Hibernate的批量插入（&&JDBC）

2022-08-15 09:57:34

来自： http://blog.csdn.net/an_2016/article/details/51759890

一、批量插入(两种方式)

1，通过hibernate缓存

如果这样写代码进行批量插入(初始设想)：

package com.anlw.util;  

import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.boot.registry.StandardServiceRegistryBuilder;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
import org.hibernate.service.ServiceRegistry;  

import com.anlw.entity.Student;  

public class SessionUtil {
    Configuration conf = null;
    ServiceRegistry st = null;
    SessionFactory sf = null;
    Session sess = null;
    Transaction tx = null;  

    public void HIbernateTest() {
        conf = new Configuration().configure();
        st = new StandardServiceRegistryBuilder().applySettings(conf.getProperties()).build();
        sf = conf.buildSessionFactory(st);
        try {
            sess = sf.openSession();
            tx = sess.beginTransaction();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                Student s = new Student();
                s.setAge(i + 1);
                s.setName("test");
                sess.save(s);
                if(i%100 == 0){             //以每100个数据作为一个处理单元
                    sess.flush();           //保持与数据库数据的同步
                    sess.clear();           //清楚Session级别的一级缓存的全部数据，及时释放占用的内存
                }
            }
            tx.commit();
        } catch (Exception e) {
            if (tx != null) {
                tx.rollback();
            }
        } finally {
            sess.close();
            sf.close();
        }
    }  

    public static void main(String[] args) {
        new SessionUtil().HIbernateTest();
    }
}

　　如果数据量太大，会有可能出现内存溢出的异常；

小知识：

(1).Hibernate一级缓存，对其容量没有限制，强制使用，由于所有的对象都被保存到这个缓存中，内存总会达到一定数目时出现内存溢出的情况；

(2).Hibernate二级缓存可以进行大小配置；

要解决内存溢出的问题，就应该定时的将Sessiion缓存中的数据刷到数据库，正确的批量插入方式：

(1).设置批量尺寸(博主至今还没有明白下面这个属性和flush()方法的区别)

配置这个参数的原因就是尽量少读数据库，该参数值越大，读数据库的次数越少，速度越快；上面这个配置，是Hibernate是等到程序积累了100个sql之后在批量提交；

(2).关闭二级缓存(这个博主也不是很明白)

<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">false</property>

除了Session级别的一级缓存，Hibernate还有一个SessionFactory级别的二级缓存，如果启用了二级缓存，从机制上来说，Hibernate为了维护二级缓存，在批量插入时，hibernate会将对象纳入二级缓存，性能上就会有很大损失，也可能引发异常，因此最好关闭SessionFactory级别的二级缓存；

(3).在一二设置完成的基础上，清空Session级别的一级缓存；

package com.anlw.util;  

import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.boot.registry.StandardServiceRegistryBuilder;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
import org.hibernate.service.ServiceRegistry;  

import com.anlw.entity.Student;  

public class SessionUtil {
    Configuration conf = null;
    ServiceRegistry st = null;
    SessionFactory sf = null;
    Session sess = null;
    Transaction tx = null;  

    public void HIbernateTest() {
        conf = new Configuration().configure();
        st = new StandardServiceRegistryBuilder().applySettings(conf.getProperties()).build();
        sf = conf.buildSessionFactory(st);
        try {
            sess = sf.openSession();
            tx = sess.beginTransaction();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                Student s = new Student();
                s.setAge(i + 1);
                s.setName("test");
                sess.save(s);
                if(i%100 == 0){             //以每100个数据作为一个处理单元
                    sess.flush();           //保持与数据库数据的同步
                    sess.clear();           //清楚Session级别的一级缓存的全部数据，及时释放占用的内存
                }
            }
            tx.commit();
        } catch (Exception e) {
            if (tx != null) {
                tx.rollback();
            }
        } finally {
            sess.close();
            sf.close();
        }
    }  

    public static void main(String[] args) {
        new SessionUtil().HIbernateTest();
    }
}

