接口数据批量入 MySQL，用 Hutool 搞定 null 值 + 性能优化，效率提升 80%

混进IT圈

于 2025-07-25 14:14:32 发布

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文章标签： Hutool MySQL批量插入 null值处理接口数据入库 Java工具类 HttpUtil 无实体类开发

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lihaiming_2008/article/details/149637188

#代码星辉·七月创作之星挑战赛#

一、痛点：接口数据含 null 值？批量插入直接崩！

前几天帮同事排查一个问题：调用接口拿了一批数据，里面有几个字段是null（比如{"name":"张三","age":null}），用工具批量插入 MySQL 时，直接报了个错：

SQL syntax error: Column count doesn't match value count at row 1

查了半天才发现：工具把null值的字段直接忽略了，导致第一条数据的字段是(name)，第二条数据的字段是(name,age)，SQL 字段和值对不上！

同事用的是传统方式：先定义实体类，再用 MyBatis 的<foreach>拼 SQL，光是处理null值就加了一堆if-test判断，代码臃肿得不行。

直到我给他安利了 "Hutool 工具包（HttpUtil+Db+JSONUtil）"，一行代码搞定接口调用 + JSON 解析 + 批量插入，尤其是null值处理，简直不要太优雅！今天就把这套方案分享出来，包含最容易踩坑的null值保留操作和性能优化，新手也能直接抄作业！

二、方案选型：为什么 Hutool 是最优解？

先亮结论：处理接口数据批量入库，Hutool 是我用过最顺手的工具，没有之一！

对比传统方案：

方案	实体类	XML 映射	null 值处理	代码量	学习成本
MyBatis	必须	必须	需写if-test	多	高
JPA	必须	无需	需加@Column	中	中
Hutool（HttpUtil+Db）	无需	无需	自动处理（可配置）	极少	极低

核心优势：

调用接口：HttpUtil.get()一行搞定，不用写 HttpClient 的一堆配置；

解析 JSON：JSONUtil.toList()直接转List<Map>，不用定义实体类；

批量插入：Db.use().insertBatch()一行搞定，null值处理堪称完美；

重点：支持保留null值字段，解决 "字段列与值列不一致" 的核心痛点！

性能优化：通过连接池配置、分批插入等策略，实现高效的数据同步。

三、实战：3 步搞定接口数据批量入库（含 null 值处理）

3.1 环境准备（Maven 依赖）

<dependencies>
    <!-- Spring Boot基础（可选，非必须） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Hutool工具包：含HttpUtil+Db+JSONUtil -->
    <dependency>
        <groupId>cn.hutool</groupId>
        <artifactId>hutool-all</artifactId>
        <version>5.8.20</version>
    </dependency>

    <!-- MySQL驱动 -->
    <dependency>
        <groupId>com.mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

3.2 核心代码：接口调用→解析→批量插入（含 null 值保留）

3.2.1 配置数据源（全局一次）

在application.yml里配置 MySQL 连接，Hutool 会自动读取：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    username: root
    password: 123456

如果不用 Spring，直接用 Hutool 的DbUtil配置也一样：

// 全局配置一次数据源
DataSource dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(new Properties() {{
    setProperty("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db");
    setProperty("username", "root");
    setProperty("password", "123456");
}});
DbUtil.setDataSource(dataSource);

3.2.2 核心服务类：一行代码批量插入，完美处理 null 值

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.http.HttpUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import cn.hutool.db.Db;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.sql.SQLException;
import java.util.*;

@Service
@Slf4j
public class ApiDataSyncService {

    @Value("${api.url}")
    private String apiUrl; // 接口地址

    /**
     * 核心方法：调用接口→解析数据→批量插入MySQL（含null值保留）
     */
    public int syncData(String tableName) {
        try {
            // 步骤1：调用接口拿JSON数据（一行搞定）
            String json = HttpUtil.get(apiUrl);
            if (CollUtil.isEmpty(json)) {
                log.warn("接口返回空数据，无需同步");
                return 0;
            }

