Spring Framework中JDBC批量操作的三种实现方式
更新时间：2025年10月30日 09:06:31 作者：lang20150928
本文详细介绍了如何使用 Spring 的 JdbcTemplate 进行高效的数据库批量更新,从而减少与数据库之间的网络往返次数（round-trips）,提升性能,下面我将用通俗易懂的方式,结合代码示例和实际场景给大家详细说说,需要的朋友可以参考下
这篇文章详细介绍了如何使用 Spring 的 JdbcTemplate 进行高效的数据库批量更新，从而减少与数据库之间的网络往返次数（round-trips），提升性能。
下面我将用通俗易懂的方式，结合代码示例和实际场景，帮你系统地理解这一节的核心思想和三种主要批量处理方式。
为什么要用“批量操作”？
在没有批量处理时，如果你要插入或更新 1000 条数据：
for (Actor actor : actors) {
jdbcTemplate.update("INSERT INTO t_actor ...", actor.getName(), ...);
}
这会向数据库发送 1000 次独立的 SQL 请求 → 1000 次网络通信 → 效率极低。
而使用 批量操作（Batch Operations），你可以把多个 SQL 操作“打包”成一组，一次性提交给数据库执行：
✅ 结果：
- 减少网络开销
- 提高吞吐量（可能提升几十倍）
- 更高效地利用数据库资源
基本批量操作：使用 BatchPreparedStatementSetter
这是最传统、控制最精细的方式。
使用方法：
实现 BatchPreparedStatementSetter 接口的两个方法：
getBatchSize()：返回本次批量操作的总条数setValues(PreparedStatement ps, int i)：为第i条记录设置参数
示例说明：
public int[] batchUpdate(final List<Actor> actors) {
return this.jdbcTemplate.batchUpdate(
"update t_actor set first_name = ?, last_name = ? where id = ?",
new BatchPreparedStatementSetter() {
public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
Actor actor = actors.get(i);
ps.setString(1, actor.getFirstName());
ps.setString(2, actor.getLastName());
ps.setLong(3, actor.getId().longValue());
}
public int getBatchSize() {
return actors.size(); // 整个列表作为一批
}
});
}
关键点：
- 整个
actors列表被当作一个“大批次”一次性提交。 - 返回值是
int[]，每个元素表示对应 SQL 语句影响的行数。 - 适用于：数据量不大且能一次性加载到内存的情况。
特殊情况：流式输入（不确定总数）
如果数据来自文件、流或数据库游标，无法预知总数，可以使用：
InterruptibleBatchPreparedStatementSetter
它有一个额外方法：
boolean isBatchExhausted();
当你读完所有数据后返回 true，Spring 就停止继续添加语句。
更简洁的方式：用对象列表做批量操作
Spring 提供了更简洁的 API —— 不用手动实现接口，只需传入一个对象列表！
方式一：使用命名参数（Named Parameters） + NamedParameterJdbcTemplate
public int[] batchUpdate(List<Actor> actors) {
return this.namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(
"update t_actor set first_name = :firstName, last_name = :lastName where id = :id",
SqlParameterSourceUtils.createBatch(actors) // 自动提取 getter
);
}
优点：
- 使用
:firstName这种命名参数，可读性强 SqlParameterSourceUtils.createBatch(actors)自动从Actor对象的 getter 提取字段- 支持 POJO（JavaBean）、Map 等格式
要求：Actor 类必须有 getFirstName()、getId() 等标准 getter 方法
方式二：使用 ? 占位符 + List<Object[]>
List<Object[]> batch = new ArrayList<>();
for (Actor actor : actors) {
Object[] values = new Object[] {
actor.getFirstName(),
actor.getLastName(),
actor.getId()
};
batch.add(values);
}
jdbcTemplate.batchUpdate(
"update t_actor set first_name = ?, last_name = ? where id = ?",
batch
);
优点：
- 简单直观
- 不依赖命名参数
注意事项：
- 参数顺序必须严格匹配 SQL 中的
?顺序 - 如果值为
