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怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库

发表于：2026-11-01 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2026年11月01日，本篇内容主要讲解"怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库"吧!前言

千家信息网最后更新 2026年11月01日怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库

本篇内容主要讲解"怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"怎么保证快速且安全大批量插入数据到数据库"吧!

前言

最近有个需求解析一个订单文件，并且说明文件可达到千万条数据，每条数据大概在20个字段左右，每个字段使用逗号分隔，需要尽量在半小时内入库。

思路

1.估算文件大小

因为告诉文件有千万条，同时每条记录大概在20个字段左右，所以可以大致估算一下整个订单文件的大小，方法也很简单使用FileWriter往文件中插入一千万条数据，查看文件大小，经测试大概在1.5G左右；

2.如何批量插入

由上可知文件比较大，一次性读取内存肯定不行，方法是每次从当前订单文件中截取一部分数据，然后进行批量插入，如何批次插入可以使用insert(...)values(...),(...)的方式，经测试这种方式效率还是挺高的；

3.数据的完整性

截取数据的时候需要注意，需要保证数据的完整性，每条记录最后都是一个换行符，需要根据这个标识保证每次截取都是整条数，不要出现半条数据这种情况；

4.数据库是否支持批次数据

因为需要进行批次数据的插入，数据库是否支持大量数据写入，比如这边使用的mysql，可以通过设置max_allowed_packet来保证批次提交的数据量；

5.中途出错的情况

因为是大文件解析，如果中途出现错误，比如数据刚好插入到900w的时候，数据库连接失败，这种情况不可能重新来插一遍，所有需要记录每次插入数据的位置，并且需要保证和批次插入的数据在同一个事务中，这样恢复之后可以从记录的位置开始继续插入。

实现

1.准备数据表

这里需要准备两张表分别是：订单状态位置信息表，订单表；

CREATE TABLE `file_analysis` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `file_type` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件类型 01:类型1，02:类型2',  `file_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件名称',  `file_path` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件路径',  `status` varchar(255) NOT NULL COMMENT '文件状态  0初始化；1成功；2失败：3处理中',  `position` bigint(20) NOT NULL COMMENT '上一次处理完成的位置',  `crt_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',  `upd_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8

CREATE TABLE `file_order` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `file_id` bigint(20) DEFAULT NULL,  `field1` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field2` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field3` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field4` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field5` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field6` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field7` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field8` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field9` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field10` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field11` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field12` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field13` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field14` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field15` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field16` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field17` varchar(255) DEFAULT NULL,  `field18` varchar(255) DEFAULT NULL,  `crt_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',  `upd_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000024 DEFAULT CHARSET=utf8

2.配置数据库包大小

mysql> show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';+--------------------------+------------+| Variable_name            | Value      |+--------------------------+------------+| max_allowed_packet       | 1048576    || slave_max_allowed_packet | 1073741824 |+--------------------------+------------+2 rows in setmysql> set global max_allowed_packet = 1024*1024*10;Query OK, 0 rows affected

通过设置max_allowed_packet，保证数据库能够接收批次插入的数据包大小；不然会出现如下错误：

Caused by: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4980577 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.send(MysqlIO.java:3915)    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2598)    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2778)    at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2834)

3.准备测试数据

    public static void main(String[] args) throws IOException {        FileWriter out = new FileWriter(new File("D://xxxxxxx//orders.txt"));        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {            out.write(                    "vaule1,vaule2,vaule3,vaule4,vaule5,vaule6,vaule7,vaule8,vaule9,vaule10,vaule11,vaule12,vaule13,vaule14,vaule15,vaule16,vaule17,vaule18");            out.write(System.getProperty("line.separator"));        }        out.close();    }

使用FileWriter遍历往一个文件里插入1000w条数据即可，这个速度还是很快的，不要忘了在每条数据的后面添加换行符(\n\r)；

4.截取数据的完整性

除了需要设置每次读取文件的大小，同时还需要设置一个参数，用来每次获取一小部分数据，从这小部分数据中获取换行符(\n\r)，如果获取不到一直累加直接获取为止，这个值设置大小大致同每条数据的大小差不多合适，部分实现如下：

ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(buffSize); // 申请一个缓存区long endPosition = batchFileSize + startPosition - buffSize;// 子文件结束位置long startTime, endTime;for (int i = 0; i < count; i++) {    startTime = System.currentTimeMillis();    if (i + 1 != count) {        int read = inputChannel.read(byteBuffer, endPosition);// 读取数据        readW: while (read != -1) {            byteBuffer.flip();// 切换读模式            byte[] array = byteBuffer.array();            for (int j = 0; j < array.length; j++) {                byte b = array[j];                if (b == 10 || b == 13) { // 判断\n\r                    endPosition += j;                    break readW;                }            }            endPosition += buffSize;            byteBuffer.clear(); // 重置缓存块指针            read = inputChannel.read(byteBuffer, endPosition);        }    } else {        endPosition = fileSize; // 最后一个文件直接指向文件末尾    }    ...省略，更多可以查看Github完整代码...}

如上代码所示开辟了一个缓冲区，根据每行数据大小来定大概在200字节左右，然后通过遍历查找换行符(\n\r)，找到以后将当前的位置加到之前的结束位置上，保证了数据的完整性；

5.批次插入数据

通过insert(...)values(...),(...)的方式批次插入数据，部分代码如下：

// 保存订单和解析位置保证在一个事务中        SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();        try {            long startTime = System.currentTimeMillis();            FielAnalysisMapper fielAnalysisMapper = session.getMapper(FielAnalysisMapper.class);            FileOrderMapper fileOrderMapper = session.getMapper(FileOrderMapper.class);            fileOrderMapper.batchInsert(orderList);            // 更新上次解析到的位置，同时指定更新时间            fileAnalysis.setPosition(endPosition + 1);            fileAnalysis.setStatus("3");            fileAnalysis.setUpdTime(new Date());            fielAnalysisMapper.updateFileAnalysis(fileAnalysis);            session.commit();            long endTime = System.currentTimeMillis();            System.out.println("===插入数据花费:" + (endTime - startTime) + "ms===");        } catch (Exception e) {            session.rollback();        } finally {            session.close();        }        ...省略，更多可以查看Github完整代码...

如上代码在一个事务中同时保存批次订单数据和文件解析位置信息，batchInsert通过使用mybatis的标签来遍历订单列表，生成values数据；