| 使用JDBC插入大量数据的性能测试 |
| 2010/2/22 发布人：qiantai |
使用jdbc向数据库插入100000条记录，分别使用statement，PreparedStatement，及PreparedStatement+批处理3种方式进行测试： 1、使用statement插入100000条记录 public void exec(Connection conn){ try { Long beginTime = System.currentTimeMillis(); conn.setAutoCommit(false);//设置手动提交 Statement st = conn.createStatement(); for(int i=0;i<100000;i++){ String sql="insert into t1(id) values ("+i+")"; st.executeUpdate(sql); } Long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("st："+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间 st.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } 2、使用PreparedStatement对象 public void exec2(Connection conn){ try { Long beginTime = System.currentTimeMillis(); conn.setAutoCommit(false);//手动提交 PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)"); for(int i=0;i<100000;i++){ pst.setInt(1, i); pst.execute(); } conn.commit(); Long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("pst:"+(endTime-beginTime)/1000+"秒");//计算时间 pst.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } 3、使用PreparedStatement + 批处理 public void exec3(Connection conn){ try { conn.setAutoCommit(false); Long beginTime = System.currentTimeMillis(); PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)"); for(int i=1;i<=100000;i++){ pst.setInt(1, i); pst.addBatch(); if(i%1000==0){//可以设置不同的大小;如50，100，500，1000等等 pst.executeBatch(); conn.commit(); pst.clearBatch(); } } Long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("pst+batch："+(endTime-beginTime)/1000+"秒"); pst.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } 在Oracle 10g中测试，结果： 1、使用statement耗时142秒; 2、使用PreparedStatement耗时56秒; 3、使用PreparedStatement + 批处理耗时： a.50条插入一次，耗时5秒; b.100条插入一次，耗时2秒; c.1000条以上插入一次，耗时1秒; 通过以上可以得出结论，在使用jdbc大批量插入数据时，明显使用第三种方式(PreparedStatement + 批处理)性能更优。 当使用sqlserver 2000进行测试时，第三种方式最少耗时5秒，从这方面可以看出Oracle在处理大量数据时，明显性能更强。 |
