- 浏览: 253995 次
- 性别:
- 来自: 南京
文章分类
最新评论
-
lixia0417:
如果代理是使用命令行选项启动的,那么代理类还有一个要使用的 a ...
BTrace系列之五:实现原理 -
java_cache:
不错,讲得挺详细,果断收藏
Eclipse Debug不为人知的秘密 -
zhupeijun23:
有点懂了
HttpClient重定向 -
tss0823:
非常好的文章!
BTrace实际案例分析 -
763863446:
好好好,尽量不要用debug.
Eclipse Debug不为人知的秘密
JDBC当中的批处理
在对数据库进行批量操作时,应分析操作的前后相关性,如果属于大批量的操作,而且前续操作的结果不依赖与后继操作,则完全可以使用批处理来操作DB。
使用批处理的优点:
1. 多个SQL语句的执行,共用一个Connection资源。在对数据库操作时,connection资源是很宝贵的,数据库的维护从某种角度来说,就是减少数据库的连接数,减轻对DB的压力。创建一个数据连接要远远比使用数据库连接消耗资源。这也正是数据库连接池存在的意义。
2. 批处理在效率上总是比逐条处理有优势,要处理的数据的记录条数越大,批处理的优势越明显。在处理大批量相同业务逻辑的DB操作可以使用批处理达到简化、高效处理。
3. 在单一时间段,提高应用与DB间的吞吐量,缩短DB响应时间。大部分应用都有DB操作,如果SQL语句操作不当会导致DB长时间处于不可用状态,或是使DB资源占用率升高,从而影响了应用,最终被DB拖垮。缩短DB的响应时间,一来可以提供应用性能,二来减轻DB压力,对维持高系能的应用有极大的帮助。
使用JDBC本身提供的批处理功能很简单,如下例子是根据主键批量更新test_table表。
+ expand sourceview plaincopy to clipboardprint?
public void updateStateBactch(List elms) {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
String sql = "update test_table set state=? where keyid = ?";
conn = DBTools.getConnection();
if(conn == null)
{
log.error("[update][state][error][conn is null]");
return;
}
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
}
public void updateStateBactch(List elms) {
Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
String sql = "update test_table set state=? where keyid = ?";
conn = DBTools.getConnection();
if(conn == null)
{
log.error("[update][state][error][conn is null]");
return;
}
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
}
使用批处理是有绝对的好处,可是凡事都利必有弊。在使用批处理应用注意以下几点,这些小的细节常常被我们忽略,但是这些细节都对你应用的性能有着至关重要的影响。
1. 使用批出量没有进行分批分量处理。在使用批处理首先应该注意一点,批处理也不是万能的,批处理都存在一次执行的最大吞吐量限制。正如上面所提到的,批处理在单一时间段提高了与DB间的吞吐量,但是任何DB都是有吞吐量最大限制。当达到或是超过,最大吞吐量的峰值时,容易导致DB过载,更严重会导致DB宕机。例如上面的示例代码,如果入参list长度很大,几万甚至几十万,想想会导致上面结果呢。当然是背道而驰使应用的系能急剧下降,而且给DB带来风险。正确的做法应该是分批分量进行提交。处理执行SQL的时候,批处理的分批的大小与数据库的吞吐量以及硬件配置有很大关系,需要通过测试找到最佳的分批大小,一般在200-2000之间。
+ expand sourceview plaincopy to clipboardprint?
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
if ((i != 0 && i % 2000 == 0) || i == elms.size() - 1) {
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
}
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(sqlEx);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
if ((i != 0 && i % 2000 == 0) || i == elms.size() - 1) {
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
}
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(sqlEx);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
2. 使用批处理时,没有关注DB测异常情况,导致批处理失败。这里涉及到一些异常处理最基本的点。上述例程还有个小小的问题需要注意,当ps.executeBatch()执行时,如果该批次的SQL语句中有一条SQL抛出异常,那么后续的批处理将不会有执行的机会,导致漏执行。所以经过优化后:
+ expand sourceview plaincopy to clipboardprint?
