网上搜到这样的一篇博客,我觉得讲的不错,分享给大家:
今天在做一个将excel数据导入数据库的程序时，由于数据量大，准备采用jdbc的批量插入。于是用了preparedStatement.addBatch();当加入1w条数据时，再执行插入操作，preparedStatement.executeBatch()。我原以为这样会很快，结果插入65536条数据一共花30多分钟，完全出乎我的意料。于是问了一下同事，他们在处理这种大批量数据导入的时候是如何处理的，发现他们也是用的jdbc批量插入处理，但与我不同是：他们使用了con.setAutoCommit(false);然后再preparedStatement.executeBatch()之后，再执行con.commit();于是再试，什么叫奇迹？就是刚刚导入这些数据花了半小时，而加了这两句话之后，现在只用了15秒钟就完成了。于是去查查了原因，在网上发现了如下一段说明：
* When importing data into InnoDB, make sure that MySQL does not have autocommit mode enabled because that
requires a log flush to disk for every insert. To disable autocommit during your import operation, surround it with
SET autocommit and COMMIT statements:
SET autocommit=0;
... SQL import statements ...
COMMIT;
第一次，正是因为没有setAutoCommit(false)；那么对于每一条insert语句，都会产生一条log写入磁盘，所以虽然设置了批量插入，但其效果就像单条插入一样，导致插入速度十分缓慢。
部分代码如下：
String sql = "insert into table *****";
con.setAutoCommit(false);
ps = con.prepareStatement(sql);
for(int i=1; i<65536; i++){
ps.addBatch();
// 1w条记录插入一次
if (i % 10000 == 0){
ps.executeBatch();
con.commit();
}
}
// 最后插入不足1w条的数据
ps.executeBatch();
con.commit();
概括为几点:
1.变多次提交为一次
2.使用批量操作
3.像这样的批量插入操作能不使用代码操作就不使用，可以使用存储过程来实现。
博客转载于:https://blog.csdn.net/u012860938/article/details/50851023