java使用jdbcTemplate查询并插入百万级数据解决方案-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了java使用jdbcTemplate查询并插入百万级数据解决方案。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景：使用JdbcTemplate查询500万数据，然后插入到数据库。

这么多的数据按照普通的方式直接查询然后插入，服务器肯定会挂掉，我尝试过使用分页查询的方式去进行分批查询插入，虽然也能达到保证服务器不挂掉的效果，但是有一个严重的问题，每次查询的数据很难保证顺序性，第一次一查询的数据可能又出现在第N次的查询结果中，虽然可以通过在查询sql中加上排序，可以保证多次查询的顺序不变，但是这种分页查询方式还是不够严谨，因为在多次查询过程中，可能数据有新增或删除，即使保证了排序唯一性，也会导致数据少取或取重复问题。

这个过程中需要解决的问题：

一、内存溢出

使用jdbcTemplate.queryForList查询一次读取500万条数据，会占用大量内存，一般的服务器都会内存溢出报错，jdbcTemplate默认使用RowMapperResultSetExtractor来处理ResultSet结果集，会将数据全部读取到内存：

java查询500万条数据,java,开发语言

因此我们需要自己写一个实现类继承ResultSetExtractor，去实现读取ResultSet的逻辑。

一、批量插入速度慢

我们使用jdbcTemplate的batchUpdate方法批量保存数据时，要想真正进行批量保存需要几个条件

1.首先要数据库本身要支持批量更新，一般主流数据库都会支持。

2.插入的sql语句不要使用子查询

插入语句只使用insert into table() values()这种，不要在values中使用select语句

3.数据源连接设置rewriteBatchedStatements=true这个参数

在oracle驱动中rewriteBatchedStatements参数默认是开启的，mysql没有开启，需要在数据源url连接中手动设置：

java查询500万条数据,java,开发语言

自定义ResultSetExtractor如下：

package com.zhou.db.model;


import com.zhou.db.util.SqlUtil;
import lombok.Getter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import org.springframework.jdbc.support.JdbcUtils;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 查询数据自定义处理ResultSet
 * @author lang.zhou
 * @since 2023/1/9 17:42
 */
@Slf4j
public abstract class DataMapCallBackExtractor implements ResultSetExtractor<List<Map<String,Object>>> {

    /**
     * 每次读取10000条时开始插入
     */
    @Getter
    private int batchQuerySize = 1000;

    @Getter
    private List<DbColumn> columnList  = new ArrayList<>(0);

    /**
     * 数据条数
     */
    @Getter
    private int dataCount = 0;

    public DataMapCallBackExtractor() {
    }

    public DataMapCallBackExtractor(int batchQuerySize) {
        if(batchQuerySize > 1000){
            this.batchQuerySize = batchQuerySize;
        }
    }

    @Override
    public List<Map<String,Object>> extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException {
        ResultSetMetaData resultSetMetaData = rs.getMetaData();
        //结果集列数
        int count = resultSetMetaData.getColumnCount();
        //已经执行回调的次数
        int times = 0;
        //读取列信息
        for (int i = 1; i < count + 1; i++) {
            columnList.add(SqlUtil.readResultColumn(resultSetMetaData,i));
        }
        //读取列信息后回调
        this.columnInfoCallback(columnList);
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        while(rs.next()){
            //总条数增加
            dataCount ++;
            Map<String, Object> e = new LinkedHashMap<>(count);
            //读取这一行的数据
            for (int i = 1; i < count + 1; i++) {
                e.putIfAbsent(JdbcUtils.lookupColumnName(resultSetMetaData, i), JdbcUtils.getResultSetValue(rs, i));
            }
            list.add(e);
            //读取满10000条时开始插入数据
            if(list.size() >= batchQuerySize){
                times ++;

                this.dataCallback(list,times,dataCount);
                //处理完成清空已读取的数据，释放内存
                list.clear();
            }
        }
        //可能最后一次读取不满10000条，插入剩余的数据
        if(list.size() > 0){
            times ++;
            this.dataCallback(list,times,dataCount);
            list.clear();
        }
        return new ArrayList<>(0);
    }

    /**
     * 读取batchQuerySize条数据后自定义处理回调
     */
    public abstract void dataCallback(List<Map<String, Object>> list, int times, int n);

    /**
     * 读取列信息后回调
     */
    public void columnInfoCallback(List<DbColumn> columnList){

    }

}

我们拿到ResultSet后，每次只读取10000条数据存到List中，然后将这些数据插入数据库，在插入结束之后清空这个List，jvm会回收这些数据释放内存，一直重复这个过程直到结果集读取完毕，这样能保证内存中只流程10000条数据，就避免了内存泄漏的情况产生。