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
try {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
if ((i != 0 && i % 2000 == 0) || i == elms.size() - 1) {
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
} catch (SQLException e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
}
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(sqlEx);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 0; i < elms.size(); i++) {
try {
Element elm = (Element) elms.get(i);
if(null == elm || null == elm.getUserId()
|| null == elm.getState()) {
continue;
}
ps.setInt(1, elm.getStatus());
ps.setString(2, elm.getProcID());
ps.addBatch();
if ((i != 0 && i % 2000 == 0) || i == elms.size() - 1) {
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
} catch (SQLException e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
ps.executeBatch();
ps.clearBatch();
ps.close();
ps = conn.prepareStatement(sql);
}
}
} catch (SQLException sqlEx) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(sqlEx);
} catch (Exception e) {
log.warn("[update][state][error][SQLException]");
log.warn(e);
} finally {
DBTools.close(conn, ps, null);
}
3. 使用批处理时,当批处理中有一条SQL语句优化SQL异常而导致整个批处理失败。在打印日志时应该注意,以上的打印方式对问题定位没有任何帮助。如上如果其中的一条SQL语句执行失败,那么你不知道究竟是什么异常,因为没有打印异常列,而只打印了最顶层异常。例如:如上程序在DB2数据库中执行失败后,只返回了如下信息com.ibm.db2.jcc.c.vd: Non-atomic batch failure. The batch was submitted, but at least one exception occurred on an individual member of the batch. Use getNextException() to retrieve the exceptions for specific batched elements.大概意思是批处理执行失败,批处理已经提交,但是其中至少有一条或者多条执行失败。使用getNextException来查看执行白失败的SQL语句异常信息,便于定位!可是这样还是有问题,你知道了SQL语句的异常了,但是你不知道究竟是那条SQL语句导致的异常,其实可以更具批处理执行的返回值来检查执行结果。
Int[] results = ps.executeBatch();
发表评论
-
BTrace实际案例分析
2012-02-17 17:24 6426BTrace实际案例分析 问题表象 问题描述 ... -
BTrace工具实例应用
2012-02-17 17:18 3966BTrace工具使用简介 “Hello World” ... -
BTrace工具简介
2012-02-17 17:09 12517BTrace工具简介 What is Btrace? ... -
使用JDI调试多线程程序
2012-02-09 11:17 0前几天写了一篇Eclipse的debug技巧,引来不少童鞋的口 ... -
Eclipse Debug不为人知的秘密
2012-02-07 15:54 39206Debug视图 认识debug视图,红色部分框为线程堆栈视 ... -
PIM系统架构浅析
2010-06-20 15:43 2211PIM系统架构浅析 我们真的需要分 ... -
日志打印
2010-06-20 15:26 1756日志打印 ü 日志重要性 ü ... -
JSON简介
2010-06-20 15:22 2532JSON简介 ü JSON简介及其应用场景 ... -
Java编程中汉字问题的初探
2010-06-20 15:09 12531. 前言 在基于Java语言 ... -
接口模块的定义
2010-06-20 14:35 1201接口模块的定义 1 作为接口模块,必须要在设计时仔细逐 ... -
大批量工具的思考
2010-06-20 14:32 922大批量工具的思考 大批量工具的思考:大批量处理工具,适用于数 ... -
Unicode、GBK、UTF-8、ASCII的编码简介
2010-06-20 14:30 3478Unicode、GBK、UTF-8、ASCII的编码简介 ... -
java中乱码问题解决方法
2010-02-04 13:01 1651通过TCP码流识别编码 前几天和北京的MM在联调时候出现一个 ... -
java中的编码简介
2010-01-16 16:48 1389Unicode、GBK、UTF-8、ASCII的编码简介 ... -
大批量工具的思考
2010-01-15 19:51 1003大批量工具的思考 大批量工具的思考:大批量处理工具,适用于数 ... -
java当中的批处理
2010-01-15 19:44 10722在对数据库进行批量操作时,应分析操作的前后相关性,如果属于大批 ... -
接口模块的定义
2010-01-15 19:34 12731 作为接口模块,必须要在设计时仔细逐一分析消息的类型。包括: ...
相关推荐
JDBC的批处理操作三种方式JDBC的批处理操作三种方式JDBC的批处理操作三种方式JDBC的批处理操作三种方式JDBC的批处理操作三种方式
本文将详细阐述JDBC批处理的基本概念、优势以及如何在实际应用中使用。 一、批处理的概念 批处理是指一次性提交多个SQL语句到数据库进行执行,而不是逐个发送和执行。在JDBC中,批处理主要通过Statement或...
**JDBC批处理详解** 在Java数据库连接(Java Database Connectivity, JDBC)中,批处理是一项重要的功能,它允许开发者一次性提交多个SQL语句,从而提高数据处理的效率和性能。批处理是数据库操作中的优化手段,...
