批量插入功能是我們日常工作中比較常見的業務功能之一，今天來一個 MyBatis 批量插入的匯總篇，同時對 3 種實現方法做一個性能測試，以及相應的原理分析。

先來簡單說一下 3 種批量插入功能分別是：

1. 循環單次插入；
2. MP 批量插入功能；
3. 原生批量插入功能。

準備工作

開始之前我們先來創建數據庫和測試數據，執行的 SQL 腳本如下：

------------------------------
--創建數據庫
------------------------------
SETNAMESutf8mb4;
SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROPDATABASEIFEXISTS`testdb`;
CREATEDATABASE`testdb`;
USE`testdb`;

------------------------------
--創建user表
------------------------------
DROPTABLEIFEXISTS`user`;
CREATETABLE`user`(
`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,
`name`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_binNULLDEFAULTNULL,
`password`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_binNULLDEFAULTNULL,
`createtime`datetimeNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARYKEY(`id`)USINGBTREE
)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=6CHARACTERSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_binROW_FORMAT=Dynamic;

------------------------------
--添加測試數據
------------------------------
INSERTINTO`user`VALUES(1,'趙云','123456','2021-09-101816');
INSERTINTO`user`VALUES(2,'張飛','123456','2021-09-101828');
INSERTINTO`user`VALUES(3,'關羽','123456','2021-09-101834');
INSERTINTO`user`VALUES(4,'劉備','123456','2021-09-101841');
INSERTINTO`user`VALUES(5,'曹操','123456','2021-09-101802');

SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1;

數據庫的最終效果如下：

1.循環單次插入

接下來我們將使用 Spring Boot 項目，批量插入 10W 條數據來分別測試各個方法的執行時間。

循環單次插入的（測試）核心代碼如下：

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循環次數
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*循環單次插入
*/
@Test
voidsave(){
longstime=System.currentTimeMillis();//統計開始時間
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
userService.save(user);
}
longetime=System.currentTimeMillis();//統計結束時間
System.out.println("執行時間："+(etime-stime));
}
}

運行以上程序，花費了 88574 毫秒，如下圖所示：

2.MP 批量插入

MP 批量插入功能核心實現類有三個：UserController（控制器）、UserServiceImpl（業務邏輯實現類）、UserMapper（數據庫映射類），它們的調用流程如下:

注意此方法實現需要先添加 MP 框架，打開 pom.xml 文件添加如下內容：

<dependency>
<groupId>com.baomidougroupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
<version>mybatis-plus-latest-versionversion>
dependency>

注意：mybatis-plus-latest-version 表示 MP 框架的最新版本號，可訪問 https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter 查詢最新版本號，但在使用的時候記得一定要將上面的 “mybatis-plus-latest-version”替換成換成具體的版本號，如 3.4.3 才能正常的引入框架。

更多 MP 框架的介紹請移步它的官網：https://baomidou.com/guide/

① 控制器實現

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/u")
publicclassUserController{

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*批量插入（自定義）
*/
@RequestMapping("/mysavebatch")
publicbooleanmySaveBatch(){
Listlist=newArrayList<>();
//待添加（用戶）數據
for(inti=0;i1000;i++){
Useruser=newUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
returnuserService.saveBatchCustom(list);
}
}

② 業務邏輯層實現

importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
importcom.example.demo.mapper.UserMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.UserService;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.stereotype.Service;
importjava.util.List;

@Service
publicclassUserServiceImplextendsServiceImpl<UserMapper,User>
implementsUserService{

@Autowired
privateUserMapperuserMapper;

publicbooleansaveBatchCustom(Listlist){
returnuserMapper.saveBatchCustom(list);
}
}

③ 數據持久層實現

importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;

importjava.util.List;

@Mapper
publicinterfaceUserMapperextendsBaseMapper<User>{

booleansaveBatchCustom(Listlist);
}

經過以上代碼實現，我們就可以使用 MP 來實現數據的批量插入功能了，但本篇除了具體的實現代碼之外，我們還要知道每種方法的執行效率，所以接下來我們來編寫 MP 的測試代碼。

MP 性能測試

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循環次數
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*MP批量插入
*/
@Test
voidsaveBatch(){
longstime=System.currentTimeMillis();//統計開始時間
Listlist=newArrayList<>();
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
//MP批量插入
userService.saveBatch(list);
longetime=System.currentTimeMillis();//統計結束時間
System.out.println("執行時間："+(etime-stime));
}
}