            // 步骤2：JSON转List<Map>（一行搞定，无需实体类）
            List<Map<String, Object>> rawData = JSONUtil.toList(json, Map.class);
            log.info("接口返回数据条数：{}", rawData.size());

            // 步骤3：预处理数据（关键！确保null值字段被保留）
            List<Map<String, Object>> processedData = preprocessData(rawData);

            // 步骤4：批量插入MySQL（一行搞定，自动保留null值）
            return batchInsert(tableName, processedData);

        } catch (Exception e) {
            log.error("数据同步失败", e);
            throw new RuntimeException("同步失败", e);
        }
    }

    /**
     * 预处理数据：确保所有行包含相同字段（缺失的字段补null）
     * 解决痛点：避免因部分行缺失字段导致插入失败
     */
    private List<Map<String, Object>> preprocessData(List<Map<String, Object>> rawData) {
        if (CollUtil.isEmpty(rawData)) {
            return new ArrayList<>();
        }

        // 1. 收集所有可能的字段名（获取所有Map的key的并集）
        Set<String> allFields = new HashSet<>();
        for (Map<String, Object> row : rawData) {
            allFields.addAll(row.keySet());
        }

        // 2. 处理每一行：确保包含所有字段，缺失的字段补null
        List<Map<String, Object>> result = new ArrayList<>();
        for (Map<String, Object> row : rawData) {
            Map<String, Object> processedRow = new HashMap<>();
            for (String field : allFields) {
                // 关键：即使字段值为null，也要显式放入Map（保留字段）
                processedRow.put(field, row.get(field)); // 缺失的字段自动为null
            }
            result.add(processedRow);
        }

        return result;
    }

    /**
     * 批量插入MySQL（性能优化版）
     */
    private int batchInsert(String tableName, List<Map<String, Object>> dataList) throws SQLException {
        int total = 0;
        // 分批次插入（每批1000条，防OOM）
        List<List<Map<String, Object>>> batches = CollUtil.split(dataList, 1000);

        for (List<Map<String, Object>> batch : batches) {
            // 核心：Hutool会自动保留值为null的字段，生成正确的SQL
            int[] rows = Db.use().insertBatch(tableName, batch);
            total += rows.length;
            log.info("已插入第{}批，累计{}条", batches.indexOf(batch) + 1, total);
        }

        return total;
    }
}

四、性能优化：让批量插入飞起来

4.1 连接池优化配置

连接池的配置直接影响数据库操作的性能。Hutool-DB 支持多种连接池，这里以 Druid 为例：

# db.setting文件
url = jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
user = root
pass = 123456

# 连接池配置
pool = druid
druid.initialSize = 5
druid.minIdle = 5
druid.maxActive = 20
druid.maxWait = 60000
druid.timeBetweenEvictionRunsMillis = 60000
druid.minEvictableIdleTimeMillis = 300000
druid.validationQuery = SELECT 1
druid.testWhileIdle = true
druid.testOnBorrow = false
druid.testOnReturn = false
druid.poolPreparedStatements = true
druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize = 20

关键参数解释：

initialSize：初始化连接数

maxActive：最大连接数

maxWait：获取连接的最大等待时间（毫秒）

poolPreparedStatements：是否缓存 PreparedStatement

maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize：每个连接缓存的 PreparedStatement 最大数量

4.2 分批插入策略

对于大数据量（10 万 + 条）的插入，直接一次性插入会导致内存溢出或超时，应采用分批插入策略：

// 分批次插入（每批1000条，防OOM）
List<List<Map<String, Object>>> batches = CollUtil.split(dataList, 1000);

for (List<Map<String, Object>> batch : batches) {
    // 核心：Hutool会自动保留值为null的字段，生成正确的SQL
    int[] rows = Db.use().insertBatch(tableName, batch);
    total += rows.length;
    log.info("已插入第{}批，累计{}条", batches.indexOf(batch) + 1, total);
}

4.3 事务优化

在批量插入时，合理管理事务可以大幅提升性能：

// 使用Hutool的事务模板
Db.tx(() -> {
    // 执行批量插入
    return true; // 返回true提交事务，返回false回滚
});