分批插入代码，提升插入速度：

    /**
     * 数据分批插入
     */
    public void batchSizeUpdate(List<Map<String,Object>> list, String sql,NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate, int batchSize){
        int size = list.size();
        int n = size / batchSize;
        int l = size % batchSize;
        if(l > 0){
            n++;
        }
        log.info("总共分"+n+"次插入");
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int start = i*batchSize;
            int end = (i+1)*batchSize;
            if(end > size){
                end = size;
            }
            batchUpdate(list.subList(start,end),sql, namedParameterJdbcTemplate);
            log.info("第"+(i+1)+"次插入完毕");
        }
    }

    private void batchUpdate(List<Map<String,Object>> list, String sql,NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate){
        Map<String,?> [] param = new Map[list.size()];
        for(int c= 0;c<list.size();c++){
            param[c] = list.get(c);
        }
        namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(sql,param);
    }

最终调用方式：

    //一次读取10000条后进行回调
    DataMapCallBackExtractor extractor = new DataMapCallBackExtractor(10000){
        @Override
        public void dataCallback(List<Map<String, Object>> list, int times, int n) {
            log.info("第{}次读取{}条，共{}条",times,list.size(),n);
            //分批插入，一次1000条
            batchSizeUpdate(list,insertSql,insertJdbcTemplate);
        }

        @Override
        public void columnInfoCallback(List<DbColumn> columnList) {
            //读取结果集之前回调，拿到列信息进行一些处理
            //比如拼接插入sql
        }
    };
    jdbcTemplate.query(sql, new HashMap<>(0),extractor);

SqlUtil中读取列信息的代码：

    /**
     * 从ResultSet中读取sql列信息
     * @param rs    结果集
     * @param i     列位置
     */
    @SneakyThrows
    public static DbColumn readResultColumn(ResultSetMetaData rs,int i){
        DbColumn c = new DbColumn();
        c.setName(rs.getColumnName(i));
        c.setComments(rs.getColumnLabel(i));
        int type = rs.getColumnType(i);
        c.setDataType(rs.getColumnTypeName(i));

        c.setNullable(rs.isNullable(i) == ResultSetMetaData.columnNoNulls ? "N" : "Y");
        if(type == Types.VARCHAR || type == Types.CHAR || type == Types.LONGVARCHAR || type == Types.CLOB){
            c.setDataLength(rs.getColumnDisplaySize(i));
        }else if(type == Types.NUMERIC || type == Types.INTEGER || type == Types.BIGINT || type == Types.DECIMAL
                || type == Types.DOUBLE || type == Types.FLOAT || type == Types.REAL || type == Types.SMALLINT || type == Types.TINYINT){
            c.setDataLength(rs.getPrecision(i));
        }else if(type == Types.DATE || type == Types.TIMESTAMP){
            c.setDataLength(rs.getPrecision(i));
        }
        c.setDataScale(rs.getScale(i));
        return c;
    }

字段列信息实体：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-768619.html


import lombok.Data;

import java.util.Objects;

/**
 * 数据库表字段基本信息
 * @author lang.zhou
 * @since 2022/10/17 14:31
 */
@Data
public class DbColumn {

    private String tableName;
    /**
     * 字段名
     */
    private String name;
    /**
     * 字段描述
     */
    private String comments;
    /**
     * 可为空
     */
    private String nullable = "Y";
    private String dataType = null;
    private Integer isPk = 0;
    private Integer dataLength = 0;
    private Integer dataScale = 0;
    public boolean isPk(){
        return name != null && isPk > 0;
    }
    public boolean isDate(){
        return name != null && ("DATE".equalsIgnoreCase(dataType) || "TIMESTAMP".equalsIgnoreCase(dataType) || "DATETIME".equalsIgnoreCase(dataType));
    }
    public boolean isNumber(){
        return name != null && ("NUMBER".equalsIgnoreCase(dataType) || "DECIMAL".equalsIgnoreCase(dataType) || "INTEGER".equalsIgnoreCase(dataType)
                || "INT".equalsIgnoreCase(dataType)|| "BIGINT".equalsIgnoreCase(dataType)|| "DOUBLE".equalsIgnoreCase(dataType)|| "LONG".equalsIgnoreCase(dataType)));
    }
    public boolean isChar(){
        return name != null && "CHAR".equalsIgnoreCase(dataType);
    }
    public boolean allowNull(){
        return !isPk() && Objects.equals(nullable,"Y");
    }
}

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