批量插入数据

https://www.cnblogs.com/LiQ0116/p/7389049.html

引用

一、业务背景

　　由于需要从A数据库提取大量数据同步到B系统，采用了tomikos+jta进行分布式事务管理,先将系统数据源切换到数据提供方，将需要同步的数据查询出来，然后再将系统数据源切换到数据接收方，进行批量的插入和更新操作，

关于数据源的切换可以参考之前的文章《spring+springMVC+Mybatis架构下采用AbstractRoutingDataSource、atomikos、JTA实现多数据源灵活切换以及分布式事务管理》



二、批量插入的具体实现

　　1.查询需要同步的数据：

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    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
   
    public void dataDs(){
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
    }
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　　2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map，此处有一个前提条件：MySQL中的表字段是按全大写加下划线命名，实体类PO映射字段为对应的标准驼峰命名方式，进行PO到Map

的转换时，会遵循这一规则。

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    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
   
    public void dataDs() throws Exception{
        //1.查询需要同步的数据
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
       
        //2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map
       
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> insertItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            Map<String,Object> insertItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            insertItems.add(insertItem);
        }
    }
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BeanMapUtil类，PO到Map的转换方法，基于类反射技术：
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import com.fms.common.utils.other.StringUtil;

import java.beans.BeanInfo;
import java.beans.Introspector;
import java.beans.MethodDescriptor;
import java.beans.PropertyDescriptor;
import java.lang.reflect.Method;
import java.sql.Timestamp;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;


public class BeanMapUtil {

  @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
    public static Map convertBean2MapWithUnderscoreName(Object bean) throws Exception {
        Map returnMap = null;
        try {
            Class type = bean.getClass();
            returnMap = new HashMap();
            BeanInfo beanInfo = Introspector.getBeanInfo(type);
            PropertyDescriptor[] propertyDescriptors = beanInfo
                    .getPropertyDescriptors();
            for (int i = 0; i < propertyDescriptors.length; i++) {
                PropertyDescriptor descriptor = propertyDescriptors[i];
                String propertyName = descriptor.getName();
                if (!propertyName.equalsIgnoreCase("class")) {
                    Method readMethod = descriptor.getReadMethod();
                    Object result = readMethod.invoke(bean, new Object[0]);
                    returnMap.put( StringUtil.underscoreName(propertyName), result);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            // 解析错误时抛出服务器异常 记录日志
            throw new Exception("从bean转换为map时异常!", e);
        }
        return returnMap;
    }

}
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StringUtil类，标准驼峰命名与数据库下划线命名之间转换的方法：

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public class StringUtil {

   /**
     * 将驼峰式命名的字符串转换为下划线大写方式。如果转换前的驼峰式命名的字符串为空，则返回空字符串。</br>
     * 例如：HelloWorld->HELLO_WORLD
     *
     * @param name 转换前的驼峰式命名的字符串
     * @return 转换后下划线大写方式命名的字符串
     */
    public static String underscoreName(String name) {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        if (name != null && name.length() > 0) {
            // 将第一个字符处理成大写
            result.append(name.substring(0, 1).toUpperCase());
            // 循环处理其余字符
            for (int i = 1; i < name.length(); i++) {
                String s = name.substring(i, i + 1);
                // 在大写字母前添加下划线
                if (s.equals(s.toUpperCase()) && !Character.isDigit(s.charAt(0))) {
                    result.append("_");
                }
                // 其他字符直接转成大写
                result.append(s.toUpperCase());
            }
        }
        return result.toString();
    }
}
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3.编写Mybatis映射文件fmsDataDsMapper.xml

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<?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.fms.common.dao.fmsDataDsMapper">

<!-- 批量插入，传入表名和需要插入的数据的集合 -->
    <insert id="insertDatas" parameterType="map">
       insert into ${table_name}
       <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator="," open="(" close=")">
                ${field}
       </foreach>
               values 
       <foreach collection="list" index="index" item="record" separator="," >
            <foreach collection="record" index="key"  item="item" separator="," open="(" close=")">
                #{item}
            </foreach>
        </foreach>
    </insert>

</mapper>
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4.调用sqlsession相关API的insert方法插入数据：

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    @Autowired
    SysPersonPOMapper sysPersonPOMapper;
   
    public void dataDs() throws Exception{
        //1.查询需要同步的数据
        //根据具体情况可以创建查询条件或者采用自定义的Mapper进行查询
        SysPersonPOExample sysPersonPOExample = new SysPersonPOExample();
        sysPersonPOExample.createCriteria().andIsDeleteEqualTo(false);
        //查询需要同步的数据
        List<SysPersonPO> persons = sysPersonPOMapper.selectByExample(sysPersonPOExample);
       