以上程序的執行總共花費了 6088 毫秒，如下圖所示：

從上述結果可知，使用 MP 的批量插入功能（插入數據 10W 條），它的性能比循環單次插入的性能提升了 14.5 倍。

MP 源碼分析

從 MP 和循環單次插入的執行時間我們可以看出，使用 MP 并不是像有些朋友認為的那樣，還是循環單次執行的，為了更清楚的說明此問題，我們查看了 MP 的源碼。

MP 的核心實現代碼是 saveBatch 方法，此方法的源碼如下：

我們繼續跟進 saveBatch 的重載方法：

從上述源碼可以看出，MP 是將要執行的數據分成 N 份，每份 1000 條，每滿 1000 條就會執行一次批量插入，所以它的性能要比循環單次插入的性能高很多。

那為什么要分批執行，而不是一次執行？別著急，當我們看了第 3 種實現方法之后我們就明白了。

3.原生批量插入

原生批量插入方法是依靠 MyBatis 中的 foreach 標簽，將數據拼接成一條原生的 insert 語句一次性執行的，核心實現代碼如下。

① 業務邏輯層擴展

在 UserServiceImpl 添加 saveBatchByNative 方法，實現代碼如下：

importcom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
importcom.example.demo.mapper.UserMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.UserService;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.stereotype.Service;

importjava.util.List;

@Service
publicclassUserServiceImplextendsServiceImpl<UserMapper,User>
implementsUserService{

@Autowired
privateUserMapperuserMapper;

publicbooleansaveBatchByNative(Listlist){
returnuserMapper.saveBatchByNative(list);
}

}

② 數據持久層擴展

在 UserMapper 添加 saveBatchByNative 方法，實現代碼如下：

importcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
importcom.example.demo.model.User;
importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;

importjava.util.List;

@Mapper
publicinterfaceUserMapperextendsBaseMapper<User>{

booleansaveBatchByNative(Listlist);
}

③ 添加 UserMapper.xml

創建 UserMapper.xml 文件，使用 foreach 標簽拼接 SQL，具體實現代碼如下：

"1.0"encoding="UTF-8"?>
"-//mybatis.org//DTDMapper3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
"com.example.demo.mapper.UserMapper">
"saveBatchByNative">
INSERTINTO`USER`(`NAME`,`PASSWORD`)VALUES
"list"separator=","item="item">
(#{item.name},#{item.password})

經過以上步驟，我們原生的批量插入功能就實現的差不多了，接下來我們使用單元測試來查看一下此方法的執行效率。

原生批量插入性能測試

importcom.example.demo.model.User;
importcom.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

@SpringBootTest
classUserControllerTest{

//最大循環次數
privatestaticfinalintMAXCOUNT=100000;

@Autowired
privateUserServiceImpluserService;

/**
*原生自己拼接SQL，批量插入
*/
@Test
voidsaveBatchByNative(){
longstime=System.currentTimeMillis();//統計開始時間
Listlist=newArrayList<>();
for(inti=0;inewUser();
user.setName("test:"+i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
//批量插入
userService.saveBatchByNative(list);
longetime=System.currentTimeMillis();//統計結束時間
System.out.println("執行時間："+(etime-stime));
}
}

然而，當我們運行程序時卻發生了以下情況：

納尼？程序的執行竟然報錯了。

缺點分析

從上述報錯信息可以看出，當我們使用原生方法將 10W 條數據拼接成一個 SQL 執行時，由于拼接的 SQL 過大（4.56M）從而導致程序執行報錯，因為默認情況下 MySQL 可以執行的最大 SQL（大小）為 4M，所以程序就報錯了。

這就是原生批量插入方法的缺點，也是為什么 MP 需要分批執行的原因，就是為了防止程序在執行時，因為觸發了數據庫的最大執行 SQL 而導致程序執行報錯。

解決方案

當然我們也可以通過設置 MySQL 的最大執行 SQL 來解決報錯的問題，設置命令如下：

--設置最大執行SQL為10M
setglobalmax_allowed_packet=10*1024*1024;

如下圖所示：

注意：以上命令需要在 MySQL 連接的客戶端中執行。

但以上解決方案仍是治標不治本，因為我們無法預測程序中最大的執行 SQL 到底有多大，那么最普世的方法就是分配執行批量插入的方法了（也就是像 MP 實現的那樣）。

當我們將 MySQL 的最大執行 SQL 設置為 10M 之后，運行以上單元測試代碼，執行的結果如下：

總結

本文我們介紹了 MyBatis 批量插入的 3 種方法，其中循環單次插入的性能最低，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，但此方法可能會導致程序執行報錯（觸發了數據庫最大執行 SQL 大小的限制），所以綜合以上情況，可以考慮使用 MP 的批量插入功能。
編輯：金巧