我们经常使用useGenerateKeys来返回自增主键，避免多一次查询。也会经常使用on duplicate key update，来进行insertOrUpdate，来避免先query 在insert/update。用起来很爽，但是经常踩坑，还不知为何。本篇就是深入分析获取自增主键的原理。
需要用分号，多条sql提交执行的时候，jdbc参数设置allowMultiQueries=true
statement的batch操作，可以批量进行insert或update操作，提升操作性能，特别是在大数据量的insert或update的时候。
MyBatis是一个优秀的持久层框架，可以与数据库进行交互。对于一些需要批量插入数据的场景，MyBatis也提供了支持。下面将介绍MyBatis的批量插入功能，并为Java小白提供一些例子和最佳实践。
1）当需要成批插入或者更新记录时，可以采用Java的批量更新机制，这一机制允许多条语句一次性提交给数据批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率
java开发者使用PG jdbc驱动时，可以指定reWriteBatchedInserts连接参数来加速批量操作。如果reWriteBatchedInserts=true，JDBC驱动会重写批量insert转换成多行insert，从而限制数据库的调用次数。
记得有一次我们小组code review，组长看了下我们批量插入是使用mybatis原生的xml foreach实现的，于是二话不说，拍桌子，说这有性能问题。叫我们直接使用mybatis-plus，可是为啥呢？怎么用，需要注意哪些地方，也没给我们说个明白。好吧，我们对这一块也没具体调研过，就直接按他的想法去实现了。性能有没有提升了好几倍呢，其实也没实践过，反正review过了。直到有一天。。。
最近在压测一批接口，发现接口处理速度慢的有点超出预期，感觉很奇怪，后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。
作者今天在开发一个后台发送消息的功能时，由于需要给多个用户发送消息，于是使用了 mybatis plus 提供的 saveBatch() 方法，在测试环境测试通过上预发布后，测试反应发送消息接口很慢得等 5、6 秒，于是我就登录预发布环境查看执行日志，发现是 mybatis plus 提供的 saveBatch() 方法执行很慢导致，于是也就有了本篇文章。
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，仅有4个字段的情况下，导入数据库平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。
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之前，开发项目使用的是tk-mapper，当使用批量操作时，通常使用insertList就可以了。但是，最近的项目使用的是mybaits-plus，在使用批量操作saveBatch的使用，却遇到了一个问题，这个一开始让我以为我的数据出现了重复，但是仔细看，不是数据出现了重复，而是因为有一个字段相同，报唯一索引字段重复插入 Duplicate entry。
今天遇到了一个批量插入大量数据任务，然后出于小白本能，直接for-each循环插入不就好了，于是手上开始噼里啪啦一顿操作，写好了从读取excel到插入数据库的工作，于是就美滋滋的开始了自己的测试，试了一把，一次通过perfect，然后后面就悲剧了，后面发现数据量稍微大一点，速度就会很慢很慢。于是掏出自己的制胜法典，后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。
Java 是当前非常流行的开发语言，很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的，本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发，介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式，希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
要实现Excel一万条数据批量导入，可以使用Apache POI库来读取和解析Excel文件，并使用JDBC连接数据库将数据批量插入。以下是一个简单的示例代码：
近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo代码）
上一章节，我们使用 PreparedStatement 操作了 BLOB 字段，下面我们再来看看批量插入的操作。
之前进行JDBC的操作的时候，都是一条SQL语句执行。现在如果使用批处理，可以将一批SQL一起执行。
Apache ShardingSphere Committer，SphereEx 中间件工程师。目前专注于 Apache ShardingSphere 及其子项目 ElasticJob 的研发。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
我们在执行Sql之前，需要先获取SqlSession对象，但是我们也提到了SqlSession下面还有四大对象，所以SqlSession只是个甩手掌柜，真正干活的却是Executor等四大对象：Executor,StatementHandler,ParameterHandler,ResultSetHandler。那么本篇文章就让我们来仔细分析一下这四大对象。
假设我们有一个table_data表，现在要将其分成5个分表table_data0、table_data1、table_data2、table_data3、table_data4
各位小伙伴好久不见，时光荏苒，不知不觉已经来到了寒风刺骨的冬天，今天出门差点把自己冻废在路上。在这寒冷的冬天，我带着我对程序探究的热情，来温暖这个寒冷的冬天。虽然好久不见，迫于生计，还是要一有时间就要总结的。
我最近注意到很多同学对于 ORM 框架的需求比较迫切，而且有热心的同学已经捐赠了自己开发的项目，Nebula 社区也在 working on it。下面主要介绍一下我们在使用 MyBatis 操作 Nebula Graph 方面的一些经验，希望能够帮助到大家。