null，Spring 需要通过反射推断类型（可能影响性能）
性能提示：
Spring 默认调用 ParameterMetaData.getParameterType() 来判断 null 值的类型，但某些数据库驱动（如 Oracle 12c）这个操作很慢。
可以通过设置系统属性关闭：
# 在 JVM 启动参数或 spring.properties 中添加 spring.jdbc.getParameterType.ignore=true
或者显式指定类型（更推荐）。
处理超大数据集：分多个小批次提交（Multiple Batches）
前面的例子都是一次性提交全部数据。但如果数据量太大（比如 10 万条），一次性加载到内存会导致内存溢出（OOM）。
解决方案：
使用分批提交（chunking），每 100 条提交一次。
public int[][] batchUpdate(final Collection<Actor> actors) {
int[][] updateCounts = jdbcTemplate.batchUpdate(
"update t_actor set first_name = ?, last_name = ? where id = ?",
actors, // 所有数据
100, // 每批最多 100 条
(ps, actor) -> { // Lambda 设置参数
ps.setString(1, actor.getFirstName());
ps.setString(2, actor.getLastName());
ps.setLong(3, actor.getId().longValue());
}
);
return updateCounts;
}
返回值解释：
int[][] updateCounts
- 第一层数组：每个“批次”的结果
- 第二层数组：该批次中每条 SQL 的影响行数
例如：
[ [1, 1, 1, ..., 1], // 第1批，共100条，每条影响1行 [1, 1, 1, ..., 1], // 第2批 [1, 1, 1] // 最后一批只有3条 ]
适用场景：
- 处理大量数据（数万、数十万条）
- 防止内存溢出
- 支持进度监控、错误恢复
三种方式对比总结
| 方式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
BatchPreparedStatementSetter | 需要精确控制每条记录参数 | 灵活、支持中断 | 写法较繁琐 |
List<Object[]> 或 SqlParameterSourceUtils.createBatch() | 数据已在内存中，结构简单 | 写法简洁 | 不适合超大数据集 |
| 分批提交（multiple batches） | 超大数据集 | 内存友好、可控性强 | 稍复杂 |
性能建议
合理设置批大小（batch size）
- 太小：仍有多次往返
- 太大：内存压力大，事务过长
- 推荐值：50 ~ 1000（根据测试调整）
开启数据库的批量支持
- MySQL：确保连接 URL 包含
rewriteBatchedStatements=true
jdbc:mysql://localhost:3306/test?rewriteBatchedStatements=true
- Oracle：原生支持较好
- PostgreSQL：需要驱动支持（
reWriteBatchedInserts=true）
使用连接池（如 HikariCP）
- 批量操作期间保持连接稳定
避免自动提交（Auto-commit）
- 在事务中执行批量操作，防止中途失败导致部分写入
实际应用建议（Spring Boot 项目）
如果你使用的是 Spring Boot，推荐写法如下：
@Service
public class ActorService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public void updateActorsInBatches(List<Actor> actors) {
jdbcTemplate.batchUpdate(
"UPDATE t_actor SET first_name = ?, last_name = ? WHERE id = ?",
actors,
100,
(ps, actor) -> {
ps.setString(1, actor.getFirstName());
ps.setString(2, actor.getLastName());
ps.setLong(3, actor.getId());
}
);
}
}
搭配事务注解：
@Transactional
public void importHugeData() {
List<Actor> hugeList = readFromCsvOrDatabase();
updateActorsInBatches(hugeList); // 分批提交
}
总结一句话：
批量操作 = 把多条 SQL “打包”发送给数据库，减少网络来回，提高性能。Spring 提供了多种方式让你既能简单使用，也能精细控制。
下一步你可以思考：
- 如何从 CSV 文件逐行读取并分批导入？
- 如何在批量操作中捕获部分失败的记录？
- 如何结合
@Async实现并行批量处理？
以上就是Spring Framework中JDBC批量操作的三种实现方式的详细内容，更多关于Spring JDBC批量操作方式的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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