Java批处理操作

　　批量，可以大大提高众多增加、删除、变化的步伐，它是有一个非常大的数据处理效率大收益。

　　的“连接池”相似。事实上就是先将多次操作（增删改）打包。然后再一次发送运行

　　主要用到两个方法：

　　　Ø 打包：PreparedStatement.addBatch();

　　　Ø 发送、运行：PreparedStatement.executeBatch();

　　以下看做同一件事。用批处理和不用批处理的效率对照，源代码例如以下：

import java.sql.Connection;
import java.sql.Date;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
/**
* @author-zhipeng
*
* 对照批处理与非批处理的区别（本例的循环所在位置）
*/
public class BatchTest {

/**
* 对照“批处理”与“非批处理”的运行效率
*/
public static void main(String[] args) throws SQLException {
//非批处理，插入100条数据所花费的时间
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100; i++)
create(i);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("create:" + (end - start));
//批处理。插入100条数据所花费的时间
start = System.currentTimeMillis();
createBatch();
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("createBatch:" + (end - start));
}
/**
* 非批处理-插入1条数据
*/
static void create(int i) throws SQLException {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
try {
//JdbcUtils为自己定义的操作类，这里不多介绍
conn = JdbcUtils.getConnection();
String sql = "insert into user(name,birthday, money) values (?

, ?, ?

) ";
ps = conn.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
ps.setString(1, "no batch name" + i);
ps.setDate(2, new Date(System.currentTimeMillis()));
ps.setFloat(3, 100f + i);
//运行插入
ps.executeUpdate();
} finally {
//释放资源
JdbcUtils.free(rs, ps, conn);
}
}
/**
* 批处理-插入100条数据
*/
static void createBatch() throws SQLException {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
ResultSet rs = null;
try {
conn = JdbcUtils.getConnection();
String sql = "insert into user(name,birthday, money) values (?

, ?

, ?) ";
ps = conn.prepareStatement(sql);
//注意批处理与“非批处理”循环放的位置
for (int i = 0; i < 100; i++) {
ps.setString(1, "batch name" + i);
ps.setDate(2, new Date(System.currentTimeMillis()));
ps.setFloat(3, 100f + i);
//关键方法1：打包
ps.addBatch();
}
//关键方法2：运行
int[] is = ps.executeBatch();
} finally {
JdbcUtils.free(rs, ps, conn);
}
}
}

　　执行效果：



　　这是运行100条数据的差距，能够想象对大数据的效率提升改有多大。