最终要考虑的就是在网络 IO 上花费的时间，是否超过了 SQL 插入的时间？这是我们要考虑的核心问题。
最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码，一直有人说，批量插入比循环插入效率高很多，那本文就来实验一下,到底是不是真的？
近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。
来源：blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/83177178/ ---- 近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo代码） <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> insert
业务 要求批量导入不小于10W条数据到 user 表，但是user表在 insert 每条数据的同时要 insert 一条对应数据到 customer表，
物联网平台背景，传感器采集频率干到了1000Hz，分了100多张表出来，还是把mysql干炸了。当前单表数据量在1000来w，从kafka上拉数据异步批量插入，每次插入数据量1500条，测试的时候还没问题，结果上线没多久，kafka服务器直接挂了，赶忙看日志，kafka服务器堆积了几十G的数据，再去看生产环境日志，发现到最后单次批量插入用时固定在10多秒，甚至20多秒，kafka直接把消费端踢出了消费组…从而kafka消息一直没有消费，总重导致kafka数据堆积挂掉了…
java.sql.BatchUpdateException: Can not issue SELECT via executeUpdate() or executeLargeUpdate().
我们在项目中会有一些批量操作的场景，比如导入文件批量处理数据的情况（批量新增商户、批量修改商户信息），当数据量非常大，比如超过几万条的时候，在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的，因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中，也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
由于每次使用都创建一个JdbcTemplate的新实例，这样的做法效率低下，JdbcTemplate类被设计称为线程安全的，可以可以在IOC容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的DAO实例中。
一、多数据源问题 主要思路是把dataSource、sqlSesstionFactory、MapperScannerConfigurer在配置中区分开，各Mapper对应的包名、类名区分开 1 <?
# Jdbc Template Jdbc Template(概念和准备) Jdbc Template操作数据库(添加) Jdbc Template数据库操作数据库(修改和删除) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个值) Jdbc Template数据库操作数据库(查询返回某个对象) Jdbc Template数据库操作数据库(批量操作) # Jdbc Template(概念和准备) 什么是JdbcTemplate Spring框架对JDBC进行封装，使用JdbcTemplate方便
点击关注公众号，Java干货及时送达 近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。 mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo代码） <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> insert into USER (id, name) values <foreach
来源：blog.csdn.net/huanghanqian/article/details/83177178/ 近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo代码） <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> insert into
其实有比 JDBC Template 更好的操作数据库的框架（如 Mybatis），但是 JDBC Template 是基础，有助于我们更好的了解 Spring 中JDBC 操作，所以还是讲解一下。
作者：苏文鹏，腾讯 CSIG 工程师 一、背景 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和 ETL 场景的 SQL 引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现、定义和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面： 一是利用了 Hive 的 Metastore 作为持久化的 Catalog，用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。例如，用户可以使用 HiveCatalog 将其
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
1. 实现语言：JAVA 语言。 2. 环境要求：MyEclipse/Eclipse + Tomcat + MySql。 3. 使用技术：Jsp+Servlet+JavaBean+Jdbc 或 SpringMVC + Spring + Mybatis。
数据库连接池 jdbc.properties db.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/newdb3?
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