JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch

JDBC批量插⼊数据优化,使⽤addBatch和executeBatch
JDBC批量插⼊数据优化,使⽤addBatch和executeBatch
SQL的批量插⼊的问题，如果来个for循环，执⾏上万次，肯定会很慢，那么，如何去优化呢？
解决⽅案：⽤ preparedStatement.addBatch()配合preparedStatement.executeBatch()去批量插⼊；效率要⽐⼀条⼀条插⼊快近60倍。

代码：
//获取要设置的Arp基准的List后,插⼊Arp基准表中
public boolean insertArpStandardList(List<ArpTable> list) {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
//MySql的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13以上版本的驱动，才能实现⾼性能的批量插⼊。

//优化插⼊性能，⽤JDBC的addBatch⽅法，但是注意在连接字符串加上⾯写的参数。

//例如： String connectionUrl="jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/test?rewriteBatchedStatements=true" ;
String sql = "insert into arp_standard(guid, devicebrand, devicename, deviceip, ipaddress, " +
"macaddress, createtime) values(?,?,?,?,?,?,?)";
try{
conn = DBConnection.getConnection();
ps = conn.prepareStatement(sql);
//优化插⼊第⼀步设置⼿动提交
conn.setAutoCommit(false);
int len = list.size();
for(int i=0; i<len; i++) {
ps.setString(1, list.get(i).getGuid());
ps.setString(2, list.get(i).getDeviceBrand());
ps.setString(3, list.get(i).getDeviceName());
ps.setString(4, list.get(i).getDeviceIp());
ps.setString(5, list.get(i).getIpAddress());
ps.setString(6, list.get(i).getMacAddress());
ps.setString(7, list.get(i).getCreateTime());
//if(ps.executeUpdate() != 1) r = false; 优化后，不⽤传统的插⼊⽅法了。

//优化插⼊第⼆步插⼊代码打包，等⼀定量后再⼀起插⼊。

ps.addBatch();
//if(ps.executeUpdate() != 1)result = false;
//每200次提交⼀次
if((i!=0 && i%200==0) || i==len-1){//可以设置不同的⼤⼩；如50，100，200，500，1000等等
ps.executeBatch();
//优化插⼊第三步提交，批量插⼊数据库中。

mit();
ps.clearBatch();//提交后，Batch清空。

}
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("MibTaskPack->getArpInfoList() error:" + e.getMessage());
return false; //出错才报false
} finally {
DBConnection.closeConection(conn, ps, rs);
}
return true;
}。