactory).getConnection();  conn.setAutoCommit(false);  pstmt = conn.prepareStatement(sql);  for (int i = 0; i < users.size(); i++) {  int j = 1;  pstmt.setString(j++, users.get(i).getUsername());  pstmt.setString(j++, users.get(i).getPassword());  pstmt.addBatch();  }  pstmt.executeBatch();  conn.commit();  conn.setAutoCommit(true);  } catch (SQLException e) {  if (conn != null) {  try {  conn.rollback();  } catch (SQLException e1) {  e1.printStackTrace();  }  }  } finally {  if (pstmt != null) {  try {  pstmt.close();  } catch (SQLException e) {  e.printStackTrace();  }  }  if (conn != null) {  try {  conn.close();  } catch (SQLException e) {  e.printStackTrace();  }  }  }  return result;  }  /**  * 执行10W条记录,大致耗时131203ms,大致是jdbc或jdbcTemplate的10倍.  */  @Override  // @Transactional(noRollbackFor = RuntimeException.class)  @Transactional  public int batchAddUsingHibernate(List<User> users) {  Session session = this.getSession();  for (int i = 0; i < users.size(); i++) {  session.save(users.get(i));  // 添加20条以后，强制入库  // clear()清空缓存  // postgres数据库的隔离级别是已提交读(Read committed)，  // 所以flush以后，数据看不到，只有commit后才能看到数据，  // 如果失败，rollback,前面的flush的数据不会入库  if (i % 20 == 0) {  session.flush();  session.clear();  }  }  return 0;  }  /**  * 执行10W条记录,大致耗时15671ms  */  // @Transactional(noRollbackFor = RuntimeException.class)  @Transactional  public int batchAddUsingJdbcTemplate(List<User> users) {  String sql = "insert into t_user (username,password) values (?,?)";  final List<User> tempUsers = users;  final int count = users.size();  BatchPreparedStatementSetter pss = new BatchPreparedStatementSetter() {  // 为prepared statement设置参数。这个方法将在整个过程中被调用的次数  public void setValues(PreparedStatement pstmt, int i) throws SQLException {  int j = 1;  pstmt.setString(j++, tempUsers.get(i).getUsername());  pstmt.setString(j++, tempUsers.get(i).getPassword());  }  // 返回更新的结果集条数  public int getBatchSize() {  return count;  }  };  jdbcTemplate.batchUpdate(sql, pss);  return 0;  }  public JdbcTemplate getJdbcTemplate() {  return jdbcTemplate;  }  }  。

外围的框架没有附上,有需要可以留言,我提供打包下载.  作者：听雨轩 。

最后此篇关于mysql三种批量增加的性能分析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于mysql三种批量增加的性能分析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。