stmtaddBatch() 就是把你的处理内容添加到批处理单元中。即加入到batch中。
你可以循环加入很多个。数据库都不会处理,直到调用如下代码
stmtexecuteBatch() 此时,数据库把刚才加到入batch中的命令批量执行
批量数据进入数据库使用addBatch()和executeBatch()方法
PreparedStatementaddBatch(); PreparedStatementexecuteBatch();需要注意的是一次最多不要超过50条:1因为插入的时候数据库已经锁定,然而若是一次性插入太多会造成其他业务的等待。2会造成内存的溢出
举例:PreparedStatement pst = (PreparedStatement) conprepareStatement("insert into values (,'')"); for (int i = 0; i < 10000; i++) { pstsetInt(1, i); // 把一个SQL命令加入命令列表 pstaddBatch(); } // 执行批量更新 pstexecuteBatch(); // 语句执行完毕,提交本事务 concommit();
batch:指的是非人工 *** 作,由计算机自动执行cobol编译好的可执行文件,类似于计划任务:到了 特定时间自动执行。执行时间一般在夜间。周期有,日次,周次,月次之分。
online:指的是人工 *** 作。一般是 *** 作由带有画面的程序,直接 *** 作画面上的各个控件。进而 *** 作数据库等等。
在有些业务场景中需要分批去取数据库表中的全部数据来进行处理,最简单的方法就是使用分页查询语句(偷懒以MySQL为例):
[sql] view plain copy print
select from datatable limit offset,amount
select from datatable limit offset,amount
这里就会有一个问题,随着offset值的越来越大,这条sql要扫描的表数据就会越来越多,因为要定位到offset这一行就需要扫描比offset小的所有行。显然在一张大数据量的表中,去这样做,性能就会出问题。为了避免这样的情形出现,我们自然会想到使用索引来解决,比如使用自增序列id进行分批取:
[sql] view plain copy print
select from datatable where id >= start and id<start+batchCount
select from datatable where id >= start and id<start+batchCount
这样我们对id建索引,然后分批去取,显然效果会高很多,但是如果自增序列由于删除等 *** 作变得不是连续,就会出现空执行和多执行的情况出现。要解决这个方法,我们就需要结合使用索引和分页的优势来处理:
[sql] view plain copy print
select from datatable where id >= start limit batchCount
select from datatable where id >= start limit batchCount
然后每次取回来我们再计算出起始id值,再去取下一批数据。这样就可以既避免了第一种不走索引,查询性能低下的问题,又解决了第二种id不连续,导致取回来的数据量不稳定导致浪费的问题了。
batchsize和尺寸的关系,BatchSize 是批大小, 通常是用在数据库的批量 *** 作里面, 为了提高性能, 比如: BatchSize = 1000,就是每次数据库交互, 处理1000条数据。
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