（1）三種插入操作的方法

1.1 利用for迴圈的批量插入

示例xml

    <insert id="insertUser">
        insert into test_user (u_name,create_date) value (#{userName},SYSDATE())
    </insert>

示例程式碼：

for (int i = 1; i <= num; i++) {
    User user = new User();
    user.setUserName("a" + i);
    user.setCreateDate(new Date());
    userDao.insertUser(user);
}
 

2. 採用jdbc

示例程式碼：

        Connection conn;
        try {
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.0.200:3306/xxx", "root", "root");
            conn.setAutoCommit(false);
            String sql = "insert into test_user (u_name,create_date) value (?,SYSDATE())"
 
;
            PreparedStatement prest = conn.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,
                    ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
            conn.setAutoCommit(false);

            for (int i = 1; i <= 100; i++) {
                prest.setString(1, "a" + i);
                prest.addBatch
 
();
            }
            prest.executeBatch();
            conn.commit();


            conn.close();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }

資料量分別是10，100，300，1000，5000條資料

資料量：10
批量更新耗時：279
非批量更新耗時：1522
jdbc批量更新耗時：255

資料量：100
批量更新耗時：720
非批量更新耗時：3391
jdbc批量更新耗時：1912

資料量：300
批量更新耗時：987
非批量更新耗時：9827
jdbc批量更新耗時：7616

資料量：500
批量更新耗時：1649
非批量更新耗時：16253
jdbc批量更新耗時：10475

資料量：1000
批量更新耗時：2552
非批量更新耗時：33048
jdbc批量更新耗時：20793

資料量：5000
批量更新耗時：19066
非批量更新耗時：239127
jdbc批量更新耗時：103273

綜上分析，效率排比如下
mybatis批量更新 > jdbc批量更新 > 迴圈呼叫update語句

（2）三種批量更新的方法

2.1 利用for迴圈批量更新

示例xml

    <update id="updateUser">
        update test_user set test_user.u_name = (#{updateUserName}) where test_user.u_name = (#{userName})
    </update>

• 1
• 2
• 3

示例程式碼

        for (int i = 1; i <= num; i++) {
            User user = new User();
            user.setUserName("a" + i);
            user.setUpdateUserName("b" + i);
            userDao.updateUser(user);
        }

2.2 jdbc 批量更新

示例程式碼

Connection conn;
        try {
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.0.200:3306/xxx", "root", "root");
            conn.setAutoCommit(false);

            // 儲存當前自動提交模式
            boolean autoCommit = conn.getAutoCommit();
            // 關閉自動提交
            conn.setAutoCommit(false);
             Statement stmt =conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY); 

            for (int i = 1; i <= num; i++) {
                stmt.addBatch("update test_user set test_user.u_name = ('d"+i+"') where test_user.u_name = ('c"+i+"')"); 
            }

            stmt.executeBatch();   
            conn.commit(); 
            conn.close();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }

2.3 mybatis 批量更新

其實是利用了mysql的批量更新的語法
case when的語法
詳見 【case when 語法】
示例xml

    <update id="batchUpdateList">
        update test_user
        <trim prefix="set" suffixOverrides=",">

            <trim prefix="u_name =case" suffix="end,">
                <foreach item="item" collection="userList">
                    when test_user.u_name = (#{item.userName})
                    then #{item.updateUserName}
                </foreach>
            </trim>

        </trim>
        where
        <foreach item="item" collection="userList" separator="or">
            (test_user.u_name = (#{item.userName}))
        </foreach>

    </update>

示例程式碼

        for (int i = 1; i <= num; i++) {
            User user = new User();
            user.setUserName("a" + i);
            user.setUpdateUserName("b" + i);
            userList.add(user);
        }
        userDao.batchUpdateList(userList);

資料量分別是10，100，300，1000，5000條資料

資料量：10
批量更新耗時：279
非批量更新耗時：1522
jdbc批量更新耗時：255

資料量：100
批量更新耗時：720
非批量更新耗時：3391
jdbc批量更新耗時：1912

資料量：300
批量更新耗時：987
非批量更新耗時：9827
jdbc批量更新耗時：7616

資料量：500
批量更新耗時：1649
非批量更新耗時：16253
jdbc批量更新耗時：10475

資料量：1000
批量更新耗時：2552
非批量更新耗時：33048
jdbc批量更新耗時：20793

資料量：5000
批量更新耗時：19066
非批量更新耗時：239127
jdbc批量更新耗時：103273

綜上分析，效率排比如下
mybatis批量更新 > jdbc批量更新 > 迴圈呼叫update語句