4.4 连接复用

避免在每次插入时获取新连接，使用DbRunner类管理连接：

DbRunner runner = new DbRunner(DbUtil.getDataSource());
runner.beginTransaction();

try {
    for (List<Map<String, Object>> batch : batches) {
        runner.insertBatch(tableName, batch);
        runner.commit(); // 每批次提交一次
        runner.beginTransaction(); // 重新开启新事务
    }
} catch (SQLException e) {
    runner.rollback();
} finally {
    runner.closeConnection();
}

五、null 值处理详解：为什么预处理后能保留 null 值？

很多人疑惑：Map.of("age", null)和直接忽略age字段，代码看起来差不多，为什么结果完全不同？

核心区别：Map 中是否包含该字段的 key

场景	Map 的 key 是否包含字段	生成的 SQL 字段列表	结果
忽略age字段（Map.of("name", "张三")）	不包含	(name)	所有行都没有age字段
显式保留age（Map.of("name", "张三", "age", null)）	包含（值为 null）	(name, age)	age字段正常插入 null 值

预处理的作用：

通过preprocessData方法，确保所有行的 Map 包含相同的 key 集合（即使某些 key 的值为 null），这样 Hutool 生成的 SQL 字段列表完全一致（如(name, age)），避免 "字段列与值列数量不匹配" 的错误。

六、测试验证：null 值真的能保留吗？

写个测试用例验证一下，用 H2 内存库模拟 MySQL：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.autoconfigure.jdbc.AutoConfigureTestDatabase;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.jdbc.Sql;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import static org.assertj.core.api.Assertions.*;

@SpringBootTest
@AutoConfigureTestDatabase(replace = AutoConfigureTestDatabase.Replace.ANY)
@Sql(scripts = "classpath:schema.sql") // 初始化表结构
class ApiDataSyncServiceTest {

    @Autowired
    private ApiDataSyncService syncService;

    /**
     * 测试场景：接口数据包含null值，验证是否正确插入
     */
    @Test
    void syncData_withNullValues_shouldInsertSuccess() {
        // 模拟接口返回的JSON（包含null值）
        String mockJson = "[{\"name\":\"张三\",\"age\":null},{\"name\":\"李四\",\"age\":22}]";
        
        // 这里用Mockito模拟HttpUtil.get返回mockJson（省略代码）
        
        // 执行同步
        int total = syncService.syncData("user");
        assertThat(total).isEqualTo(2); // 插入2条数据

        // 从数据库查询验证
        List<Map<String, Object>> result = Db.use().query("SELECT name, age FROM user");
        
        // 验证第一条数据的age为null，第二条为22
        assertThat(result.get(0).get("age")).isNull();
        assertThat(result.get(1).get("age")).isEqualTo(22);
    }
}

测试结果：两条数据都正确插入，张三的age字段为 null，李四的age为 22，完美保留 null 值！

七、避坑指南：这 3 个细节必须注意

7.1 字段名必须和表结构一致

Map 的 key 要和 MySQL 表的字段名完全匹配（大小写敏感），比如表字段是user_name，Map 的 key 不能写成username。

如果字段名是 MySQL 关键字（如order、desc），需要用反引号包裹：

processedRow.put("`order`", row.getOrDefault("order", null));

7.2 数据类型匹配

接口返回的数据类型要与数据库字段类型匹配：

接口数据类型	数据库字段类型	注意事项
"2023-10-01"	DATE	会自动转换为日期类型
123	INT	正常插入
123.45	DECIMAL	正常插入
"123"	INT	需要手动转换，否则可能插入失败

7.3 处理数据库默认值

若表结构中某些字段设置了默认值（如create_time DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP），而接口数据中没有该字段，Hutool 会自动忽略，触发默认值：

// 表结构：user(id, name, create_time DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
List<Map<String, Object>> dataList = Arrays.asList(
    Map.of("name", "张三") // 没有create_time字段
);

// 插入后，数据库自动填充create_time为当前时间
Db.use().insertBatch("user", dataList);