Java怎么搞大批量数据库操作，性能和效率问题咋解决啊

关于Java怎么搞大批量数据库操作，以及性能和效率问题咋解决，这事儿说白了就是别用最笨的方法，一条一条地处理，想象一下你要搬一万块砖，你肯定不会一块一块地来回跑，那样累死也慢，你会找个手推车，一次装几百块，几趟就完事了,数据库操作也是这个道理。

最需要避免的就是在循环里执行单条SQL语句，比如用JDBC，你在for循环里不停地statement.executeUpdate("INSERT INTO ...")，每执行一次，Java程序就要和数据库网络通信一次，数据库也要解析一次SQL、执行一次、提交一次事务，这个通信和事务开销是巨大的，大部分时间都浪费在这上面了,性能肯定上不去。

那具体怎么搞呢？核心方法就几个：

第一招，也是最关键的一招：用批处理。 这就是前面说的“手推车”，JDBC本身就提供了批处理的功能，你不是要插入一万条数据吗？别一条条执行，而是把一万条SQL语句先攒起来，一次性“打包”发给数据库。 具体做法是，用PreparedStatement，先准备好带占位符的SQL模板，比如INSERT INTO table (col1, col2) VALUES (?, ?)，然后在循环里，每次设置好参数后，不直接执行，而是调用addBatch()方法，把这条语句加入批处理包，循环结束后，再一次性调用executeBatch()方法，把整个包发给数据库，数据库会批量处理这些请求，大大减少了网络往返和事务开销，根据数据量和数据库配置，你可能需要把一万条再分成几个小包，比如每1000条执行一次批处理，避免一次传输数据太多出问题，这个方法对增、删、改都有效。

第二招，调整事务的提交方式。 默认情况下，JDBC是自动提交事务的，也就是每执行一条SQL，就马上生效，这在批处理里是灾难性的，相当于你推着手推车，每放一块砖就跟老板汇报一次，效率极低，正确的做法是，在开始批处理之前，先connection.setAutoCommit(false)关闭自动提交，然后执行你的批处理操作，等所有批处理都成功完成后，再手动connection.commit()一次性提交事务，如果中间出错了，可以connection.rollback()回滚，保证数据一致性，把多个操作放在一个大事务里，能极大提升效率，不过也要注意，事务不能太大太久，否则会锁住数据,影响其他用户。

第三招，对于海量数据导入，考虑用数据库的专属利器。 如果你的场景是从文件（比如CSV、TXT）往数据库里导入几百万甚至上千万条数据，用JDBC批处理可能还不是最快的，这时候应该直接用数据库提供的原生批量加载工具，比如MySQL的LOAD DATA INFILE命令或者PostgreSQL的COPY命令，这些命令是数据库专门为高速数据导入设计的， bypass了很多常规的SQL解析和事务逻辑，速度比JDBC批处理还要快一个数量级，在Java里，你可以用Statement对象直接执行这些特定的SQL命令，把文件路径指给它就行了，这是最快的方法,但前提是你的数据得先整理成文件。

第四招，一些优化的小技巧。

1. 用对PreparedStatement： 批处理一定要用PreparedStatement，而不是Statement，因为PreparedStatement的SQL模板是预编译的，数据库只需要编译一次，后面只管传参数就行了,比每次都要解析完整的SQL字符串快很多。
2. 控制批处理的大小： 不是批处理包越大越好，太大的包可能会占用过多内存（在Java端和数据库端），甚至可能超出数据库的网络包大小限制，一般需要根据实际情况测试，找一个合适的值，比如500、1000、5000条一批,看哪个效率最高。
3. 使用连接池： 频繁创建和关闭数据库连接非常耗资源，一定要用像HikariCP、Druid这样的数据库连接池，连接池会预先创建好一些连接放着，你用的时候直接拿来用，用完了还回去,避免了每次操作都建立新连接的开销。
4. 调整JDBC参数： 有些JDBC驱动有专门的参数可以优化批量操作，比如MySQL的rewriteBatchedStatements=true这个参数非常关键，它会让JDBC驱动重新编写批量语句，生成更高效的Multi-value的SQL（像INSERT INTO ... VALUES (...), (...), (...)），能进一步提升批量插入的性能,这个一定要在连接字符串里加上。

第五招，如果还嫌慢，想想架构层面。 如果单台应用服务器和一台数据库已经扛不住你的数据量了,那就要考虑更高级的办法了。

• 分库分表： 把一个大表的数据分散到不同的数据库、不同的表里,减轻单个数据库的压力。
• 读写分离： 写的操作在一个主数据库上，读的操作在多个从数据库上,分摊负载。
• 异步处理： 不是急需结果的操作，比如发通知、记日志，可以扔到消息队列（如Kafka、RabbitMQ）里，让后端的消费者慢慢去处理,不阻塞主流程。
• 选择更快的存储和硬件： 用固态硬盘（SSD）做数据库存储,能极大提升IO速度。

Java搞大批量数据库操作，核心就是批处理+事务控制，先把这个基础打法练好，性能就能有质的飞跃，如果数据量实在巨大，再考虑用数据库的专属加载工具或者从系统架构上想办法，永远不要让程序和数据库进行太多次“单挑”,要打就组团上。