关于oracle+ibatis批量insert的写法

现在编写代码，总时刻要求自己，不只是实现功能，而且要质量更高。

最近使用ibatis框架，其灵活的sql编写，能够颗粒度的优化，蛮不错的。

另外使用批量insert时，找了好久，终于被我找到一种合适的批量添加操作。强调一下，本人使用的是oracle数据库。

传到DAO层的是一个List集合类

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1. <insert id="addCkbRedilutedInfo"  parameterClass="java.util.List" >  
2.        insert all  
3.     <iterate conjunction =" ">  
4.         into ckb_dna_volume_info  
5.         (dna_num,d_board_name,source_cryovial_id,date_processed,buffer_volume,buffer_reagent,create_user)   
6.         values    
7.         <![CDATA[    
8.            (#list[].gCryovialId:VARCHAR#, #list[].gBoxId:VARCHAR#, #list[].fCryovialId:VARCHAR#, #list[].operatdate:VARCHAR#, #list[].additionalBufferVolume:VARCHAR#, #list[].bufferReagent:VARCHAR#, #list[].operator:VARCHAR#)   
9.         ]]>      
10.     </iterate>   
11.     select * from dual    
12.    </insert>  

另外，在网上有另外的两种批量insert的写法，我这边使用oracle+ibatis测试了，行不通，方法如下（提示错误信息：ORA-00936: missing expression）：

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1. <insert id="addCkbRedilutedInfo"  parameterClass="java.util.List" >  
2.             insert into ckb_dna_volume_info  
3.             (dna_num,d_board_name,source_cryovial_id,date_processed,buffer_volume,buffer_reagent,create_user)   
4.             values    
5.             select dna_num,d_board_name,source_cryovial_id,date_processed,buffer_volume,buffer_reagent,create_user from  
6.             (  
7.             <iterate conjunction ="  union all ">  
8.             select   
9.             #list[].gCryovialId# as dna_num, #list[].gBoxId# as d_board_name, #list[].fCryovialId# as source_cryovial_id,   
10.             #list[].operatdate# as date_processed, #list[].additionalBufferVolume# as buffer_volume, #list[].bufferReagent# as buffer_reagent,   
11.             #list[].operator# as create_user  
12.             from dual  
13.             </iterate>   
14.             )  
15.     </insert>  

另外一种也不能够正常使用如下（提示错误信息：ORA-00933: SQL command not properly ended）：

[html]  view plain  copy

1. <insert id="addCkbRedilutedInfo"  parameterClass="java.util.List" >  
2.             insert into ckb_dna_volume_info  
3.             (dna_num,d_board_name,source_cryovial_id,date_processed,buffer_volume,buffer_reagent,create_user)   
4.             values    
5.             <iterate conjunction =",">  
6.             <![CDATA[    
7.             (#list[].gCryovialId#, #list[].gBoxId#, #list[].fCryovialId#, #list[].operatdate#, #list[].additionalBufferVolume#, #list[].bufferReagent#, #list[].operator#)   
8.             ]]>   
9.             </iterate>   
10.     </insert>  

上述只是在sql里写批量，其实ibatis还可以在DAO层用java代码实现，写法还可以如下：

[java]  view plain  copy

1. try {  
2.             this.getSqlMapClient().startTransaction();  
3.             this.getSqlMapClient().startBatch();  
4.               
5.             for(CkbInfo info :infos){  
6.                 this.getSqlMapClientTemplate().insert("CKBDNAInfo.addCkbRedilutedInfo", info);</span>  
7.             }  
8.               
9.             this.getSqlMapClient().executeBatch();  
10.             this.getSqlMapClient().commitTransaction();  
11.         } catch (SQLException e) {  
12.             // TODO Auto-generated catch block  
13.             e.printStackTrace();  
14.         } finally{  
15.             try {  
16.                 this.getSqlMapClient().endTransaction();  
17.             } catch (SQLException e) {  
18.                 // TODO Auto-generated catch block  
19.                 e.printStackTrace();  
20.             }  
21.         }  

但是上述方法新开启了事务却导致了事务问题，所以还是用另外一种方式来处理，即基于回调方式的实现（当然，要注意你的数据库游标设置的最大值是多少，尽可能大些，不然会超出游标的最大设置值）：

[java]  view plain  copy

1. // 执行回调    
2.   sqlMapClientTemplate.execute(new SqlMapClientCallback() {    
3.       // 实现回调接口    
4.       public Object doInSqlMapClient(SqlMapExecutor executor)    
5.               throws SQLException {    
6.           // 开始批处理    
7.           executor.startBatch();    
8.           for (CkbInfo info :infos) {   
9.               // 插入操作    
10.               executor.insert("CKBDNAInfo.addCkbRedilutedInfo", info);  
11.   
12.           }    
13.           // 执行批处理    
14.           executor.executeBatch();    
15.   
16.           return null;    
17.   
18.       }    
19.   });