批量保存 Jpa saveAll() 和 JdbcTemplate batchUpdate()效率对比

最新推荐文章于 2025-05-27 08:00:00 发布

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本文对比了使用Jpa saveAll()与JdbcTemplate batchUpdate()进行大批量文章分词保存的效率，发现后者效率远高于前者，适用于大规模数据处理。

要对两万多篇文章做分词，制作成标签云，所以涉及到批量保存的问题

1、使用Jpa saveAll()方法

<S extends T> List<S> saveAll(Iterable<S> entities);
// 例子：
List<IK> ikList = new ArrayList<>();
ikDao.saveAll(ikList);

效率奇低，按每篇文章大约500~1000个分词计算，保存需要10秒左右。2万多篇，20000*10/3600/24=…

2、使用JdbcTemplate batchUpdate()

效率高出太多了，按每篇文章大约500~1000个分词计算，保存需要1秒左右。

public Integer batchInsertIk(List<IK> ikList) {
	String sql = "insert SWJ_IK1(name,count) values(?,?)";
	jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
		public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
			String name = ikList.get(i).getName();
			int count = ikList.get(i).getCount();
			ps.setString(1, name);
			ps.setInt(2, count);
		}
		public int getBatchSize() {
			return ikList.size();
		}
	});
	return 0;
}

public Integer batchUpdateIk(List<IK> ikList) {
	String sql = "update SWJ_IK1 set count=? where name=?";
	jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
		public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
			int count = ikList.get(i).getCount();
			String name = ikList.get(i).getName();
			ps.setInt(1, count);
			ps.setString(2, name);
		}
		public int getBatchSize() {
			return ikList.size();
		}
	});
	return 0;
}

// 也可以自定义字段对应，但是要注意Object[]中元素的位置
public Integer batchInsertUsers(List<IK> list) {
    String sql = "insert SWJ_IK1(name,count) values(?,?)";
    jdbcTemplate.batchUpdate(sql,setParameters(list));
    return 0;
}
private List<Object[]> setParameters(List<IK> list){
    List<Object[]> parameters = new ArrayList<Object[]>();
    for (IK ik : list) {
        parameters.add(new Object[] { ik.getName(),ik.getCount()});
    }
    return parameters;
}