        //2.将不能进行遍历的PO实体对象转为Map
       
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> insertItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            Map<String,Object> insertItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            insertItems.add(insertItem);
        }
       
        //3.插入数据
        insertDatas(insertItems,"sys_person");
    }
   
   
    @Autowired
    SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;
    private String dataDsNameSpace = "com.fms.common.dao.fmsDataDsMapper";
    private void insertDatas(List<Map<String,Object>> insertItems, String tableName){
        if (!insertItems.isEmpty()) {
            Map<String,Object> params = Maps.newHashMap();
　　　　　　　//这里把数据分成每1000条执行一次，可根据实际情况进行调整
            int count = insertItems.size() / 1000;
            int yu = insertItems.size() % 1000;
            for (int i = 0; i <= count; i++) {
                List<Map<String,Object>> subList = Lists.newArrayList();
                if (i == count) {
                    if(yu != 0){
                        subList = insertItems.subList(i * 1000, 1000 * i + yu);
                    }else {
                        continue;
                    }
                } else {
                    subList = insertItems.subList(i * 1000, 1000 * (i + 1));
                }
                params.put("table_name", tableName);
                params.put("fields", subList.get(0));
                params.put("list", subList);
                sqlSessionTemplate.insert(dataDsNameSpace+".insertDatas", params);
            }
        }
    }
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三 、批量更新的具体实现

　　通常我们根据主键更新时的语句是 update  table_name set column1 = val1 , column2 = val2 [,......] where id = ?  或者使用Mybatis提供的updateByPrimaryKey接口，

　　当我们希望一次性更新大量数据时，每条SQL只能执行一条更新，MySQL支持另外一种更新方式，让我们可以实现通过一条SQL语句一次性更新多条 根据主键更新的记录：

　　ON DUPLICATE KEY UPDATE

　　注意：这不同于在满足where条件时将某个table中的某一字段全部更新为同一各值，而是每条记录修改后的值都不一样。



1.构建需要更新的数据,需要注意的是如果PO中存在不想要更新的字段，你有两种处理方式，一种是将该字段的值在此处设为数据库中原来的值，另一种方式就是在进行Map转换时，

不将此字段构建到Map中，这只需要对convertBean2MapWithUnderscoreName方法做一些小的修改，你可以把不需要保留的字段作为参数传给它，然后在转换的时候过滤掉(主键不能省略)。

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        //4.构建批量更新的数据
        //用于存放转换后的对象的List
        List<Map<String,Object>> updateItems = Lists.newArrayList();
        for (SysPersonPO sysPersonPO : persons) {
            sysPersonPO.setCode(sysPersonPO.getCode()+"updateTest");
            Map<String,Object> updatetItem = BeanMapUtil.convertBean2MapWithUnderscoreName(sysPersonPO);
            updateItems.add(updatetItem);
        }
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2.编写Mybatis映射文件fmsDataDsMapper.xml

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　　<!-- 根据主键批量更新某个字段，传入表名和需要更新的数据的集合 -->
    <insert id="updateDatas" parameterType="map">
       INSERT INTO ${table_name}
       <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator="," open="(" close=")">
                ${field}
       </foreach>
               VALUES 
       <foreach collection="list" index="index" item="record" separator="," >
            <foreach collection="record" index="key"  item="item" separator="," open="(" close=")">
                #{item}
            </foreach>
        </foreach>
        ON DUPLICATE KEY UPDATE
        <foreach collection="fields" index="field"  item="fieldVal" separator=",">
                ${field}=VALUES(${field})
       </foreach>
    </insert>
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3.更新数据

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//5.更新数据
updateDatas(updateItems,"sys_person");


private void updateDatas(List<Map<String,Object>> updateItems, String tableName){
        if (!updateItems.isEmpty()) {
            Map<String,Object> params = Maps.newHashMap();
　　　　　　　//这里将数据分成每1000条执行一次，可根据实际情况调整
            int count = updateItems.size() / 1000;
            int yu = updateItems.size() % 1000;
            for (int i = 0; i <= count; i++) {
                List<Map<String,Object>> subList = Lists.newArrayList();
                if (i == count) {
                    if(yu != 0){
                        subList = updateItems.subList(i * 1000, 1000 * i + yu);
                    }else {
                        continue;
                    }
                } else {
                    subList = updateItems.subList(i * 1000, 1000 * (i + 1));
                }
                params.put("table_name", tableName);
                params.put("fields", subList.get(0));
                params.put("list", subList);
                sqlSessionTemplate.insert(dataDsNameSpace+".updateDatas", params);
            }
        }
    }
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