前面的文章咱们讲了 MyBatis 批量插入的 3 种方法：循环单次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入，详情请点击《MyBatis 批量插入数据的 3 种方法！》。
但之前的文章也有不完美之处，原因在于：使用 「循环单次插入」的性能太低，使用「MyBatis Plus 批量插入」性能还行，但要额外的引入 MyBatis Plus 框架，使用「MyBatis 原生批量插入」性能最好，但在插入大量数据时会导致程序报错，那么，今天咱们就会提供一个更优的解决方案。
原生批量插入的“坑”
首先，我们来看一下 MyBatis 原生批量插入中的坑，当我们批量插入 10 万条数据时，实现代码如下：
import com.example.demo.model.User;
import com.example.demo.service.impl.UserServiceImpl;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@SpringBootTest
class UserControllerTest {
// 最大循环次数
private static final int MAXCOUNT = 100000;
@Autowired
private UserServiceImpl userService;
/**
* 原生自己拼接 SQL，批量插入
*/
@Test
void saveBatchByNative() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
List<User> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
// 批量插入
userService.saveBatchByNative(list);
long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));
}
}
核心文件 UserMapper.xml 中的实现代码如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.mapper.UserMapper">
<insert id="saveBatchByNative">
INSERT INTO `USER`(`NAME`,`PASSWORD`) VALUES
<foreach collection="list" separator="," item="item">
(#{item.name},#{item.password})
</foreach>
</insert>
</mapper>
当我们开心地运行以上程序时，就出现了以下的一幕：
沃，程序竟然报错了！
这是因为使用 MyBatis 原生批量插入拼接的插入 SQL 大小是 4.56M，而默认情况下 MySQL 可以执行的最大 SQL 为 4M，那么在程序执行时就会报错了。
解决方案
以上的问题就是因为批量插入时拼接的 SQL 文件太大了，所以导致 MySQL 的执行报错了。那么我们第一时间想到的解决方案就是将大文件分成 N 个小文件，这样就不会因为 SQL 太大而导致执行报错了。也就是说，我们可以将待插入的 List 集合分隔为多个小 List 来执行批量插入的操作，而这个操作过程就叫做 List 分片。
有了处理思路之后，接下来就是实践了，那如何对集合进行分片操作呢？
分片操作的实现方式有很多种，这个我们后文再讲，接下来我们使用最简单的方式，也就是 Google 提供的 Guava 框架来实现分片的功能。
分片 Demo 实战
要实现分片功能，第一步我们先要添加 Guava 框架的支持，在 pom.xml 中添加以下引用：
<!-- google guava 工具类 -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1-jre</version>
</dependency>
接下来我们写一个小小的 demo，将以下 7 个人名分为 3 组（每组最多 3 个），实现代码如下：
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Guava 分片
*/
public class PartitionByGuavaExample {
// 原集合
private static final List<String> OLD_LIST = Arrays.asList(
"唐僧,悟空,八戒,沙僧,曹操,刘备,孙权".split(","));
public static void main(String[] args) {
// 集合分片
List<List<String>> newList = Lists.partition(OLD_LIST, 3);
// 打印分片集合
newList.forEach(i -> {
System.out.println("集合长度：" + i.size());
});
}
}
以上程序的执行结果如下：
从上述结果可以看出，我们只需要使用 Guava 提供的 Lists.partition 方法就可以很轻松的将一个集合进行分片了。
原生批量插入分片实现
那接下来，就是改造我们的 MyBatis 批量插入代码了，具体实现如下：
@Test
void saveBatchByNativePartition() {
long stime = System.currentTimeMillis(); // 统计开始时间
List<User> list = new ArrayList<>();
// 构建插入数据
for (int i = 0; i < MAXCOUNT; i++) {
User user = new User();
user.setName("test:" + i);
user.setPassword("123456");
list.add(user);
}
// 分片批量插入
int count = (int) Math.ceil(MAXCOUNT / 1000.0); // 分为 n 份，每份 1000 条
List<List<User>> listPartition = Lists.partition(list, count);
// 分片批量插入
for (List<User> item : listPartition) {
userService.saveBatchByNative(item);
}
long etime = System.currentTimeMillis(); // 统计结束时间
System.out.println("执行时间：" + (etime - stime));
}
执行以上程序，最终的执行结果如下：
从上图可以看出，之前批量插入时的异常报错不见了，并且此实现方式的执行效率竟比 MyBatis Plus 的批量插入的执行效率要高，MyBatis Plus 批量插入 10W 条数据的执行时间如下：
总结
本文我们演示了 MyBatis 原生批量插入时的问题：可能会因为插入的数据太多从而导致运行失败，我们可以通过分片的方式来解决此问题，分片批量插入的实现步骤如下：
- 计算出分片的数量（分为 N 批）；
- 使用 Lists.partition 方法将集合进行分片（分为 N 个集合）；
- 循环将分片的集合进行批量插入的操作。
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