JDBC批处理的实现依赖于数据库驱动的实现,不同数据库的驱动可能会有不同的优化策略。深入研究JDBC源码,可以帮助我们理解批处理在底层是如何工作的,以及如何针对特定数据库优化性能。 ### 8. 工具支持 很多...
在给定的博客链接中,可能详细解释了这些概念,并提供了示例代码来演示如何在实际应用中实现JDBC批处理。通过学习这个资源,开发者可以更好地理解和应用批处理技术,提升Java数据库应用程序的效率。
MySQL批处理是JDBC提供的一种优化数据库操作的方法,它允许开发者一次提交多个SQL语句,从而提高数据处理效率。本文将深入探讨JDBC在MySQL数据库中的应用,以及如何实现批处理操作。 首先,理解JDBC的基础知识至关...
### JDBC批处理数据 在Java开发中,JDBC(Java Database Connectivity)是一种广泛使用的数据库连接技术,它允许Java应用程序与各种类型的数据库进行交互。当处理大量数据时,使用JDBC进行有效的数据操作变得尤为...
例如,如果你需要更新大量用户的数据,可以使用JDBC批处理来批量更新,减少网络通信和数据库事务处理的开销。 结合这三个技术,我们可以实现一个功能强大的系统。例如,一个基于Web的应用可能需要从用户上传的Excel...
在Java数据库连接(JDBC)中,增删改查(CRUD)操作是与数据库交互的基础,事务处理、批处理和预编译SQL语句则是提高效率和保证数据一致性的关键技术。以下是对这些概念的详细说明: 1. **JDBC增删改查(CRUD)**:...
方立勋老师的JDBC笔记还会深入到JDBC的高级特性,如JDBC批处理、连接池的使用、JNDI数据源、以及JDBC的最新版本特性等,这些都是Java开发者必须掌握的技能。通过这些笔记的学习,读者将能够熟练地使用JDBC进行数据库...
2. **事务大小**:在JDBC中,可以通过设置合适的批处理大小来平衡性能和内存消耗。在Mybatis中,批处理的大小由flushStatements()的调用频率决定。 3. **数据库配置**:如InnoDB引擎的缓冲池大小、重做日志大小等,...
10. **JDBC批处理API**: Hibernate底层使用JDBC的批处理API(Statement.addBatch()和Statement.executeBatch()),用户也可以直接使用JDBC批处理,绕过Hibernate的部分逻辑,获取更高的性能。 11. **性能优化注意...
6. **批处理(Batch Processing)**:对于需要执行大量相似SQL语句的情况,JDBC提供批处理功能,允许一次发送多个SQL语句,从而提高效率。 7. **JDBC URL**:每个数据库驱动都有一个特定的JDBC URL格式,用于标识要...
JDBC批处理 批处理可以提高性能,通过批量执行多条SQL语句。可以使用Statement对象的`addBatch()`方法添加SQL语句到批处理队列,然后通过`executeBatch()`执行。 ### 6. JDBC性能优化 - 使用PreparedStatement...
《深入理解JDBC Driver 3.0:聚焦SQL Server JDBC》 在IT行业中,数据库连接是应用程序与数据存储之间的桥梁,而JDBC(Java Database Connectivity)则是Java平台中用于访问数据库的标准API。JDBC Driver 3.0是针对...
6. **批处理**:对于大量相似的SQL操作,JDBC支持批处理,可以提高效率。通过`Statement.addBatch()`添加SQL,然后通过`Statement.executeBatch()`一次性执行。 7. **结果集处理**:通过ResultSet对象,开发者可以...
7. **批处理**:JDBC提供批处理功能,可以一次性发送多条SQL语句,提高效率。 8. **结果集处理**:通过ResultSet对象获取查询结果,可以迭代遍历记录,也可以通过`next()`方法逐行读取。 9. **异常处理**:使用`...
为了提高性能,教程还将介绍JDBC的批处理和连接池。批处理允许一次性发送多个SQL命令,减少网络通信开销。而连接池则管理数据库连接,避免频繁创建和销毁连接,从而优化资源利用。 在高级主题中,读者将学习到...
### JDBC详解:连接操作数据库、处理大数据、批处理 #### 一、JDBC简介 JDBC,全称为Java DataBase Connectivity(Java数据库连接),是Sun公司(现已被Oracle收购)为了解决不同数据库间的操作差异性而设计的一套...