深入浅出mysql海量数据批量更新插入、批量查询

1. mysql的批量写

mysql 批量插入可以用下面这种，在values 之后跟上各种多个值列表。但这种写法可能导致sql长度超长、锁超时等问题。

insert into (`field1`,`field1`,`field1`,) values (value01,value02,value03),(value11,value12,value13),(value21,value22,value23) .....;

在数据量较大的时候，上面这种方式就不太合适。mysql提供了批量写入的方法，将大批量的sql脚本一批次发送到服务端，减少IO次数，然后统一一次执行sql。这种写入效率会高很多。如下所示，先执行statement.addBatch()先将sql添加到statement列表，然后执行statement.executeBatch()统一批量执行sql。mybatis-plus的批量提交的底层实现就是基于此，它默认将1000条sql作为一个批次。

      Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            // 创建连接
            conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            // 创建预编译 sql 对象
            statement = conn.prepareStatement("UPDATE sku_inventory set stock =stock+1  where id = ?");
            long a = System.currentTimeMillis(); // 计时
            // 这里添加 100 个批处理参数
            for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
                statement.setInt(1, i);
                statement.addBatch(); // 批量添加
            }
            long b = System.currentTimeMillis(); // 计时
            System.out.println("添加参数耗时：" + (b-a)); // 计时
            int[] r = statement.executeBatch(); // 批量提交
            statement.clearBatch(); // 清空批量添加的 sql 命令列表缓存

理论上，上面的sql是批量提交到mysql server统一执行的，但在默认情况下实际上它还是一条条执行命令，要真正的批量执行sql，需要在jdbc连接url加上rewriteBatchedStatements=true,这个参数的默认只是false
在这里插入图片描述
从wireshark抓包的情况来看，在默认配置下，sql批量执行貌似没起作用。这里客户端发送一个sql脚本然后得到一个response响应，发送一个sql得到一个响应，循环万福，就是在串行化执行sql。

下面是添加了rewriteBatchedStatements=true这个参数后的抓包截图，jdbc客户端重写了sql语句，它把多个sql语句用分号分隔连接在一起，形成一个大sql脚本，然后将这个sql脚本一次性发送到server端，最后接收到了大量的response响应。这个才是我们想要的接口
在这里插入图片描述
rewriteBatchedStatements这个参数不只是对插入数据有效，对update delete语句也有同样的效果。

另外如果有更大批量的结构化数据需要插入，可以使用 load data local infile这个指令，这个指令可以将文本文件中的数据快速导入到mysql，这个指令比普通的语句快20倍以上。本地测试在没有激烈的锁竞争情况下插入100万数据只用了10秒钟，当然在真实环境中要考虑文本文件传输的I/O耗时，这会增加更多的耗时。
这个指令一般和replace into insert into 结合起来使用。

        load data local infile {fileName} -- 文本文件名
            replace into table sku_inventory  -- 表名
            CHARACTER SET utf8mb4 -- 文本文件的字符集编码
            COLUMNS TERMINATED by ',' -- 文本文件的字段分隔符
        IGNORE 1 lines -- 忽略一行，从第二行读数据因为我的csv文件第一行是字段名
            (`id`, stock,spu_id,`name`)

这个指令需要指定数据文件名、字符集编码、文本文件的字段分隔符，数据库的字段名列表(注意和文本文件中字段列的顺序一致)。
注意：要使用这功能需要先在服务端将环境变量 local_infile为on，表示启用这个特性。另外之外还要在客户端启动这个功能，在jdbc连接url上加上参数allowLoadLocalInfile=true

在这里插入图片描述

2. 批量读

大数据的查询需要渐进式查询，如果用普通的查询可能导致mysql数据报文太大、JVM内存溢出等问题。
mysql上有两种解决方案，(1) 游标查询；（2）流式查询。
国内一般都用mybatis做orm框架，现在用mybatis实现这两种功能。
mybatis提供了org.apache.ibatis.cursor.Cursor进行游标查询，但这本质上还是客户端的游标查询，实际上还是一次性从mysql服务器检索出所有数据。不信，请往下看。

1) 游标查询

在这里插入图片描述

<select id="fetchAll" fetchSize="10000" resultMap="BaseResultMap">
        SELECT <include refid="Base_Column_List" />
        FROM sku_inventory WHERE  id > #{gtId}
    </select>

从上面可以看到我定义了一个游标结果集类型的接口，且定义了fetchSize，
但是从com.mysql.cj.protocol.a.BinaryResultsetReader#read方法可以看到，客户端一次性获取到了所有的数据，它是一个静态结果集，并没有分段渐进获取。

在这里插入图片描述

现在我在连接参数上加上useCursorFetch=true，重启项目再执行接口。再看看debug时截图信息，现在结果集是游标类型结果集ResultsetRowsCursor。而且从wirekshar抓包来看，还出现了Fetch Data这个数据报文，这个数据报文内容是10000，这恰好和xml中配置的fetchSize="10000"对应上了。在之前的那个示例中，没加useCursorFetch连接参数，jdbc客户端是没有Fetch Data数据报文的。

2）流式查询

流式查询也可以用org.apache.ibatis.cursor.Cursor实现，只需要将fetchSize设为-2147483648即可启用。为啥是-2147483648尼，因为这个值是Integer的最小值Integer.MIN_VALUE。mysql驱动判断是否是流式查询的方法在com.mysql.cj.jdbc.StatementImpl#createStreamingResultSet中，它的判断逻辑是：
结果集类型是FORWARD_ONLY 、结果集并发类型是CONCUR_READ_ONLY且fetchSize是Integer.MIN_VALUE 就启用流式结果集。其中ResultType默认是FORWARD_ONLY、resultSetConcurrency默认是CONCUR_READ_ONLY,所以我们只要保证fetchSize是Integer.MIN_VALUE ,那么就可以启用流式结果集。
在这里插入图片描述

mybatis xml中修改下fetchSize参数，其他的不用变更(这里得先把参数useCursorFetch恢复成默认值false)。

    <select id="fetchAll" fetchSize="-2147483648" resultMap="BaseResultMap">
        SELECT <include refid="Base_Column_List" />
        FROM sku_inventory WHERE  id > #{gtId}
    </select>