Hibernate 如何执行批量插入更新

在本文中，我们将看到如何在Hibernate中执行批量插入/更新。

每当我们执行一个SQL语句时，我们都是通过网络调用数据库来完成的。现在，如果我们需要向数据库表中插入10条记录，那么我们就需要进行10次网络调用。相反，我们可以通过使用批处理来优化我们的网络调用。批处理允许我们在单个网络调用中执行一组SQL语句。

为了理解和实现这一点，让我们定义我们的实体：

@Entity
public class Parent {
   @Id
   @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
   private long id;
   private String name;
   // Getters
   //Setters
}

要在Hibernate中启用批处理，我们需要在应用程序的属性文件中添加一个属性：

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=3

现在，我们需要执行 EntityManager 的持久化函数来将数据插入数据库。

示例

@Autowired
private EntityManager entityManager;
@Test
Public void InsertInBatch(){
   for (int i = 0; i < 6; i++) {
      Parent parent = Parent[i];
      entityManager.persist(parent);
   }
}

输出

"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["insert into parent (name, id) values (?, ?)"], "params":[["P1","1"],["P2","2"],["P3","3"]]
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["insert into parent (name, id) values (?, ?)"], "params":[["P4","4"],["P5","5"],["P6","6"]]

从控制台可以看到，插入到父表中正在批处理大小为3。

在持久化实体时，可能会发生OutOfMemoryException，因为Hibernate将实体存储在持久化上下文中。因此，为了优化目的，我们可以在每个批处理之后使用实体管理器的flush()和clear()。

批量更新表示一次网络调用中更新大量的数据。

对于批量更新，过程是相同的。我们需要在应用程序属性文件中添加以下两个语句，然后执行更新过程。

spring.jpa.properties.hibernate.order_updates=true
spring.jpa.properties.hibernate.batch_versioned_data=true

示例

更新数据的代码 –

@Autowired
private EntityManager entityManager;
@Test
public void UpdateInBatch() {
   TypedQuery<Parent> query = entityManager.createQuery("SELECT p from Parent p", Parent.class);
   List<Parent> Parents = query.getResultList();
   int i=1;
   for (Parent parent : Parents) {
      String s="Parent"+Integer.toString(i);
      i++;
      parent.setName(s);
   }
}

Hibernate现在将这些语句绑定在一个批处理中执行。

输出

"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["update parent set name=? where id=?"], "params":[["Parent1","1"],[" Parent2","2"],[" Parent3","3"]]
"batch":true, "querySize":1, "batchSize":3, "query":["update parent set name=? where id=?"], "params":[["Parent4","4"],["Parent5","5"],["Parent6","6"]]

从控制台可以看到，在父表中更新数据是以批量大小为3进行的。