　　2，绕过Hibernate，直接调用JDBC API

package com.anlw.util;  

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;  

import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.boot.registry.StandardServiceRegistryBuilder;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
import org.hibernate.jdbc.Work;
import org.hibernate.service.ServiceRegistry;  

public class SessionUtil {
    Configuration conf = null;
    ServiceRegistry st = null;
    SessionFactory sf = null;
    Session sess = null;
    Transaction tx = null;  

    public void HIbernateTest() {
        conf = new Configuration().configure();
        st = new StandardServiceRegistryBuilder().applySettings(conf.getProperties()).build();
        sf = conf.buildSessionFactory(st);
        try {
            sess = sf.openSession();
            tx = sess.beginTransaction();
            //执行Work对象指定的操作，即调用Work对象的execute()方法
            //Session会把当前使用的数据库连接传给execute()方法
            sess.doWork(new Work() {  

                @Override
                public void execute(Connection arg0) throws SQLException {//需要注意的是，不需要调用close()方法关闭这个连接
                    //通过JDBC API执行用于批量插入的sql语句
                    String sql = "insert into student(name,age) values(?,?)";
                    PreparedStatement ps = arg0.prepareStatement(sql);
                    for(int i=0;i<10;i++){
                        ps.setString(1, "kobe");
                        ps.setInt(2,12);
                        ps.addBatch();
                    }
                    ps.executeBatch();
                }
            });
            tx.commit();
        } catch (Exception e) {
            if (tx != null) {
                tx.rollback();
            }
        } finally {
            sess.close();
            sf.close();
        }
    }  

    public static void main(String[] args) {
        new SessionUtil().HIbernateTest();
    }
}

　　注意：通过JDBC API中的PreparedStatement接口来执行sql语句，sql语句涉及到的数据不会被加载到Session的缓存中，因此不会占用内存空间，因此直接调用JDBC API批量化插入的效率要高于Hibernate缓存的批量插入；

3，hibernate.jdbc.fetch_size 和 hibernate.jdbc.batch_size

hibernate.jdbc.fetch_size 50

hibernate.jdbc.batch_size 25

这两个选项非常重要！！！将严重影响Hibernate的CRUD性能!

Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数。例如一次查询1万条记录，对于Oracle的JDBC驱动来说，是不会1次性把1万条取出来的，而只会取出Fetch Size条数，当记录集遍历完了这些记录以后，再去数据库取Fetch Size条数据。因此大大节省了无谓的内存消耗。当然Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。这有点像平时我们写程序写硬盘文件一样，设立一个Buffer，每次写入Buffer，等Buffer满了以后，一次写入硬盘，道理相同。

Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=10，是一个非常保守的设定，根据测试，当Fetch Size=50的时候，性能会提升1倍之多，当Fetch Size=100，性能还能继续提升20%，Fetch Size继续增大，性能提升的就不显著了，反而会消耗过多的内存。

因此建议使用Oracle时至少要将Fetch Size设到50 。

不过并不是所有的数据库都支持Fetch Size特性，例如MySQL就不支持。MySQL就像上面说的那种最坏的情况，他总是一下就把1万条记录完全取出来，内存消耗会非常非常惊人！这个情况就没有什么好办法了？

Batch Size是设定对数据库进行批量删除，批量更新和批量插入的时候的批次大小，有点相当于设置Buffer缓冲区大小的意思。Batch Size越大，批量操作的向数据库发送sql的次数越少，速度就越快。一个测试结果是当Batch Size=0的时候，

使用Hibernate对Oracle数据库删除1万条记录需要25秒，Batch Size = 50的时候，删除仅仅需要5秒！！！

另外hibernate.max_fetch_depth 设置外连接抓取树的最大深度取值. 建议设置为0到3之间。就是每次你在查询时，会级联查询的深度，譬如你对关联vo设置了eager的话，如果fetch_depth值太小的话，会发多很多条sql，影响查询速率。

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