数据库批量数据插入问题分析

核心提示： 输出结果：multiThreadBatchInsert()执行时间为：2437msmultiThreadBatchInsert()执行时间为：2625msmultiThreadBatchInsert()执行时间为：2703ms注意：上面我采用的是三个线程插入30w条数据，取最大时间为2703ms

输出结果：

multiThreadBatchInsert()执行时间为：2437ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2625ms
multiThreadBatchInsert()执行时间为：2703ms

注意：上面我采用的是三个线程插入30w条数据。

取最大时间为2703ms，较上面的937ms，基本还是三倍的时间。

所以发现此时多线程也解决不了批量数据插入问题。原因就是，这时候的性能瓶颈不是CPU，而是数据库！

七、InnoDB引擎和MyISAM引擎的比较

最后，分析一下，这两个引擎对批量数据插入的影响。

先建立user2数据表：

CREATE　TABLE　`user2`　(　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　`id`　varchar(50)　NOT　NULL,　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　`seqid`　bigint(20)　NOT　NULL　auto_increment,　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　`name`　varchar(50)　NOT　NULL,　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　PRIMARY　KEY　(`seqid`)
　　　　　　　　)　ENGINE=InnoDB　DEFAULT　CHARSET=utf8

代码：

　1Connection　conn=source.getConnection();
　2　　　　　　　　conn.setAutoCommit(false);
　3　　　　　　　　Statement　s=conn.createStatement();
　4　　　　　　　　StringBuilder　sql=new　StringBuilder("");
　5　　　　　　　　long　start=System.currentTimeMillis();
　6　　　　　　　　for(int　j=0;j<100;j++)
　7　　　　　　　　{
　8　　　　　　　　　　　　sql=new　StringBuilder("");
　9　　　　　　　　　　　　sql.append("insert　into　user2　(id,name)　values　");
10　　　　　　　　　　　　for(int　i=0;i<1000;i++)
11　　　　　　　　　　　　{
12　　　　　　　　　　　　　　　　if(i==999)
13　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh')");
14　　　　　　　　　　　　　　　　else
15　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　sql.append("('").append(i+1).append("',").append("'cxh'),");
16　　　　　　　　　　　　}
17　　　　　　　　　　　　s.execute(sql.toString());
18　　　　　　　　　　　　conn.commit();
19　　　　　　　　}
20　　　　　　　　s.close();
21　　　　　　　　conn.close();
22　　　　　　　　long　end=System.currentTimeMillis();
23　　　　　　　　System.out.println("manyInsert2()执行时间为："+(end-start)+"ms");

输出结果：

manyInsert2()执行时间为：3484ms

注意：第七项的代码和第五是一样的，除了数据表名称不同（user、user2）

但是，

InnoDB ：3484ms

MyISAM：937ms

所以，MyISAM引擎对大数据量的插入性能较好。

总结：

对于大数据量的插入，建议使用insert into tableName (x,xx,xxx) values(x,xx,xxx),(xx,xxx,xxxx)…,的方式，引擎建议使用MyISAM引擎。